- يقول نموذج لغة الذكاء الاصطناعي من قبل شركة أوبن إيه آي إنه ليس لديه أخبار بخلاف بيانات التدريب الخاصة به في سبتمبر 2021
- قالت ChatGPT إنها ستستفيد من مكافآت Web3 من خلال الوصول إلى "كميات هائلة من البيانات".
- يقول الدكتور شينجين فان إن سحب البيانات في الوقت الفعلي ، مثل الطقس وأسعار الأسهم والأخبار العاجلة ، سيحدث ثورة في نموذج لغة الذكاء الاصطناعي.
أصبح الجمع بين نماذج لغة الذكاء الاصطناعي والبيانات اللامركزية وفي الوقت الفعلي ذا أهمية متزايدة في الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا blockchain. أحد أبرز الأمثلة على ذلك هو ChatGPT ، وهو نظام ذكاء اصطناعي متقدم للمحادثة حقق أحدث النتائج في مهام معالجة اللغة الطبيعية.
في حين أن ChatGPT قد أحدثت بالفعل موجات كبيرة في عالم التكنولوجيا ، إلا أن المحادثة حول إمكاناتها تستمر في التطور. على وجه التحديد ، هناك اهتمام متزايد بكيفية قيام Web3 بتعزيز قدرات ChatGPT من خلال توفير الوصول إلى مصادر بيانات أكثر دقة وجديرة بالثقة من خلال مكافآت Web3.
وفقًا للشريك المؤسس لـ IoTeX ورئيس أبحاث Blockchain الدكتور Xinxin Fan ، خبير التشفير والهندسة والذكاء الاصطناعي / ML والأمن السيبراني ، فإن نقص البيانات في الوقت الفعلي يحد من دقة ChatGPT واتساق البيانات التي تتلقاها حاليًا من مصادر مختلفة.
قال فان: "إن سحب البيانات في الوقت الفعلي من الأجهزة الذكية وتقنيات blockchain يمكن أن يحفز المجتمعات على جمع معلومات جديرة بالثقة ودقيقة لـ ChatGPT مقابل مكافآت التشفير و NFTs ومكافآت Web3 الأخرى". "تقليديًا ، تكون بيانات إنترنت الأشياء مركزية ويتم جمعها لأغراض تجارية ، مما يعني أن ChatGPT لا يمكنها الاستفادة منها بشكل مباشر."
أكد ChatGPT أنه لا يمكنه الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي. "بصفتي نموذجًا للغة AI ، لا يمكنني الوصول إلى المعلومات والأخبار في الوقت الفعلي بخلاف البيانات التدريبية المقطوعة في سبتمبر 2021."
أكد Fan مجددًا أن blockchain وتقنيات Web3 المتقدمة الأخرى ، مثل W3bstream ، لديها القدرة على تحفيز المجتمعات على جمع بيانات أكثر موثوقية ودقة في الوقت الحقيقي وفي العالم الحقيقي لـ ChatGPT.
Web3 يكافئ المزيد من البيانات الجديرة بالثقة في مقابل المكافآت
يمكن النظر إلى W3bstream على أنه طبقة تنسيق آلية مبنية على blockchain يمكنها تنظيم وتنسيق مجموعة من الأجهزة لإكمال مهمة محددة ، مما يتيح للمستخدمين جمع البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك الأجهزة الذكية الموثوقة المتصلة بالإنترنت.
باستخدام W3bstream وتقنيات blockchain الأخرى للأجهزة الذكية وأجهزة الاستشعار و W3bstream وتقنيات IoTeX الأخرى ، يمكن لـ ChatGPT تحسين جودة بياناتها وتعزيز نماذج التعلم الآلي الخاصة بها ، مما يؤدي إلى استجابات أفضل لاستفسارات المستخدم.
قال ChatGPT ، "أولاً ، يمكن أن توفر مكافآت Web3 الوصول إلى كمية هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. يمكن لـ ChatGPT استخدام البيانات للتدريب المستمر وتحسين أدائها وتخصيص النموذج لاحتياجات المستخدمين الفردية وتفضيلاتهم ".
وثانيًا ، أضافت ، "من خلال تزويد المستخدمين بمكافآت Web3 مقابل بياناتهم ، يمكن أن يحفز ChatGPT المستخدمين على تقديم بيانات أكثر جودة وذات صلة ، مما يحسن جودة ودقة استجابات النموذج".
اعتبارات أخرى في ChatGPT
عندما سئل عما يمكن أن يفعله W3bstream لـ ChatGPT ، اتفق نموذج لغة AI مع Dr. Fan "يمكن أن تحسن إمكانيات البيانات في الوقت الفعلي بشكل كبير كفاءة ChatGPT ودقته."
قال تطبيق OpenAI ، "يستخدم حاليًا قاعدة معرفية كبيرة ونظام استدلال للإجابة على أسئلة المستخدم بناءً على كمية هائلة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة. ومع ذلك ، فإن دقة البيانات واتساقها مقيدان بجودة البيانات من مصدر واحد للحقيقة. إن استخدام W3bstream لجمع البيانات من مصادر متعددة يجعل البيانات أكثر موثوقية ودقة ".
علاوة على ذلك ، يمكن لـ W3bstream مساعدة ChatGPT في الوصول إلى البيانات التي لا تتوفر بسهولة أو يصعب الوصول إليها. بشكل عام ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى نظام ذكاء اصطناعي للمحادثة أكثر قوة يتم تدريبه بمصادر بيانات أكثر دقة واتساقًا وجديرة بالثقة ".
قال ChatGPT: "مع القوة الكبيرة تأتي مسؤولية أكبر". "الشفافية غير الموثوقة وقابلية التدقيق في Web3 من خلال دفاتر الأستاذ الموزعة هي الحل الأمثل لمعالجة المخاوف المتعلقة بالمحتوى الضار أو المزيف أو غير المتحيز أو غير العادل الناتج عن نماذج اللغة مثل ChatGPT. يمكن لشبكات الحساب اللامركزية أيضًا تسهيل المتطلبات الحسابية للتدريب المسبق أو ضبط هذه النماذج ".
إحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي
إن تكامل ChatGPT والتقنيات اللامركزية والمفتوحة المصدر لديه القدرة على إحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية المتقدمة.
شارك الدكتور فان مثالاً: "يمكن أن يستخدم ChatGPT هذه التقنية المتقدمة للحصول على بيانات بيئة أكثر دقة لمنطقة جغرافية معينة. على سبيل المثال ، يمكن لـ ChatGPT استخدام بيانات الطقس في الوقت الفعلي لتوفير معلومات أكثر دقة وحداثة. ومع ذلك ، فإن W3bstream هو الوحيد الذي يجعل ذلك ممكنًا حاليًا بطريقة موثوقة وآمنة وقابلة للتطوير وتحافظ على الخصوصية ".
يمكن استخدام قدرات إنشاء لغة ChatGPT والبنية التحتية اللامركزية لـ W3bstream لبناء روبوتات محادثة آمنة وخاصة يمكنها التواصل مع الأجهزة الذكية وأداء مهام مثل التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية ومراقبة البيانات الصحية التي يمكن للمستخدمين أيضًا تحقيق الدخل منها عبر Web3.
علاوة على ذلك ، تسمح الطبيعة اللامركزية لـ W3bstream بتبادل آمن وخاص للبيانات بين الأجهزة المتصلة ، والتي يمكن استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لا يتحكم فيها كيان واحد وتكون أقل عرضة لمخاوف خصوصية البيانات.
القدرة على إحداث ثورة
يمكن أن يساعد تركيز W3bstream على الأجهزة الذكية والحوسبة في كل مكان على توفير وصول أسرع وأكثر أمانًا إلى البيانات لروبوتات الدردشة ، حيث يمكن أن تؤدي معالجة البيانات وتحليلها على الحافة إلى تقليل زمن الانتقال وتحسين قابلية التوسع.
إن تكامل ChatGPT والأجهزة الذكية وتكنولوجيا بيانات المستشعر لديه القدرة على إحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية المتقدمة وتمكين التبادل الآمن والخاص للبيانات بين الأجهزة المتصلة. إمكانيات هذه التكنولوجيا لا حصر لها ، ولكن الدراسة المتأنية والتنفيذ المسؤول سيكونان حاسمين لنجاحها.
Joy
