Web3のAIの未来を作成または壊す5つのトレンド

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Web3が準備する必要がある生成AIの5つの新しいトレンド

現在の状況ではなく、将来の傾向に焦点を当てることにより、イノベーションを受け入れます。このアプローチに従って、多くの画期的なアイデアが繁栄しました。マイクロソフトのマイクロプロセッサの抱擁、セールスフォースのクラウドテクノロジーの利用、またはモバイル時代におけるUberの支配を取ります。

人工知能（AI）の領域を探求している研究者として、私は生成AIが進んでいる驚くべき速度に気づきました。この急速な進歩は挑戦をもたらします。今日の能力に焦点を当てることはすぐに時代遅れになる可能性があります。したがって、疑問が生じます。これまでのAIの進化に限られた影響を与えていたWeb3は、現在の業界の傾向に適応し、潜在的にその未来を形作ることができますか？

2024年は、画期的な研究と技術的ブレークスルーを見たため、生成AIの重要な転換点でした。今年、Web3とAIの関係は、理論的な予想から実用的なアプリケーションのヒントに移行しました。初期のAI開発は、巨大なモデル、長いトレーニング期間、大規模なコンピューティングシステム、深い企業リソースを中心としていますが、それらをWeb3とほとんど互換性のないものにしています。

Web3-AIの進歩に関しては、2024年は、楽観的な市場動向を反映したMEMEベースのエージェントプラットフォームを含む、実際の現実世界のアプリケーションを欠いている多くの投機的プロジェクトによって特徴付けられました。この誇大広告が沈静化するにつれて、実用的なアプリケーションの重要性を再考するチャンスが生じます。 2025年の生成AIの景観は、研究と技術の画期的な進歩とともに、大きな変化を遂げると予想されています。これらの変化はWeb3の成長に拍車をかける可能性がありますが、業界が将来の成功のために革新を続けることが重要です。

AIを形成する5つの重要なトレンドとWeb3に提示する可能性を調べましょう。

1。推論レース

大規模な言語モデル（LLMS）の最先端は、推論能力の開発に集中しています。 GPT-01、Deepseek R1、Gemini Flashなどのモデルは、その進歩における推論スキルを強調しています。基本的に、推論により、AIは複雑な推論タスクを一連の整理された段階的な手順に簡素化することができます。これは、思考のチェーン（COT）メソッドを使用することで頻繁に達成されます。指導のフォローと同様に、推論はまもなくすべての主要な言語モデルの基本的なスキルになります。

Web3-AIの機会

推論について話すとき、それはすべて、追跡可能で透明である必要がある複雑なプロセスに従うことです。これは、Web3が本当に優れている領域です。 AIによって書かれた記事を読んでいて、その論理的推論のすべてのステップをブロックチェーンテクノロジーを使用して検証できるとします。これにより、推論プロセスの恒久的な記録が作成されます。将来、デジタル空間のAIに生成されたコンテンツに支配されているため、このレベルのトレーサビリティが不可欠になる可能性があります。 Web3は、AIの思考プロセスを検証するために分散型の信頼のないシステムを提供し、今日のAIの世界に大きなギャップを埋めることができます。

2。合成データトレーニングのスケール

洗練された考え方を促進する重要な要因の1つは、人工データの使用であり、多くの場合、合成データと呼ばれます。たとえば、DeepSeek R1などのモデルは、R1-Zeroなどの仲介システムを採用して、一流の推論データベースを作成します。これらの合成されたデータセットは、モデルを改良するために利用されます。これは、実際のデータセットへの依存を軽減し、モデル開発を促進しながら回復力を高めます。

Web3-AIの機会

合成データの生成は、複数の関係者が一度に効率的に処理することができ、分散システムに最適です。 Web3アーキテクチャを使用すると、ノードは合成データ生産の処理能力を提供し、貢献の利用に比例した補償を受け取ることを奨励できます。これにより、オープンソースと独自のAIモデルの両方が合成データセットから利益を得る分散型AIデータ市場を育てる可能性があります。

3.トレーニング後のワークフローへのシフト

当初、AIモデルは、数千人で多数のGPUを利用した広範な予備トレーニングタスクに大きく依存していました。ただし、GPT-01のようなシステムは、中間および訓練後のフェーズに向かって移動しているため、高度な推論などのより具体的な機能が可能になります。この遷移は、計算ニーズを大幅に変更し、集中型スーパーコンピューターへの依存度を低下させます。

Web3-AIの機会

トレーニング前の段階で大規模な集中型GPU農場を要求する代わりに、トレーニング後のポストトレーニングは、単一の制御エンティティ（分散ネットワークなしで動作するネットワーク全体に分散できます。 Web3として知られる新しいテクノロジーは、貢献者が計算リソースを投資し、ガバナンスの権利または金融インセンティブの形で報酬を受け取ることができるAIモデルを洗練させるためのこのような分散環境を可能にすることができます。地方分権化へのこの移行は、AI開発のプロセスを民主化し、より多くの人々がAIトレーニングインフラストラクチャの作成と改善に参加することが可能になります。

4.蒸留型の小さなモデルの上昇

大きなモデルを使用して、蒸留として知られる小さなタスク固有のバージョンを作成する手法がますます人気が高まっています。 Llama、Gemini、Gemma、Deepseekなどの注目すべきAIグループは、効率的な蒸留バリアントを提供するようになり、これらのモデルが日常のハードウェアでスムーズに実行できるようになりました。

Web3-AIの機会

コンパクトな蒸留モデルは、標準の消費者レベルのGPUまたはCPUで効率的に実行されるため、分散型推論システムに最適です。 Web3環境では、AI推論市場が発生する可能性があり、ノードは軽量の圧縮モデルを処理するコンピューティング能力を提供します。これにより、AI推論の地方分権化が促進され、クラウドサービスへの依存を減らし、貢献者向けの新しいトークンベースのインセンティブが可能になります。

5.透明なAI評価の需要

生成AIの開発における重要なハードルの1つは、評価の問題です。非常に高度なモデルは、既存の業界基準を非常によく学んだように見えることが多いため、実際の現実世界のパフォーマンスの疑わしい指標になります。モデルが特定のベンチマークで非常に高いスコアを達成する場合、このベンチマークがモデルのトレーニングデータの一部であったため、頻繁に行われます。現在、モデルの評価結果を検証する信頼できる方法はありません。これにより、企業は研究論文の自己報告データに依存することがよくあります。

Web3-AIの機会

暗号化の検証にブロックチェーンテクノロジーを利用すると、AIシステムの評価に前例のない透明性をもたらす可能性があります。分散型ネットワークを採用することにより、一般的なベンチマーク全体でモデル効率を独立して検証し、企業の主張への信頼を最小限に抑えることができます。さらに、Web3環境内のインセンティブは、コミュニティ主導の斬新な評価メトリックの作成を刺激し、AIの説明責任を前例のないレベルに向上させる可能性があります。

Web3はAIの次の波に適応できますか？

生成AIの進化は、方向に大きな変化を経験しています。広範なトレーニング期間を必要とする大規模な単一モデルの代わりに、推論に焦点を当てたデザイン、創造的なデータ収集方法、トレーニング後の強化、AI開発のプロセスを分散させるモデル圧縮技術などの新しい進歩が見られます。

生成AIの最初の急増では、Web3は後部座席を取りましたが、その成長する影響は、分散型システムが真の価値をもたらすための刺激的な可能性を示しています。現在の差し迫った問題は、Web3がこの機会を利用してAI革命の重要なプレーヤーとしての地位を確立するのに十分なほど迅速に適応できるかどうかです。

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2025-02-25 18:42