Filecoin é extremamente bom em arquivar dados de IA, criar cópias de segurança descentralizadas de conjuntos de dados de código aberto e em armazenamento verificável (para evitar adulteração dos conjuntos de dados ou falha em um único ponto); e, durante a fase de treinamento de verdade, normalmente é necessário contar com nós do IPFS para cache de dados quentes, ou combinar redes de computação de borda (como Bacalhau / Lilypad) para obter colaboração eficiente.
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Tongrun
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A rede Filecoin opera em escala de exabytes
O treinamento do modelo Whisper pela OpenAI utilizou 680.000 horas de dados de áudio multilíngues: dessas, 438.000 horas são de fala em inglês, 126.000 horas são de fala não inglesa, cobrindo 68 idiomas, além de aproximadamente 125.000 horas de dados de tradução. A rede Filecoin opera em escala de exabytes; esse volume de dados para ela é uma operação padrão.
Se você converter os dados de voz de 680.000 horas em volume real de armazenamento de arquivos, vai perceber que essa comparação fica ainda mais evidente:
“有多小”的数据量：
Se calculado no formato sem perdas comum de WAV mono de 16-bit 16kHz, 1 hora de áudio tem cerca de 115 MB; se usar um formato de alta compressão adequado para treinamento de voz (como Opus/MP3), 1 hora pode precisar apenas de cerca de 30 MB.
Se você converter os dados de voz de 680.000 horas em volume real de armazenamento de arquivos, vai perceber que essa comparação fica ainda mais evidente:
“有多小”的数据量：
Se calculado no formato sem perdas comum de WAV mono de 16-bit 16kHz, 1 hora de áudio tem cerca de 115 MB; se usar um formato de alta compressão adequado para treinamento de voz (como Opus/MP3), 1 hora pode precisar apenas de cerca de 30 MB.
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