ChatGPT가 도입된 이래로 인공지능(AI)이 화제가 되고 있습니다. 최근 몇 달 동안 그 사용량이 폭발적으로 늘어났습니다.
보고서에 따르면, 현재 콘텐츠 마케터의 약 85% 와 소프트웨어 개발자의 75%가 일상 업무에 AI를 도입하고 있습니다. AI가 점점 더 대중화되면서 사람들의 관심은 일반적인 모델에서 더욱 정확하고 특정 요구 사항에 더 적합한 전문 시스템 으로 옮겨가기 시작했습니다 .
OpenLedger는 AI를 위해 특별히 설계된 차세대 블록체인을 구축하고 있으며, 특정 모델을 위한 인프라를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다 . 이 프로젝트는 Polychain Capital, Borderless Capital, Finality, Hash 3, HashKey 와 같은 최고의 투자 기관과 Sreeram Kannan(EigenLayer), Balaji Srinivasan, Sandeep Nailwal, Kenny Li, Scott Moore와 같은 잘 알려진 엔젤 투자자들 로부터 지원을 받았습니다.
배경
업계의 문제점
현재 대부분의 AI 모델은 범용입니다. 그들은 광범위한 정보를 이해하는 데는 우수한 성과를 보이지만, 특정 분야에서는 성과가 떨어지는 경우가 많습니다.
대부분의 모델은 블랙박스로 작동하므로 데이터 오염, 편향 또는 모델 드리프트를 감지하거나 해결하기 어렵습니다.
데이터를 제공하는 기여자는 소유권 감각이나 보상을 받지 못해 지속 가능성과 협력이 감소합니다.
모델을 미세 조정하려면 고급 AI 개발 기술이 필요한 경우가 많습니다. 대부분의 시스템은 코드 집약적이고 엔지니어가 아닌 사용자에게는 사용하기 쉽지 않기 때문입니다.
해결책
이러한 문제를 해결하기 위해 OpenLedger에는 세 가지 주요 전략이 있습니다.
전문적인 데이터 수집
투명하고 코드 없는 모델 미세 조정 플랫폼
프로토콜 수준에서의 데이터 소유권 및 기여 추적
OpenLedger는 전문가용 데이터 세트를 수집하는 커뮤니티 중심 엔진인 Datanets를 통해 이를 달성합니다. 또한, 모델을 미세 조정할 때 AI 개발 전문 지식의 필요성을 줄여 주는 무코드 플랫폼인 Model Factory를 출시했습니다. 이 시스템의 핵심은 스탠포드 대학의 연구에 기반한 Proof of Attribution 프레임워크로, 모델 성능에 미치는 데이터의 영향을 추적하고 모든 추론 에서 기여한 사람에게 보상을 제공합니다. 데이터를 직접 구매하는 중앙 집중형 기업과 달리 OpenLedger는 기여자에게 지속적인 수익 공유를 제공합니다.
테스트넷 Epoch 1 동안 110만 명이 넘는 사용자가 노드를 운영하여 참여했으며, 중국 커뮤니티는 노드 기여도 측면에서 상위 3위에 올랐습니다.
OpenLedger 테스트넷 Epoch 2 살펴보기
주요 하이라이트
OpenLedger는 즉각적인 어댑터 전환을 지원하는 모델 배포 플랫폼인 OpenLoRA를 개척하여 단일 GPU에서 1,000개가 넘는 모델을 실행하고 배포 비용을 99.9% 절감했습니다.
새로운 모델 거버넌스 시스템이 도입되었는데, 각 모델 제안은 개발 단계를 통과하기 위해 커뮤니티 이해 관계자의 지원을 받아야 합니다.
각 모델이 자체적인 미시 경제에서 운영될 수 있도록 모델 토큰화를 발표하고 기여자와 사용자를 위한 지속 가능한 추진력을 만들었습니다.
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