AIデータトラックの大きな可能性とWeb3 DataFiの台頭
世界中で最良の基礎モデルを構築する競争が繰り広げられている時代において、計算能力やモデルアーキテクチャは確かに重要ですが、真の競争優位はトレーニングデータにあります。本稿では、AIデータレースの潜在能力と、Web3 DataFiがこの分野の新たな力としてどのように成長しているかを探ります。
AIデータの重要性
大規模言語モデルの急速な発展に伴い、業界の関心はモデルアーキテクチャから次第に計算能力に移り、現在はデータに目を向けています。データはAI企業が競争優位を維持するための鍵となる要素になっています。
AIモデルのトレーニングは、事前トレーニングとファインチューニングの2つの段階に分かれます。事前トレーニング段階では、大量のウェブクローリングによって収集されたテキスト、コードなどの情報が必要であり、ファインチューニング段階では、慎重に設計され選別された専門データセットが必要です。この2種類のデータがAI Dataトラックの主体を構成しています。
高品質なトレーニングデータはモデルの能力に対して