#openledger $OPEN AIアシスタントについて考えるとき、いつも一つのアイデアに戻ってしまう — 彼らはすべてを知る必要はなく、重要なことを正確に知る必要がある。
今日、多くの人々はすでに検索、執筆、翻訳のためにAIを日常的に利用している。それは便利だが、依然として一般的な感じがする。まるで、あなたの問題に本当に集中していない賢い誰かと話しているかのようだ。
本当のシフトは、モデルが一般的なものから専門的なものに変わるときに起こる。
特定の、検証されたデータに基づいて訓練された専門モデルは、ただ反応するだけでなく、明確なドメイン内でより良いパフォーマンスを発揮する。医療、法律、または金融のために構築されたシステムは、インターネット規模の知識を必要としない。必要なのは、実際に重要な精度、信頼、文脈だ。
しかし、ここでの本当の問題は、もうモデルのサイズやアーキテクチャの問題ではない — データの質の問題だ。そして、高品質の専門データは依然として過小評価されており、検証が難しく、適切に報われることは稀だ。
そこで新しいデータ調整システムが登場する — 貢献を追跡し、ソースを検証し、知識の背後にいる人々を出力だけでなく報いるプラットフォームだ。
未来の「ジャーヴィスのような」アシスタントは、すべてを知っているから強力ではない。
それは、正しいデータから、正しいタイミングで正しいことを知っているから強力なのだ。
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