Web2 AI'nin teknik engelleri ve Web3 AI'nin gelişim yönü
Çok modlu modellerin ilerlemesiyle birlikte, Web2 AI alanındaki teknik engeller sürekli olarak derinleşiyor. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini benzeri görülmemiş bir hızla entegre ederek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor.
Ancak, Web3 AI'nin son dönemdeki gelişmeleri özellikle Agent yönündeki denemeleri, doğru bir yön bulmuş gibi görünmüyor. Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri merkeziyetsiz bir yapı ile birleştirmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünce açısından bir yanlış anlaşılma. Modüller arası bağlılığın son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek daha fazla merkezi bir hale geldiği günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3'te yer bulması zor.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanarak, anlamsal hizalamayı sağlamakta zorluk çekiyor, bu da düşük performansa yol açıyor. Yüksek boyutlu gömme alanı, anlamsal hizalamayı sağlamak için anahtardır, ancak Web3 Agent protokolleri bunu gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız modüller olarak sarmalamaktan ibarettir ve merkezi bir gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur.
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması da hassas bir şekilde tasarlanamaz. Web2 AI'nın dikkat mekanizması, birleştirilmiş Query-Key-Value alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü farklı formatlardaki veriler, etkileşimli Q/K/V oluşturmada zorluk çıkarır. Ayrıca, API modelinde modüller arasında gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bir bağlam eksikliği vardır; bu da modüller arası küresel ilişki ve odaklanmayı gerçekleştirmeyi imkansız kılar.
Yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizmalarının yokluğunda, Web3 AI'nın özellik birleştirmesi genellikle yüzeysel statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Buna karşın, Web2 AI yüksek boyutlu uzayda dinamik özellik birleştirmesi gerçekleştirebilir ve derin, karmaşık çapraz mod ilişkilerini yakalayabilir.
AI endüstrisinin engelleri derinleşmesine rağmen, şu anda Web2 AI'nın acı noktaları henüz ortaya çıkmamıştır. Web3 AI, "kırsalı şehirle kuşatma" taktiğini benimsemeli ve kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalıdır. Web3 AI için uygun senaryolar arasında hafif yapı, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler, LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, kalabalık veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların birlikte eğitimi gibi unsurlar bulunmaktadır.
Gelecekte, Web3 AI projeleri yeterli esnekliğe sahip olmalı ve farklı senaryolar arasında hızlı bir şekilde geçiş yapabilmelidir. Web2 AI'nin kazançları tamamen tükendiğinde, geride bıraktığı acı noktalar ancak o zaman Web3 AI için gerçek bir fırsat haline gelebilir. Bu zamana kadar, Web3 AI alanındaki katılımcılar projeleri dikkatlice ayırt etmeli ve kenardan başlayarak sürekli olarak yinelemeler yapabilen, esnek bir şekilde yanıt verebilen protokollere odaklanmalıdır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Web3 AI gelişiminde zorluklar: teknoloji uyumsuzluğu ve fırsatların bir arada bulunması
Web2 AI'nin teknik engelleri ve Web3 AI'nin gelişim yönü
Çok modlu modellerin ilerlemesiyle birlikte, Web2 AI alanındaki teknik engeller sürekli olarak derinleşiyor. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini benzeri görülmemiş bir hızla entegre ederek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor.
Ancak, Web3 AI'nin son dönemdeki gelişmeleri özellikle Agent yönündeki denemeleri, doğru bir yön bulmuş gibi görünmüyor. Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri merkeziyetsiz bir yapı ile birleştirmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünce açısından bir yanlış anlaşılma. Modüller arası bağlılığın son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek daha fazla merkezi bir hale geldiği günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3'te yer bulması zor.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanarak, anlamsal hizalamayı sağlamakta zorluk çekiyor, bu da düşük performansa yol açıyor. Yüksek boyutlu gömme alanı, anlamsal hizalamayı sağlamak için anahtardır, ancak Web3 Agent protokolleri bunu gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız modüller olarak sarmalamaktan ibarettir ve merkezi bir gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur.
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması da hassas bir şekilde tasarlanamaz. Web2 AI'nın dikkat mekanizması, birleştirilmiş Query-Key-Value alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü farklı formatlardaki veriler, etkileşimli Q/K/V oluşturmada zorluk çıkarır. Ayrıca, API modelinde modüller arasında gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bir bağlam eksikliği vardır; bu da modüller arası küresel ilişki ve odaklanmayı gerçekleştirmeyi imkansız kılar.
Yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizmalarının yokluğunda, Web3 AI'nın özellik birleştirmesi genellikle yüzeysel statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Buna karşın, Web2 AI yüksek boyutlu uzayda dinamik özellik birleştirmesi gerçekleştirebilir ve derin, karmaşık çapraz mod ilişkilerini yakalayabilir.
AI endüstrisinin engelleri derinleşmesine rağmen, şu anda Web2 AI'nın acı noktaları henüz ortaya çıkmamıştır. Web3 AI, "kırsalı şehirle kuşatma" taktiğini benimsemeli ve kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalıdır. Web3 AI için uygun senaryolar arasında hafif yapı, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler, LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, kalabalık veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların birlikte eğitimi gibi unsurlar bulunmaktadır.
Gelecekte, Web3 AI projeleri yeterli esnekliğe sahip olmalı ve farklı senaryolar arasında hızlı bir şekilde geçiş yapabilmelidir. Web2 AI'nin kazançları tamamen tükendiğinde, geride bıraktığı acı noktalar ancak o zaman Web3 AI için gerçek bir fırsat haline gelebilir. Bu zamana kadar, Web3 AI alanındaki katılımcılar projeleri dikkatlice ayırt etmeli ve kenardan başlayarak sürekli olarak yinelemeler yapabilen, esnek bir şekilde yanıt verebilen protokollere odaklanmalıdır.