Filecoin sangat unggul dalam pengarsipan data AI, kumpulan data open-source dengan pencadangan terdesentralisasi, serta penyimpanan yang dapat diverifikasi (untuk mencegah perubahan pada dataset atau kegagalan titik tunggal); sementara pada tahap pelatihan yang sesungguhnya, biasanya diperlukan bantuan node IPFS untuk cache data panas, atau menggabungkan jaringan komputasi edge (misalnya Bacalhau / Lilypad) guna mewujudkan kolaborasi yang efisien.
Posting
--
Tongrun
·
--
Jaringan Filecoin beroperasi dalam skala eksabyte
Pelatihan model OpenAI Whisper menggunakan data audio multibahasa selama 680.000 jam: 438.000 jam adalah audio berbahasa Inggris, 126.000 jam adalah audio non-Inggris, mencakup 68 bahasa, serta sekitar 125.000 jam data terjemahan. Jaringan Filecoin beroperasi dalam skala eksabyte; jumlah data seperti ini merupakan operasi yang normal baginya.
Jika data suara 680.000 jam itu dikonversi menjadi ukuran volume penyimpanan file yang sebenarnya, Anda akan melihat perbandingan seperti ini menjadi jauh lebih terasa:
Data sebesar apa yang sekecil “kecil” ini:
Jika dihitung dengan format lossless yang umum seperti WAV mono 16-bit 16kHz, audio 1 jam kira-kira berukuran 115 MB; jika menggunakan format berkompresi tinggi yang cocok untuk pelatihan suara (misalnya Opus/MP3), 1 jam mungkin hanya butuh sekitar 30 MB.
Jika data suara 680.000 jam itu dikonversi menjadi ukuran volume penyimpanan file yang sebenarnya, Anda akan melihat perbandingan seperti ini menjadi jauh lebih terasa:
Data sebesar apa yang sekecil “kecil” ini:
Jika dihitung dengan format lossless yang umum seperti WAV mono 16-bit 16kHz, audio 1 jam kira-kira berukuran 115 MB; jika menggunakan format berkompresi tinggi yang cocok untuk pelatihan suara (misalnya Opus/MP3), 1 jam mungkin hanya butuh sekitar 30 MB.