كنت أعتقد أن تشغيل المزيد من النماذج يعني إنفاق المزيد من المال. $OPEN بس أثبتت العكس.
عندما نظرت إلى المشاريع التي تبني أنظمة ذكية في عالم الكريبتو، كانت نفس المشكلة تظهر باستمرار.
الأفكار كانت مثيرة للاهتمام. التكنولوجيا كانت تبدو واعدة. لكن في اللحظة التي تبدأ فيها بطرح أسئلة حقيقية حول التكلفة والنطاق، تصبح الإجابات أقل إقناعًا.
نشر نموذج مضبوط تقليديًا كان يعني تشغيل وحدة معالجة رسومات كاملة لذلك النموذج الواحد. حالة استخدام واحدة. وحدة معالجة رسومات واحدة. حوالي 3000 دولار فقط للبدء. تريد تشغيل خمسين نموذج متخصص؟ اضرب تلك التكلفة في خمسين.
لم يكن هذا الحساب منطقيًا بالنسبة لي.
لا يمكنك بناء اقتصاد مفتوح قائم على الذكاء إذا كان بإمكان الفرق المموّلة جيدًا فقط تحمل تكلفة نشر أي شيء.
عندها صادفت OpenLoRA من @OpenLedger وغيّر ذلك الصورة كاملة.
يبدو المفهوم بسيطًا عندما تفهمه. بدلًا من أن يحتاج كل نموذج إلى وحدة معالجة رسومية مخصّصة به، يتيح OpenLoRA لآلاف النماذج المُحسّنة تشغيلها على وحدة GPU واحدة. يقوم ديناميكيًا بتحميل أي نموذج يلزم في تلك اللحظة بدلًا من إبقاء كل شيء مُفعّلًا طوال الوقت.
النتيجة هي خفض تكاليف النشر بنسبة تصل إلى 90%.
ما لفت انتباهي لم يكن العدد نفسه. بل ما الذي يفعله هذا العدد.
إذا أصبح النشر أرخص بشكل كبير، يتغيّر موضع الاختناق. لم يعد التحدي هو الحصول على الوصول إلى العتاد. بل يصبح التحدي بناء شيء مفيد بما يكفي لاستخدامه.
مطوّر كان لا يستطيع تبرير نشر نماذج متخصصة فجأة أصبح لديه طريق للقيام بذلك. تصبح التجارب أكثر إمكانية. وتصبح حالات استخدام أكثر تخصصًا قابلة للتطبيق. ويمكن لمزيد من البنّائين المشاركة.
يبدو أن هذا تحول أكبر مما يدركه معظم الناس.
يقع OpenLoRA داخل نظام أوسع. تنظّم Datanets مجموعات البيانات وتتحقق منها مع الإسناد. تساعد ModelFactory في إنشاء النماذج واختبارها دون سير عمل معقّد. يتولى OpenLoRA طبقة الإتاحة ويجعل النشر على نطاق واسع واقعيًا من الناحية الاقتصادية.
يتصل كل شيء بنفس الفكرة.
الأشخاص الذين يساهمون في تدريب نماذج البيانات وبناء الأدوات لا ينبغي أن يختفوا بمجرد إنشاء المخرجات النهائية.
هذا هو دور "إثبات الإسناد". يمكن تتبّع المساهمات إلى مصدرها، ويمكن أن تتدفّق قيمتها نحو الأشخاص الذين ساعدوا في إنشائها.
لقد احتفظت به $OPEN منذ إدراج سبتمبر. شاهدته يصل إلى 1.85 دولار في اليوم الأول ثم بدأ ينخفض تدريجيًا باتجاه 0.17 دولار. كان الرسم البياني هادئًا منذ وقت طويل.
لكن في بعض الأحيان أواجه ميزة تحل مشكلة حقيقية بدلًا من اختراع قصة جديدة.
OpenLoRA مثال من هذا النوع.
قد لا تكون أكبر عائق أمام الأنظمة الذكية هي البيانات. وقد لا تكون حتى هي الحوسبة.
قد تكون اقتصاديات النشر. وخفض تلك العتبة يغيّر من يستطيع بناء الأشياء.
#OpenLoRA #ProofOfAttribution $LAB
