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Abrace a inovação, concentrando -se em tendências futuras, e não nas circunstâncias atuais. Muitas idéias inovadoras floresceram após essa abordagem – aceite o abraço da Microsoft aos microprocessadores, a utilização da tecnologia em nuvem do Salesforce ou o domínio da Uber durante a era móvel, por exemplo.
Como pesquisador explorando o campo da inteligência artificial (IA), notei uma taxa surpreendente na qual a IA generativa está avançando. Esse rápido progresso representa um desafio: o foco nas capacidades de hoje pode rapidamente ficar desatualizado. Então, surge a pergunta: o Web3 pode ter um impacto limitado na evolução da IA até agora, se adaptar às tendências atuais da indústria e potencialmente moldar seu futuro?
2024 marcou um ponto de virada significativo para a IA generativa, pois viu pesquisas inovadoras e avanços tecnológicos. Este ano, a conexão entre Web3 e AI mudou de antecipação teórica para dicas de aplicação prática. Enquanto os desenvolvimentos precoces da IA se concentraram em grandes modelos, longos períodos de treinamento, sistemas de computação maciços e recursos corporativos profundos – tornando -os principalmente incompatíveis com o Web3 – as tendências recentes em 2024 estão abrindo caminho para uma colaboração significativa entre os dois.
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Confira agora!Em termos de avanços no Web3-AI, o ano de 2024 foi marcado por vários projetos especulativos, incluindo plataformas de agentes baseadas em meme que refletiam as tendências otimistas do mercado, mas não tinham aplicativos práticos do mundo real. À medida que esse hype desaparece, surge uma chance de reconsiderar a importância das aplicações práticas. Espera -se que o cenário da IA generativa em 2025 sofra transformações significativas, com avanços inovadores em pesquisa e tecnologia. Essas mudanças podem estimular o crescimento do Web3, mas é crucial que a indústria continue inovando para o sucesso futuro.
Vamos examinar cinco tendências principais moldando a IA e o potencial que eles apresentam para o Web3.
1. A corrida de raciocínio
A vanguarda para grandes modelos de idiomas (LLMS) agora está centrada no desenvolvimento de habilidades de raciocínio. Modelos como GPT-01, Deepseek R1 e Gêmeos Flash estão enfatizando as habilidades de raciocínio em seus avanços. Essencialmente, o raciocínio capacita a IA para simplificar tarefas complexas de inferência em uma série de procedimentos organizados e passo a passo. Isso é freqüentemente alcançado através do uso de métodos de cadeia de pensamento (COT). Como no seguinte, o raciocínio será uma habilidade fundamental para todos os modelos de idiomas líderes.
A oportunidade da Web3-AI
Quando falamos sobre raciocínio, trata -se de seguir processos complexos que precisam ser rastreáveis e transparentes. Esta é uma área em que o Web3 realmente se destaca. Suponha que você estivesse lendo um artigo escrito por uma IA, e todas as etapas de seu raciocínio lógico podem ser verificadas usando a tecnologia blockchain. Isso criaria um registro permanente do processo de raciocínio. Em um futuro dominado por conteúdo gerado pela IA em espaços digitais, esse nível de rastreabilidade pode se tornar essencial. O Web3 pode oferecer um sistema descentralizado e sem confiança para verificar os processos de pensamento de uma IA, preenchendo uma lacuna significativa no mundo da IA de hoje.
2. O treinamento de dados sintéticos escala
Um fator essencial que alimenta o pensamento sofisticado é o uso de dados artificiais, geralmente chamados de dados sintéticos. Por exemplo, modelos como a DeepSeek R1 empregam sistemas intermediários como o R1-Zero para produzir bancos de dados de raciocínio de primeira linha. Esses conjuntos de dados sintetizados são então utilizados para refinar os modelos, um processo que diminui nossa dependência de conjuntos de dados da vida real e agiliza o desenvolvimento de modelos e aprimora sua resiliência.
A oportunidade da Web3-AI
A geração de dados sintéticos pode ser tratada com eficiência por várias partes ao mesmo tempo, tornando -os perfeitos para sistemas distribuídos. Com uma arquitetura Web3, os nós podem ser incentivados a fornecer seus recursos de processamento para a produção de dados sintéticos, recebendo compensação proporcional à utilização de suas contribuições. Isso poderia nutrir um mercado de dados de IA descentralizado, onde os modelos de IA de código aberto e proprietários se beneficiam dos conjuntos de dados sintéticos.
3. A mudança para fluxos de trabalho pós-treinamento
Inicialmente, os modelos de IA dependiam fortemente de extensas tarefas de treinamento preliminares que utilizaram numerosas GPUs em milhares. No entanto, sistemas como o GPT-01 estão se movendo para fases intermediárias e pós-treinamento, o que permite funcionalidades mais específicas, como raciocínio avançado. Essa transição altera significativamente as necessidades computacionais, tornando menos dependente de supercomputadores centralizados.
A oportunidade da Web3-AI
Em vez de exigir fazendas de GPU grandes e centralizadas durante a fase de pré-treinamento, o pós-treinamento pode ser distribuído em uma rede que opera sem uma única entidade de controle-uma rede descentralizada. A tecnologia emergente conhecida como Web3 pode permitir um ambiente descentralizado para refinar os modelos de IA, onde os colaboradores podem investir seus recursos computacionais e receber recompensas na forma de direitos de governança ou incentivos financeiros. Essa transição para a descentralização democratiza o processo de desenvolvimento de IA, tornando viável que mais pessoas participem da criação e melhoria das infraestruturas de treinamento de IA.
4. A ascensão de pequenos modelos destilados
A técnica de usar modelos grandes para criar versões menores e específicas de tarefas, conhecidas como destilação, está se tornando cada vez mais popular. Grupos notáveis de IA como Llama, Gemini, Gemma e Deepseek agora oferecem variantes destiladas eficientes, possibilitando que esses modelos corram sem problemas no hardware do dia a dia.
A oportunidade da Web3-AI
Modelos destilados compactos podem ser executados com eficiência em GPUs ou CPUs em nível de consumidor padrão, tornando-as ideais para sistemas de inferência distribuídos. Em um ambiente Web3, os mercados de inferência de IA podem surgir, onde os nós oferecem seu poder de computação para processar modelos leves e compactados. Isso promoveria a descentralização da inferência da IA, diminuindo a dependência de serviços em nuvem e permitindo a novos incentivos baseados em token para os colaboradores.
5. A demanda por avaliações de IA transparentes
Um obstáculo significativo no desenvolvimento da IA generativa é a questão da avaliação. Modelos altamente avançados geralmente parecem ter aprendido os padrões existentes do setor tão bem que se tornam indicadores questionáveis do desempenho real do mundo real. Quando um modelo atinge pontuações excepcionalmente altas em uma referência específica, é frequentemente porque esse benchmark fazia parte dos dados de treinamento para o modelo. Atualmente, não há métodos confiáveis para validar os resultados da avaliação em modelos, fazendo com que as empresas dependam frequentemente de dados autorreferidos em trabalhos de pesquisa.
A oportunidade da Web3-AI
A utilização da tecnologia blockchain para validação criptográfica pode trazer transparência sem precedentes para a avaliação dos sistemas de IA. Ao empregar redes descentralizadas, é possível verificar independentemente a eficiência do modelo em benchmarks comuns, minimizando assim a confiança nas afirmações corporativas. Além disso, os incentivos nos ambientes Web3 podem estimular a criação de novas métricas de avaliação liderada pela comunidade, elevando a responsabilidade de IA a níveis sem precedentes.
O Web3 pode se adaptar à próxima onda de IA?
A evolução da IA generativa está experimentando uma mudança significativa de direção. Em vez de apenas modelos grandes e únicos que requerem períodos de treinamento extensos, agora estamos vendo novos avanços, como designs focados em raciocínio, métodos de coleta de dados criativos, aprimoramentos pós-treinamento e técnicas de compactação de modelos que estão dispersando o processo de desenvolvimento de IA.
Na onda inicial de IA generativa, o Web3 ficou no banco de trás, mas sua crescente influência apresenta possibilidades emocionantes de sistemas descentralizados para oferecer valor genuíno. A questão premente agora é se o Web3 pode se adaptar rapidamente o suficiente para capitalizar essa oportunidade e se estabelecer como um participante significativo na revolução da IA.
As opiniões compartilhadas neste artigo pertencem ao escritor e podem não se alinhar com as perspectivas da Coindesk, Inc., seus proprietários ou partes associadas.
2025-02-25 18:42