Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nin teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömmeden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini şaşırtıcı bir hızla entegre ederek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da AI alanına duyulan güveni somut eylemlerle gösterdi, ister kripto para birimi ile ilgili hisse senetleri olsun ister AI hisseleri, hepsi küçük bir boğa piyasası eğilimi sergiliyor.
Ancak bu heyecan, kripto para alanıyla hiçbir bağlantı gibi görünüyor. Gözlemlediğimiz Web3 AI denemeleri, özellikle son birkaç ayda Agent yönünde yapılan keşifler, yönsel olarak önemli bir sapma gösteriyor: merkeziyetsiz yapıyı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri birleştirmek için fazla idealist bir yaklaşım sergiliyorlar; bu aslında hem teknik hem de düşünce açısından bir uyumsuzluk. Modül etkileşiminin son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının yüksek derecede istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek toplandığı bir ortamda, çok modlu modüler sistemlerin Web3 ortamında ayakta durması zor.
Web3 AI'nin geleceği basit bir taklitten ziyade stratejik bir dolanma ile ilgilidir. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar her aşamada büyük zorluklar bulunmaktadır.
Web3 AI'nin Anlamsal Uyum Sorunu
Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, anlamsal hizalama, farklı modlardaki bilgilerin aynı anlamsal alana haritalanmasında hayati bir teknolojidir. Bu, modelin biçimsel olarak farklı sinyallerin arkasındaki içsel anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanının sağlanması durumunda, iş akışını farklı modüllere ayırmak maliyetleri düşürmek ve verimliliği artırmak açısından anlam kazanır.
Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekiyor, çünkü modülerlik kendisi bir yanılsamadır. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız "Agent" olarak ayrı ayrı paketlemekten ibarettir ve bir merkezi gömme alanı ile çapraz modül dikkat mekanizmasından yoksundur, bu da bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşime giremeyip, yalnızca lineer bir hat boyunca ilerlemesine neden olur, tek bir işlev sergileyerek bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamaz.
Sektör bariyerlerine sahip tam zincir akıllı varlıkları gerçekleştirmek için, uçtan uca birleşik modelleme, modüller arası birleşik gömme ve iş birliği içinde eğitim ve dağıtım sistem mühendisliği gibi süreçlerden geçmek gerekir. Ancak mevcut pazarda böyle bir acı nokta yoktur ve dolayısıyla pazar talebi de yoktur.
Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları
Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış dikkat mekanizmalarına ihtiyaç duyar. Dikkat mekanizması esasen, modelin belirli bir modda girdi işlediğinde en ilgili kısımlara "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynağı tahsis etme yöntemidir.
Ancak, modüler Web3 AI'nin birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmesi zordur. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanır, oysa bağımsız API'ler her biri farklı formatlarda, farklı dağılımlarda veriler döndürür, birleşik bir gömme katmanı yoktur, bu nedenle etkileşimli Q/K/V oluşturamazlar. İkincisi, Web3 AI genellikle API'leri lineer bir şekilde çağırır, paralel, çoklu dinamik ağırlama yeteneğinden yoksundur, bu nedenle dikkat mekanizmasındaki ince planlamayı simüle edemez. Son olarak, gerçek dikkat mekanizması, her bir öğeye dinamik olarak ağırlık atamak için genel bağlama dayanır, oysa API modelinde, modüller yalnızca çağrıldıklarında "bağımsız" bağlamı görebilir, bu nedenle modüller arası küresel ilişki ve odaklanma sağlanamaz.
Özellik Birleştirmenin Yüzeysel Sorunları
Web3 AI, özellik birleşimi açısından en basit birleştirme aşamasında kalmıştır, çünkü dinamik özellik birleşimi yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizması gerektirir. Bu koşullar sağlanmadığında, özellik birleşimi doğal olarak ideal performans seviyesine ulaşamaz.
Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve aynı yüksek boyutlu alanda çok modlu özellikleri aynı anda işler. Dikkat katmanları ve birleştirme katmanları ile birlikte aşağı akış görev katmanları ile işbirliği içinde optimize edilir. Buna karşılık, Web3 AI daha çok ayrık modüllerin birleştirilmesi yöntemini kullanır ve birleştirilmiş bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.
AI sektörü engelleri ve Web3 fırsatları
AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak Web3 AI için giriş fırsatları henüz gerçekten ortaya çıkmadı. Web3 AI, "kırsalı şehirleri kuşatmak" taktiksel gelişim stratejisini benimsemeli, kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalı, temeli sağlamlaştırdıktan sonra ana senaryoların ortaya çıkmasını beklemelidir.
Web3 AI'nın temel avantajı merkeziyetsizliktir, evrim yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücü uyumluluğu ile ortaya konmaktadır. Bu, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar ve hafif yapılar, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler için uygundur; örneğin LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri, kitlesel veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının iş birliği ile eğitimi gibi.
Ancak, mevcut Web2 AI engelleri henüz yeni oluşmaya başlıyor; Web2 AI'nin faydalarının tamamen ortadan kalkmasını beklememiz gerekiyor. Geriye kalan acı noktalar, Web3 AI'nin girmesi için gerçek fırsatlardır. Bunun öncesinde, Web3 AI projelerinin "kırsal alanların şehri kuşatmasını" sağlayacak potansiyele sahip olup olmadığını, küçük senaryolar içinde sürekli olarak ürün güncelleyip güncelleyemeyeceklerini ve sürekli değişen pazar taleplerine yanıt vermek için yeterince esnek olup olmadıklarını dikkatlice değerlendirmeleri gerekiyor. Bu koşulları ancak yerine getirdiklerinde, Web3 AI projelerinin gelecekteki rekabette öne çıkma şansı olabilir.
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'nin zorlukları altında fırsatlar: Bekleyen faydaların tükenmesini beklemek, kenar senaryolarını yakalamak
Web3 AI Gelişiminin Zorlukları ve Fırsatları
Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nin teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömmeden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini şaşırtıcı bir hızla entegre ederek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da AI alanına duyulan güveni somut eylemlerle gösterdi, ister kripto para birimi ile ilgili hisse senetleri olsun ister AI hisseleri, hepsi küçük bir boğa piyasası eğilimi sergiliyor.
Ancak bu heyecan, kripto para alanıyla hiçbir bağlantı gibi görünüyor. Gözlemlediğimiz Web3 AI denemeleri, özellikle son birkaç ayda Agent yönünde yapılan keşifler, yönsel olarak önemli bir sapma gösteriyor: merkeziyetsiz yapıyı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri birleştirmek için fazla idealist bir yaklaşım sergiliyorlar; bu aslında hem teknik hem de düşünce açısından bir uyumsuzluk. Modül etkileşiminin son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının yüksek derecede istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek toplandığı bir ortamda, çok modlu modüler sistemlerin Web3 ortamında ayakta durması zor.
Web3 AI'nin geleceği basit bir taklitten ziyade stratejik bir dolanma ile ilgilidir. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar her aşamada büyük zorluklar bulunmaktadır.
Web3 AI'nin Anlamsal Uyum Sorunu
Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, anlamsal hizalama, farklı modlardaki bilgilerin aynı anlamsal alana haritalanmasında hayati bir teknolojidir. Bu, modelin biçimsel olarak farklı sinyallerin arkasındaki içsel anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanının sağlanması durumunda, iş akışını farklı modüllere ayırmak maliyetleri düşürmek ve verimliliği artırmak açısından anlam kazanır.
Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekiyor, çünkü modülerlik kendisi bir yanılsamadır. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız "Agent" olarak ayrı ayrı paketlemekten ibarettir ve bir merkezi gömme alanı ile çapraz modül dikkat mekanizmasından yoksundur, bu da bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşime giremeyip, yalnızca lineer bir hat boyunca ilerlemesine neden olur, tek bir işlev sergileyerek bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamaz.
Sektör bariyerlerine sahip tam zincir akıllı varlıkları gerçekleştirmek için, uçtan uca birleşik modelleme, modüller arası birleşik gömme ve iş birliği içinde eğitim ve dağıtım sistem mühendisliği gibi süreçlerden geçmek gerekir. Ancak mevcut pazarda böyle bir acı nokta yoktur ve dolayısıyla pazar talebi de yoktur.
Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları
Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış dikkat mekanizmalarına ihtiyaç duyar. Dikkat mekanizması esasen, modelin belirli bir modda girdi işlediğinde en ilgili kısımlara "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynağı tahsis etme yöntemidir.
Ancak, modüler Web3 AI'nin birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmesi zordur. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanır, oysa bağımsız API'ler her biri farklı formatlarda, farklı dağılımlarda veriler döndürür, birleşik bir gömme katmanı yoktur, bu nedenle etkileşimli Q/K/V oluşturamazlar. İkincisi, Web3 AI genellikle API'leri lineer bir şekilde çağırır, paralel, çoklu dinamik ağırlama yeteneğinden yoksundur, bu nedenle dikkat mekanizmasındaki ince planlamayı simüle edemez. Son olarak, gerçek dikkat mekanizması, her bir öğeye dinamik olarak ağırlık atamak için genel bağlama dayanır, oysa API modelinde, modüller yalnızca çağrıldıklarında "bağımsız" bağlamı görebilir, bu nedenle modüller arası küresel ilişki ve odaklanma sağlanamaz.
Özellik Birleştirmenin Yüzeysel Sorunları
Web3 AI, özellik birleşimi açısından en basit birleştirme aşamasında kalmıştır, çünkü dinamik özellik birleşimi yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizması gerektirir. Bu koşullar sağlanmadığında, özellik birleşimi doğal olarak ideal performans seviyesine ulaşamaz.
Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve aynı yüksek boyutlu alanda çok modlu özellikleri aynı anda işler. Dikkat katmanları ve birleştirme katmanları ile birlikte aşağı akış görev katmanları ile işbirliği içinde optimize edilir. Buna karşılık, Web3 AI daha çok ayrık modüllerin birleştirilmesi yöntemini kullanır ve birleştirilmiş bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.
AI sektörü engelleri ve Web3 fırsatları
AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak Web3 AI için giriş fırsatları henüz gerçekten ortaya çıkmadı. Web3 AI, "kırsalı şehirleri kuşatmak" taktiksel gelişim stratejisini benimsemeli, kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalı, temeli sağlamlaştırdıktan sonra ana senaryoların ortaya çıkmasını beklemelidir.
Web3 AI'nın temel avantajı merkeziyetsizliktir, evrim yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücü uyumluluğu ile ortaya konmaktadır. Bu, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar ve hafif yapılar, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler için uygundur; örneğin LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri, kitlesel veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının iş birliği ile eğitimi gibi.
Ancak, mevcut Web2 AI engelleri henüz yeni oluşmaya başlıyor; Web2 AI'nin faydalarının tamamen ortadan kalkmasını beklememiz gerekiyor. Geriye kalan acı noktalar, Web3 AI'nin girmesi için gerçek fırsatlardır. Bunun öncesinde, Web3 AI projelerinin "kırsal alanların şehri kuşatmasını" sağlayacak potansiyele sahip olup olmadığını, küçük senaryolar içinde sürekli olarak ürün güncelleyip güncelleyemeyeceklerini ve sürekli değişen pazar taleplerine yanıt vermek için yeterince esnek olup olmadıklarını dikkatlice değerlendirmeleri gerekiyor. Bu koşulları ancak yerine getirdiklerinde, Web3 AI projelerinin gelecekteki rekabette öne çıkma şansı olabilir.