OpenLedger pozycjonuje się jako blockchain natywny dla AI, zaprojektowany w celu uczynienia danych i modeli — kluczowych wejść nowoczesnej AI — odkrywalnymi, przypisanymi i monetyzowalnymi. Gdzie większość dużych systemów AI opiera się na ogromnych, często nieprzejrzystych zbiorach danych i scentralizowanej własności modeli, OpenLedger ma na celu zdecentralizowanie tych przepływów, aby uczestnicy danych i twórcy modeli otrzymywali weryfikowalny kredyt i nagrodę ekonomiczną, gdy ich praca jest wykorzystywana.
Technologia i architektura
OpenLedger wykorzystuje architekturę warstwową, aby oddzielić rejestrację danych, trenowanie modeli i serwowanie modeli. Warstwa zdecentralizowanego zbioru danych (często określanego jako Datanets) pozwala uczestnikom na rejestrowanie, licencjonowanie i udowadnianie pochodzenia zbiorów danych; kryptograficzne dowody atrybucji śledzą, jak wejścia zbioru danych wpływają na modele downstream. Warstwa ModelFactory oferuje narzędzia do dopasowywania i audytowania modeli przy użyciu zarejestrowanych zbiorów danych, z zapisami treningowymi zakotwiczonymi w łańcuchu dla przejrzystości. Na końcu, lekka warstwa serwująca (OpenLoRA lub podobne) uruchamia wiele wyspecjalizowanych, dobrze dopasowanych modeli efektywnie, aby utrzymać niskie koszty wnioskowania i umożliwić szeroki dostęp.
Tokenomika i gobernacja
Rodzimy token (OPEN) jest wykorzystywany do opłacania gazu i opłat za usługi (licencjonowanie danych, trening modeli, wnioskowanie), dystrybucji nagród dla twórców danych i modeli za pomocą mechanizmu atrybucji oraz uczestnictwa w zdecentralizowanej gobernacji. Gobernacja oparta na tokenach umożliwia uczestnikom głosowanie nad aktualizacjami protokołu, politykami zbiorów danych i parametrami zachęt. Projektowanie podaży i alokacja zazwyczaj stawiają na rozwój ekosystemu oraz nagrody dla twórców, aby uruchomić rynek zbiorów danych i modeli.