OpenLedgerには3つの明確なレイヤーがあり、それぞれがデータ開発と専門AIモデルおよびアプリケーションの最適化において重要な役割を果たします。
支払可能なAIモデル：このAI統合レイヤーは、専門のAIモデルを、価値を測定し、貢献者へ報酬を分配できるシステムへ変換することを可能にします。
データネットレイヤー：これはデータ管理レイヤーで、高品質なリソースを提供し、AIデータモデルの学習および最適化を支援します。
エージェントレイヤー：このエージェントレイヤーは、専門モデルを用いてAIエージェントを展開し、実行します。エージェントが活動する環境であると同時に、ユーザーをより広範なAIエコシステムにつなぐインターフェースとして機能します。
OpenLedgerは分散型AIを活用してデータネットを用いたデータ収集と精製を行い、最終的に精製されたデータでモデルを学習します。その後、モデルは分散型ネットワーク上で展開され、データ提供者への透明性と公正な補償を保証します。プラットフォームは、ブロックチェーン技術を利用してデータの追跡可能性と整合性を確保します。
OpenLedgerの主な機能
支払い可能なAIモデル OpenLedgerの主要な機能の1つである支払い可能なAIモデルは、ユーザーがデータの貢献とAIモデルを収益化できるようにします。貢献者は、AIモデルの作成および改善に参加することで報酬を得られます。
帰属の証明 OpenLedgerの帰属の証明（PoA）は、ブロックチェーン技術を活用してデータ提供者やモデル開発者を透明に追跡し、報酬を与えます。PoAの主要機能である支払い可能なAIモデルは、貢献者が自分のデータの影響度に基づいて自動的に報酬を得られるようにします。
データネット データネットはOpenLedgerのエコシステムにおいて重要な役割を果たします。さまざまなソースから高品質なデータを収集し、選定（キュレーション）します。他の業界にも適用可能で正確なSLMを学習するために、そのデータは必要不可欠です。
分散型トラスト基盤 分散型トラスト基盤は、プラットフォーム全体を通じてデータの透明性を保ちながら整合性を維持することを可能にします。分散型AIモデルを用いることで、OpenLedgerは単一障害点の可能性を排除し、データ改ざんのリスクを低減します。
モデルファクトリー＆オープンLoRA モデルファクトリー Large Language Model（LLM）を微調整（ファインチューニング）し、GUIのみの体験でOpenLedgerのデータセットを使ってユーザーがモデルを最適化できるようにします。オープンLoRAは、プラットフォームのAIモデル開発フレームワークです。複数のAIモデルを展開するプロセスを最適化し、それによってクラウドのインフラコストを削減するのに役立ちます。
ブロックチェーン統合 AIにブロックチェーンを組み込むことで、OpenLedgerは安全で、透明で、検証可能な取引を保証するなど、ユーザーにとって多くの利点を提供します。ブロックチェーン統合は、プラットフォームに信頼性と説明責任のための追加レイヤーをもたらします。
AIの透明性 OpenLedgerのAIは、ブロックチェーンの不変の台帳によって透明性を高め、検証可能なデータの来歴（プロベナンス）と、データおよびモデルに対する分散型の制御を提供します。主な機能には、学習データと開発過程において透明性のある専用AIモデルが含まれます。