Dezentralisierung des KI-Daten-Scrapings (GRASS)

Was ist Grass (GRASS)?

Grass (GRASS) ist ein dezentrales Netzwerk, das ungenutzte Internetbandbreite nutzt, um Informationen aus dem öffentlichen Web zu sammeln. Diese Informationen werden dann verwendet, um große Sprachmodelle (LLMs) zu trainieren, die KI-Algorithmen sind, die in der Lage sind, Text zu verstehen und zu generieren, genau wie ein Mensch. Grass ist entscheidend, um KI-Labors den Zugang zu den riesigen Datenmengen zu ermöglichen, die erforderlich sind, um diese Modelle zu erstellen.

Denken Sie an LLMs als das Gehirn hinter KI. Sie verarbeiten Milliarden von Wörtern und Phrasen aus dem Internet, um zu lernen, wie Sprache funktioniert. Je mehr Daten sie haben, desto intelligenter werden sie. Grass bietet einen kontinuierlichen Strom öffentlicher Webdaten und stellt sicher, dass KI-Modelle auf dem neuesten Stand bleiben und sich im Laufe der Zeit verbessern.

Wer hat Grass (GRASS) erschaffen?

Grass ist das Produkt eines talentierten Teams von Ingenieuren und KI-Enthusiasten, aber ihre individuellen Namen sind nicht öffentlich bekannt. Anstatt sich auf die Menschen dahinter zu konzentrieren, hat Grass seinen Ruf durch seine leistungsstarke Technologie und sein Netzwerk aufgebaut. Im Moment hat Grass mehr als 2 Millionen aktive Knoten angezogen.

Welche VCs unterstützen Grass (GRASS)?

Grass hat viel Aufregung erzeugt und kürzlich eine Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Dollar abgeschlossen. Dieses Kapital wird helfen, das Netzwerk auszubauen und es noch leistungsfähiger zu machen. Die Finanzierungsrunde wurde von Polychain Capital und Tribe Capital, zwei großen Risikokapitalgesellschaften, geleitet. Weitere bemerkenswerte Investoren sind Bitscale Capital, Big Brain VC, Mozaik Capital, Advisors Anonymous, Typhon V usw. Mit dieser beeindruckenden Liste von Investoren ist Grass bereit, bedeutende Fortschritte in der KI-Branche zu erzielen. Diese Mittel werden Grass helfen, sein Netzwerk zu erweitern, seine Datensammlungsfähigkeiten zu verbessern und seine Mission zu unterstützen, bessere KI-Modelle zu trainieren.

Wie Grass (GRASS) funktioniert

Grass funktioniert, indem es ungenutzte Internetbandbreite von Nutzern sammelt, die sich entscheiden, einen Grass-Knoten zu betreiben. Ein Knoten ist nur ein schicker Begriff für den Teil des Netzwerks, der Daten verarbeitet. Menschen, die dem Grass-Netzwerk beitreten, erlauben dem System, auf ihre zusätzliche Bandbreite zuzugreifen, was den KI-Labors hilft, Daten aus dem gesamten Web zu sammeln. Diese Daten werden dann verarbeitet und in KI-Modelle eingespeist, um ihnen beim Lernen zu helfen.

Hier ist eine einfache Möglichkeit, darüber nachzudenken: Stellen Sie sich vor, Sie gießen Ihren Garten mit einem Schlauch. Während Sie Ihre Pflanzen gießen, fließt weiterhin viel Wasser durch den Schlauch, das nicht verwendet wird. Grass nimmt dieses zusätzliche Wasser (in diesem Fall Ihre ungenutzte Internetbandbreite) und nutzt es, um riesige Wissensfelder für KI-Labors zu schaffen, die geerntet werden können.

Die Rolle öffentlicher Daten

Grass sammelt öffentliche Webdaten, was bedeutet, dass Informationen, die frei auf Websites wie Wikipedia, Reddit und Nachrichtenseiten verfügbar sind, abgerufen werden. Es ist wichtig zu wissen, dass Grass nicht auf Ihre persönlichen Daten oder privaten Informationen zugreift. Alles, was es sammelt, ist bereits öffentlich und kann von jedem mit einer Internetverbindung abgerufen werden.

Zum Beispiel könnten KI-Modelle, die durch Grass trainiert wurden, Nachrichtenartikel analysieren, um über aktuelle Ereignisse zu lernen, oder Beiträge in sozialen Medien, um zu verstehen, wie sich die Menschen zu einem bestimmten Thema fühlen. Das Ziel ist es, so viele vielfältige, reale Daten wie möglich zu sammeln, damit die KI genauere und relevantere Antworten generieren kann.

Einer der größten Vorteile von Grass ist, dass es auf Echtzeitdaten zugreift. Während einige KI-Modelle auf statischen Datensätzen (wie alten Enzyklopädien oder Lehrbüchern) basieren, bietet Grass Zugriff auf ständig aktualisierte Informationen. Das bedeutet, dass KI-Modelle Fragen zu aktuellen Ereignissen, Trends und sogar kulturellen Veränderungen beantworten können.

Große Sprachmodelle: Wie KI von Grass lernt

Um zu verstehen, wie Grass in das KI-Ökosystem passt, werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren. LLMs sind wie die Gehirne hinter KI-Chatbots, Übersetzern und virtuellen Assistenten. Sie werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert, um zu lernen, wie Sprache funktioniert und wie verschiedene Wörter miteinander in Beziehung stehen. Dadurch können sie menschenähnliche Antworten generieren, wenn ihnen eine Frage gestellt wird.

Aber hier ist der schwierige Teil: Das Training eines LLM erfordert enorme Mengen an Daten. Je mehr Text das Modell liest, desto intelligenter wird es. Wenn ein KI-Modell beispielsweise darauf trainiert wird, alles zu verstehen, was auf Wikipedia geschrieben steht, kann es Fragen zu jedem Thema beantworten, das in diesen Artikeln behandelt wird. Um jedoch noch genauer zu werden, muss das Modell aus vielen verschiedenen Quellen lesen und mit ständig wechselnden Informationen Schritt halten. Hier glänzt Grass.

Grass ermöglicht es KI-Modellen, auf aktuelle öffentliche Informationen zuzugreifen, indem es sein Netzwerk von Knoten nutzt. Die an Grass angeschlossenen KI-Labors können diese Daten dann verwenden, um bessere, genauere LLMs zu erstellen, die in der Lage sind, alle Arten von Fragen zu beantworten, von einfachen Anfragen über das tägliche Leben bis hin zu komplexen wissenschaftlichen Problemen.