Lần đầu mở Playground của OpenGradient, mình đi tìm tính năng Temperature.
Rồi Top-P.
Rồi các thông số tuning quen thuộc.
Nhưng tìm mãi không thấy.
Phản ứng đầu tiên của mình khá đơn giản:
“Thiếu thật.”
Trong thế giới AI, chúng ta đã quen với việc sức mạnh thường đi kèm nhiều quyền kiểm soát hơn.
Nhiều tham số hơn.
Nhiều thứ để tinh chỉnh hơn.
Nhưng ngẫm lại, mình thấy những thứ bị Playground bỏ đi khá nhất quán.
Chúng đều là các công cụ dành cho những user muốn đào sâu vào cách AI hoạt động và tối ưu đầu ra theo ý mình.
Và điều đó làm mình tự hỏi:
Nếu Playground không được xây cho nhóm user đó, thì nó đang được xây cho ai?
Có lẽ câu trả lời là Web3 Developers.
Một người xây DApp có thể rất giỏi về smart contracts nhưng không nhất thiết muốn học sampling, temperature hay tuning strategy chỉ để tích hợp AI vào sản phẩm.
Nhìn từ góc đó, những thứ đang thiếu trong Playground bắt đầu có ý nghĩa hơn.
OpenGradient dường như đang cố giảm lượng kiến thức AI mà developer phải mang theo trước khi có thể sử dụng model.
Chọn model.
Điền input.
Nhận output.
Càng ít thứ phải học trước khi bắt đầu, AI càng dễ đi vào sản phẩm hơn.
Mình nghĩ đó chính là một dạng Cognitive Offloading.
OpenGradient đang chuyển một phần cognitive load từ developer sang platform.
Điều thú vị là chiến lược này đồng thời từ bỏ một nhóm user rất quan trọng: Power Users.
Những user muốn kiểm soát mọi tham số và tối ưu từng chi tiết.
Nhưng có lẽ đó chính là trade-off mà @OpenGradient chấp nhận.
Bởi nếu mục tiêu là đưa AI vào nhiều DApp hơn, thì Cognitive Offloading có thể quan trọng hơn việc biến mọi Web3 Developer thành AI Engineer.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai
Rồi Top-P.
Rồi các thông số tuning quen thuộc.
Nhưng tìm mãi không thấy.
Phản ứng đầu tiên của mình khá đơn giản:
“Thiếu thật.”
Trong thế giới AI, chúng ta đã quen với việc sức mạnh thường đi kèm nhiều quyền kiểm soát hơn.
Nhiều tham số hơn.
Nhiều thứ để tinh chỉnh hơn.
Nhưng ngẫm lại, mình thấy những thứ bị Playground bỏ đi khá nhất quán.
Chúng đều là các công cụ dành cho những user muốn đào sâu vào cách AI hoạt động và tối ưu đầu ra theo ý mình.
Và điều đó làm mình tự hỏi:
Nếu Playground không được xây cho nhóm user đó, thì nó đang được xây cho ai?
Có lẽ câu trả lời là Web3 Developers.
Một người xây DApp có thể rất giỏi về smart contracts nhưng không nhất thiết muốn học sampling, temperature hay tuning strategy chỉ để tích hợp AI vào sản phẩm.
Nhìn từ góc đó, những thứ đang thiếu trong Playground bắt đầu có ý nghĩa hơn.
OpenGradient dường như đang cố giảm lượng kiến thức AI mà developer phải mang theo trước khi có thể sử dụng model.
Chọn model.
Điền input.
Nhận output.
Càng ít thứ phải học trước khi bắt đầu, AI càng dễ đi vào sản phẩm hơn.
Mình nghĩ đó chính là một dạng Cognitive Offloading.
OpenGradient đang chuyển một phần cognitive load từ developer sang platform.
Điều thú vị là chiến lược này đồng thời từ bỏ một nhóm user rất quan trọng: Power Users.
Những user muốn kiểm soát mọi tham số và tối ưu từng chi tiết.
Nhưng có lẽ đó chính là trade-off mà @OpenGradient chấp nhận.
Bởi nếu mục tiêu là đưa AI vào nhiều DApp hơn, thì Cognitive Offloading có thể quan trọng hơn việc biến mọi Web3 Developer thành AI Engineer.
$VELVET $OPG #opg
chat.opengradient.ai