#opg $OPG
Sebuah metrik yang akhir-akhir ini saya pikirkan bukanlah seberapa banyak model AI yang disimpan oleh jaringan terdesentralisasi.
Melainkan seberapa banyak dari model-model tersebut yang benar-benar bisa digunakan.
Kedua hal ini sangat berbeda.
Mudah untuk merayakan unggahan tanpa izin karena siapa pun bisa berkontribusi. Tapi bayangkan menemukan model yang terlihat menjanjikan, hanya untuk menyadari formatnya tidak kompatibel, dokumentasinya tidak lengkap, tidak ada node yang siap, atau bahkan tidak ada yang mengkonfirmasi bahwa itu bekerja dalam permintaan inferensi nyata.
Model tersebut secara teknis ada, namun bagi para pembangun, bisa saja tidak ada artinya.
Hal ini membuat saya berpikir bahwa metrik kesehatan yang sebenarnya untuk AI terdesentralisasi bukanlah ukuran perpustakaan model. Melainkan laju aktivasi. Seberapa cepat suatu model bergerak dari diunggah menjadi sesuatu yang bisa dipanggil oleh pengembang lain tanpa hambatan?
Itu adalah perjalanan yang menciptakan utilitas nyata.
Di sinilah saya pikir OPG Token menjadi lebih menarik daripada sekadar membayar untuk inferensi. Jika ekosistem dapat memberikan imbalan untuk verifikasi, pengujian, hosting yang andal, validasi manifes, dan menjaga model siap sebelum permintaan datang, maka token tersebut mendukung keseluruhan siklus hidup alih-alih hanya transaksi terakhir.
Tentu saja, tidak semua unggahan layak mendapatkan perhatian yang sama. Beberapa model akan ketinggalan zaman, dokumentasinya buruk, atau terlalu berat sumber daya. Mencoba untuk mengaktifkan semuanya bisa membuang sumber daya jaringan. Sinyal yang jelas menunjukkan model mana yang terverifikasi, dapat dieksekusi, dan tersedia secara konsisten mungkin lebih penting daripada terus-menerus meningkatkan jumlah unggahan.
Mungkin AI terdesentralisasi seharusnya tidak bersaing tentang siapa yang menyimpan kecerdasan terbanyak. Mungkin seharusnya bersaing tentang siapa yang mengubah persentase tertinggi dari kecerdasan yang disimpan menjadi sesuatu yang benar-benar bisa digunakan oleh pengembang.
Jika Anda harus mengukur keberhasilan jaringan AI tanpa izin, apakah Anda akan melihat jumlah model yang diunggah, atau jumlah model yang secara andal menghasilkan inferensi dunia nyata?
@OpenGradient #AI #AImodel
Sebuah metrik yang akhir-akhir ini saya pikirkan bukanlah seberapa banyak model AI yang disimpan oleh jaringan terdesentralisasi.
Melainkan seberapa banyak dari model-model tersebut yang benar-benar bisa digunakan.
Kedua hal ini sangat berbeda.
Mudah untuk merayakan unggahan tanpa izin karena siapa pun bisa berkontribusi. Tapi bayangkan menemukan model yang terlihat menjanjikan, hanya untuk menyadari formatnya tidak kompatibel, dokumentasinya tidak lengkap, tidak ada node yang siap, atau bahkan tidak ada yang mengkonfirmasi bahwa itu bekerja dalam permintaan inferensi nyata.
Model tersebut secara teknis ada, namun bagi para pembangun, bisa saja tidak ada artinya.
Hal ini membuat saya berpikir bahwa metrik kesehatan yang sebenarnya untuk AI terdesentralisasi bukanlah ukuran perpustakaan model. Melainkan laju aktivasi. Seberapa cepat suatu model bergerak dari diunggah menjadi sesuatu yang bisa dipanggil oleh pengembang lain tanpa hambatan?
Itu adalah perjalanan yang menciptakan utilitas nyata.
Di sinilah saya pikir OPG Token menjadi lebih menarik daripada sekadar membayar untuk inferensi. Jika ekosistem dapat memberikan imbalan untuk verifikasi, pengujian, hosting yang andal, validasi manifes, dan menjaga model siap sebelum permintaan datang, maka token tersebut mendukung keseluruhan siklus hidup alih-alih hanya transaksi terakhir.
Tentu saja, tidak semua unggahan layak mendapatkan perhatian yang sama. Beberapa model akan ketinggalan zaman, dokumentasinya buruk, atau terlalu berat sumber daya. Mencoba untuk mengaktifkan semuanya bisa membuang sumber daya jaringan. Sinyal yang jelas menunjukkan model mana yang terverifikasi, dapat dieksekusi, dan tersedia secara konsisten mungkin lebih penting daripada terus-menerus meningkatkan jumlah unggahan.
Mungkin AI terdesentralisasi seharusnya tidak bersaing tentang siapa yang menyimpan kecerdasan terbanyak. Mungkin seharusnya bersaing tentang siapa yang mengubah persentase tertinggi dari kecerdasan yang disimpan menjadi sesuatu yang benar-benar bisa digunakan oleh pengembang.
Jika Anda harus mengukur keberhasilan jaringan AI tanpa izin, apakah Anda akan melihat jumlah model yang diunggah, atau jumlah model yang secara andal menghasilkan inferensi dunia nyata?
@OpenGradient #AI #AImodel