OpenLedger hat drei unterscheidbare Ebenen, die jeweils eine wichtige Rolle dabei spielen, die Entwicklung von Daten sowie spezialisierte KI-Modelle und Anwendungen zu optimieren.
Bezahlbare KI-Modelle: Diese KI-Integrationsschicht ermöglicht die Umwandlung spezialisierter KI-Modelle in Systeme, die Werte messen und Belohnungen an Mitwirkende verteilen können.
Datenebene: Dies ist die Verwaltungsschicht für Daten, die hochwertige Ressourcen bereitstellt, um dabei zu helfen, KI-Datenmodelle zu trainieren und zu optimieren.
Agent-Ebene: Die Agent-Ebene stellt spezialisierte Modelle bereit und führt sie aus, um KI-Agents zu betreiben. Sie dient als Umgebung, in der Agents arbeiten, sowie als Schnittstelle, die Benutzer mit dem umfassenderen KI-Ökosystem verbindet.
OpenLedger nutzt dezentrale KI, um Datanets für die Datenerfassung und -verfeinerung einzusetzen, und trainiert die Modelle schließlich mit den veredelten Daten. Die Modelle werden dann in dezentralen Netzwerken bereitgestellt, um Transparenz sowie eine faire Vergütung für Datenbeiträge der Mitwirkenden zu gewährleisten. Die Plattform nutzt Blockchain-Technologie, um Daten-Rückverfolgbarkeit und Integrität sicherzustellen.
Schlüsselmerkmale von OpenLedger
Bezahlbare KI-Modelle Als eines der zentralen Merkmale von OpenLedger ermöglichen bezahlbare KI-Modelle den Nutzern, ihre Datenbeiträge und KI-Modelle zu monetarisieren. Mitwirkende erhalten Belohnungen für ihre Teilnahme an der Erstellung und Verfeinerung von KI-Modellen.
Nachweis der Urheberschaft (Proof of Attribution) OpenLedgers Proof of Attribution (PoA) nutzt Blockchain-Technologie, um Datenanbieter und Model-Entwickler transparent nachzuverfolgen und zu belohnen. Das bezahlbare KI-Modell ist eine Schlüsselkomponente von PoA, die es Mitwirkenden ermöglicht, automatisch entsprechend dem Einfluss ihrer Daten zu verdienen.
Datanets Datanets spielen eine integrale Rolle im OpenLedger-Ökosystem. Sie sammeln und kuratieren hochwertige Daten aus unterschiedlichen Quellen. Die Daten werden benötigt, um SLMs zu trainieren, die in anderen Branchen genau und relevant sind.
Dezentrale Vertrauensinfrastruktur Die dezentrale Vertrauensinfrastruktur sorgt dafür, dass Daten-Transparenz gewährleistet ist, während die Integrität über die gesamte Plattform hinweg erhalten bleibt. Durch die Nutzung eines dezentralen KI-Modells eliminiert OpenLedger die Möglichkeit eines einzelnen Ausfallpunkts und reduziert damit die Wahrscheinlichkeit von Datenmanipulation.
Model Factory & Open LoRA Die Model Factory fine-tuned große Sprachmodelle, um Nutzern zu ermöglichen, Modelle in einer GUI-Only-Erfahrung mit OpenLedger-Datensätzen zu optimieren. Open LoRA ist das Framework für die Entwicklung von KI-Modellen der Plattform. Das System hilft dabei, den Prozess der Bereitstellung mehrerer KI-Modelle zu optimieren und reduziert so die Kosten für die Cloud-Infrastruktur.
Blockchain-Integration Durch die Integration von Blockchain in die KI bietet OpenLedger den Nutzern mehrere Vorteile, darunter die Gewährleistung sicherer, transparenter und verifizierbarer Transaktionen. Die Blockchain-Integration schafft eine zusätzliche Vertrauensebene und Verantwortlichkeit für die Plattform.
KI-Transparenz OpenLedger verbessert die Transparenz durch das unveränderliche Ledger der Blockchain und ermöglicht so verifizierbare Datenherkunft sowie eine dezentrale Kontrolle über Daten und Modelle. Zu den Hauptfunktionen gehören spezialisierte KI-Modelle, die hinsichtlich ihrer Trainingsdaten und Entwicklung transparent sind.