واحدة من الأشياء التي احترمها بشأن @OpenGradient هي رغبتهم في إعادة التفكير في كيفية عمل اللامركزية للذكاء الاصطناعي. تفترض البلوكشين التقليدية أن كل مدقق يجب أن يعيد تنفيذ كل معاملة.
هذا النموذج ببساطة لا يتوسع عندما تتعامل مع نماذج اللغة الكبيرة والاستدلال الذي يحتاج إلى معالجات الرسوميات.
بدلاً من فرض ذلك، @OpenGradient أنشأت فصلًا أكثر وضوحًا: تتولى عقد الاستدلال التعامل مع العمليات الثقيلة على وحدات معالجة الرسوميات، بينما تركز العقد الكاملة على التحقق من الأدلة التشفيرية وصيانة السجل.
هذا يبدو وكأنه قرار معماري أكثر نضجًا. بالإضافة إلى ذلك، منتج الدردشة الخاص بهم يجعل الرؤية الكاملة متاحة. تحصل على نماذج متقدمة مع إعدادات خصوصية قوية، تشفير على الجهاز، حماية الهوية، وجيوب الأجهزة.
لذا، الشبكة ببساطة لا تستطيع رؤية ما تسأل عنه. الأمر ليس متعلقًا بأن تكون المشروع الأكثر صخبًا في مجال الذكاء الاصطناعي. إنما يتعلق ببناء نوع من طبقة الحوسبة القابلة للتحقق والخصوصية التي ستحتاجها الوكلاء والتطبيقات في المستقبل.
لا يزال مبكرًا، لكن التفكير وراء ذلك يبدو صحيحًا.
@OpenGradient $OPG #OPG
هذا النموذج ببساطة لا يتوسع عندما تتعامل مع نماذج اللغة الكبيرة والاستدلال الذي يحتاج إلى معالجات الرسوميات.
بدلاً من فرض ذلك، @OpenGradient أنشأت فصلًا أكثر وضوحًا: تتولى عقد الاستدلال التعامل مع العمليات الثقيلة على وحدات معالجة الرسوميات، بينما تركز العقد الكاملة على التحقق من الأدلة التشفيرية وصيانة السجل.
هذا يبدو وكأنه قرار معماري أكثر نضجًا. بالإضافة إلى ذلك، منتج الدردشة الخاص بهم يجعل الرؤية الكاملة متاحة. تحصل على نماذج متقدمة مع إعدادات خصوصية قوية، تشفير على الجهاز، حماية الهوية، وجيوب الأجهزة.
لذا، الشبكة ببساطة لا تستطيع رؤية ما تسأل عنه. الأمر ليس متعلقًا بأن تكون المشروع الأكثر صخبًا في مجال الذكاء الاصطناعي. إنما يتعلق ببناء نوع من طبقة الحوسبة القابلة للتحقق والخصوصية التي ستحتاجها الوكلاء والتطبيقات في المستقبل.
لا يزال مبكرًا، لكن التفكير وراء ذلك يبدو صحيحًا.
@OpenGradient $OPG #OPG