Filecoin ist äußerst gut darin, KI-Daten zu archivieren, quelloffene Daten-Sets dezentral zu sichern und verifizierbaren Speicher bereitzustellen (damit Datensätze nicht manipuliert werden oder ein Single Point of Failure entsteht). In der eigentlichen Trainingsphase benötigt man jedoch üblicherweise Unterstützung durch IPFS-Knoten als Caching für „Hot Data“ oder kombiniert Edge-Computing-Netzwerke (z. B. Bacalhau / Lilypad), um eine effiziente, kooperative Verarbeitung zu ermöglichen.
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Tongrun
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Das Filecoin-Netzwerk läuft im Exabyte-Maßstab
Das OpenAI-Training des Whisper-Modells nutzt 680.000 Stunden mehrsprachige Audiodaten: davon sind 438.000 Stunden englische Sprache, 126.000 Stunden nicht-englische Sprache, abgedeckt sind 68 Sprachen sowie ungefähr 125.000 Stunden Übersetzungsdaten. Das Filecoin-Netzwerk läuft im Exabyte-Maßstab; diese Datenmenge ist für sie normale Routine.
Wenn man 680.000 Stunden Sprachdaten in das tatsächlich benötigte Dateispeicher-Volumen umrechnet, wird dieser Vergleich noch eindrücklicher:
Wie groß ist die Datenmenge „so klein“?
Wenn man nach dem üblichen 16-bit/16-kHz-16-Kanal-WAV-Non-Loss-Format rechnet, entspricht 1 Stunde Audio etwa 115 MB; mit einem für das Sprachtraining geeigneten hochkomprimierten Format (z. B. Opus/MP3) kann 1 Stunde dagegen nur etwa 30 MB benötigen.
Wenn man 680.000 Stunden Sprachdaten in das tatsächlich benötigte Dateispeicher-Volumen umrechnet, wird dieser Vergleich noch eindrücklicher:
Wie groß ist die Datenmenge „so klein“?
Wenn man nach dem üblichen 16-bit/16-kHz-16-Kanal-WAV-Non-Loss-Format rechnet, entspricht 1 Stunde Audio etwa 115 MB; mit einem für das Sprachtraining geeigneten hochkomprimierten Format (z. B. Opus/MP3) kann 1 Stunde dagegen nur etwa 30 MB benötigen.
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