un lucru pe care nu l-am înțeles pe deplin despre OpenLedger la început a fost de ce păreau atât de concentrați pe SLM-uri în loc să urmărească cele mai mari modele posibile ca toată lumea în AI acum
pentru că majoritatea pieței încă crede că „modelul mai mare = AI mai bun”
dar cu cât am cercetat mai mult, cu atât mi-am dat seama că OpenLedger probabil optimizează pentru ceva complet diferit
coordonare la scară
LLM-urile sunt puternice, evident, dar sunt și extrem de scumpe de antrenat, grele de rulat și de obicei controlate de un număr mic de companii cu avantaje uriașe în procesare. de aceea, majoritatea ecosistemelor AI de astăzi ajung totuși să fie centralizate în jurul celor care dețin cea mai mare infrastructură.
SLM-urile se simt aproape ca o filozofie opusă.
modelele mai mici sunt mai ușoare, mai ieftine, mai ușor de ajustat pentru sarcini specifice și mult mai ușor de distribuit prin rețele descentralizate. Pierzi câteva abilități generale brute în comparație cu LLM-urile de frontieră, dar câștigi ceva ce ar putea conta mai mult pentru direcția OpenLedger:
participare.
mai mulți oameni le pot rula.
mai multe comunități le pot antrena.
mai multe seturi de date pot să le specializeze.
mai multe noduri pot contribui la inferență fără a necesita hardware absurd.
și, sincer, cred că de aceea SLM-urile se potrivesc mult mai natural cu OpenLedger decât modelele uriașe de fundație.
pentru că OpenLedger nu pare că încearcă cu adevărat să construiască “o superinteligență AI”.
se simte mai mult ca și cum construiesc infrastructură pentru mii de sisteme de inteligență specializate mai mici care coordonează împreună prin proveniență și flux de inferență.
aici este și locul unde PoA a început să aibă mai mult sens pentru mine personal.
dacă viitorul devine plin de modele specializate care interacționează cu seturi de date, agenți și contribuitori peste tot, atunci atribuirea și verificarea devin brusc mult mai importante decât dimensiunea brută a modelului.
altfel, totul se transformă într-o imensă cutie neagră deținută de cine are cele mai multe resurse de calcul.
nu știu, poate LLM-urile de frontieră domină oricum cele mai multe experiențe AI de consum.
dar pentru ecosistemele AI descentralizate în special, SLM-urile se simt sincer mult mai aliniate cu ceea ce OpenLedger încearcă de fapt să construiască.