Web3 AI'nın Karşılaştığı Zorluklar ve Gelecek Gelişim Yönleri

Son zamanlarda, Web2 AI alanındaki dev şirketler çok modlu modeller konusunda önemli ilerlemeler kaydetti ve teknik avantajlarını daha da pekiştirdi. Bu karmaşık model, çeşitli modların ifade biçimlerini daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde entegre ederek giderek daha kapalı bir AI kalesi inşa ediyor. Bu arada, Web3 AI'nın gelişim yönü, özellikle Agent yönündeki denemeler açısından bir sapma göstermiş gibi görünüyor.

Web3 AI'nın şu anda karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

1. Anlam uyumu zorluğu: Birleşik yüksek boyutlu gömme alanının olmaması nedeniyle, Web3 AI'nin farklı modlar arasında anlam uyumu sağlamakta zorlanması ve bu nedenle düşük performans göstermesi.

2. Dikkat mekanizması sınırlıdır: Düşük boyutlu alan, hassas dikkat mekanizmasının tasarımını ve uygulanmasını kısıtlar, bu da modelin performansını etkiler.

3. Özellik birleştirme basit: Modüler birleştirme yöntemi, özellik birleştirmenin statik bir ekleme aşamasında kalmasına neden olur ve derin etkileşim sağlanamaz.

4. Teknik engeller derinleşiyor: Web2 AI devlerinin veri, hesaplama gücü ve yetenek gibi konulardaki avantajları giderek daha yüksek endüstri engelleri oluşturuyor.

Ancak, Web3 AI'nın geleceği karanlık değil. "Kırsalın şehri kuşatması" stratejisini benimsemeli ve kenar senaryolarından başlamalıdır:

1. Hafif yapı üzerine odaklanma: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri gibi kenar hesaplama gibi senaryolar için uygundur.

2. Merkeziyetsiz avantajları kullanma: Yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu özelliklerini kullanarak, kalabalık veri eğitimi ve etiketleme gibi alanlarda fırsatlar arayın.

3. Esnek yineleme: Hızla yineleme yapabilen küçük temel modellerin eğitimi, kenar cihazları ile iş birliği eğitimi gibi yönleri seçin.

4. Fırsatları Beklemek: Web2 AI gelişimini yakından takip edin; kazançları kaybolduğunda ve acı noktalar belirdiğinde ilgili alanlara zamanında girin.

Bu süreçte, Web3 AI projelerinin esnek kalması ve piyasa değişikliklerine göre yönlerini hızlı bir şekilde ayarlayabilmesi gerekiyor. Sadece bu tür bir uyum yeteneğine sahip projeler, gelecekteki AI rekabetinde bir yer edinebilir.