Grass (GRASS) とは何ですか?

Grass (GRASS) は、未使用のインターネット帯域幅を利用してパブリック Web から情報を収集する分散型ネットワークです。この情報は、人間と同じようにテキストを理解して生成できる AI アルゴリズムである大規模言語モデル (LLM) のトレーニングに使用されます。Grass は、AI ラボがこれらのモデルを作成するために必要な膨大な量のデータにアクセスできるようにするために不可欠です。

LLM は AI を支える頭脳だと考えてください。インターネットから数十億の単語やフレーズを処理して、言語の仕組みを学習します。データが増えるほど、賢くなります。Grass は公開 Web データを継続的に提供し、AI モデルが常に最新の状態に保たれ、時間の経過とともに改善されることを保証します。

草 (GRASS) を作ったのは誰ですか?

Grass は優秀なエンジニアと AI 愛好家のチームによって生み出されましたが、その個人名は公表されていません。Grass は、その背後にいる人々に焦点を当てるのではなく、強力なテクノロジーとネットワークを通じて評判を築いてきました。現在、Grass は 200 万を超えるアクティブ ノードを獲得しています。

Grass (GRASS) を支援する VC は何ですか?

Grass は大きな注目を集め、最近 350 万ドルのシードラウンドを完了しました。この資金はネットワークの成長とさらなる強化に役立ちます。シードラウンドは、2 つの大手ベンチャー キャピタル会社である Polychain Capital と Tribe Capital が主導しました。その他の注目すべき投資家には、Bitscale Capital、Big Brain VC、Mozaik Capital、Advisors Anonymous、Typhon V などがあります。この素晴らしい投資家リストにより、Grass は AI 業界で大きな進歩を遂げようとしています。これらの資金は、Grass のネットワークの拡大、データ収集機能の向上、より優れた AI モデルのトレーニングというミッションのサポートに役立ちます。

草（GRASS）の仕組み

Grass は、Grass ノードを実行することを選択したユーザーから未使用のインターネット帯域幅を収集することで機能します。ノードとは、データを処理するネットワークの部分を指す専門用語です。Grass ネットワークに参加するユーザーは、システムが余分な帯域幅にアクセスできるようにします。これにより、AI ラボは Web 全体からデータを収集できます。このデータは処理され、AI モデルに送られて学習に役立てられます。

これについて考える簡単な方法は、ホースで庭に水をまくことを想像してください。植物に水をやっている間、ホースを通って流れている水はまだ使われずに残っています。草は余分な水（この場合は、使用されていないインターネット帯域幅）を取り、AI ラボが収穫するための膨大な知識のフィールドを育てるためにそれを使用します。

公開データの役割

Grass は公開されている Web データを収集します。つまり、Wikipedia、Reddit、ニュース サイトなどの Web サイトで無料で入手できる情報を収集します。Grass は個人データやプライベートな情報にアクセスしないことを知っておくことが重要です。収集されるものはすべてすでに公開されており、インターネットに接続できる人なら誰でもアクセスできます。

たとえば、Grass でトレーニングされた AI モデルは、ニュース記事を分析して現在の出来事を知ったり、ソーシャル メディアの投稿を分析して特定のトピックに対する人々の感情を理解したりします。目標は、AI がより正確で適切な応答を生成できるように、できるだけ多くの多様な現実世界のデータを収集することです。

Grass の最大の利点の 1 つは、リアルタイム データを活用できることです。一部の AI モデルは静的なデータセット (古い百科事典や教科書など) に依存していますが、Grass では常に更新される情報にアクセスできます。つまり、AI モデルは現在の出来事、トレンド、さらには文化の変化に関する質問に答えることができます。

大規模言語モデル: AI が草から学ぶ方法

Grass が AI エコシステムにどのように適合するかを理解するために、大規模言語モデル (LLM) がどのように機能するかを詳しく見てみましょう。LLM は、AI チャットボット、翻訳者、仮想アシスタントの頭脳のようなものです。言語の仕組みやさまざまな単語が互いにどのように関連しているかを学習するために、膨大な量のテキスト データでトレーニングされます。これにより、質問されたときに人間のような応答を生成できます。

しかし、ここで難しいのは、LLM のトレーニングには膨大な量のデータが必要であるということです。モデルが読み取るテキストが多ければ多いほど、より賢くなります。たとえば、AI モデルが Wikipedia に書かれたすべてのことを理解するようにトレーニングされていれば、それらの記事で取り上げられているあらゆるトピックに関する質問に答えることができます。ただし、さらに精度を上げるには、モデルはさまざまなソースから読み取り、絶えず変化する情報に対応する必要があります。これが Grass が活躍するところです。

Grass は、ノードのネットワークを使用して AI モデルが最新の公開情報にアクセスできるようにします。Grass に接続された AI ラボは、このデータを使用して、日常生活に関する単純な質問から複雑な科学的問題まで、あらゆる種類の質問に答えることができる、より優れた正確な LLM を作成できます。