Open Ledgerは、AIとブロックチェーン技術を組み合わせた分散型ネットワークで、公平なAIエコシステムを構築することを目指しています。参加者はデータを提供し、AIモデルを開発し、その中で利益を得ることができます。このプロジェクトは、専用言語モデル(SLM)の分野に主に焦点を当てており、ブロックチェーン技術を巧妙に利用してAIデータの収集、権利確定、インセンティブなどの問題を解決しています。
プロジェクトの核心要素
専用データネットワーク(Datanets)
アトリビューション証明メカニズム
支払可能なAIコンセプト
分散型ネットワークアーキテクチャ
Open Ledgerは専用のデータネットワークを基にデータを収集、クリーニング、変換し、専用のAIモデル開発者が使用できるようにします。ブロックチェーン技術を利用して構築された帰属証明メカニズムにより、データの出所を追跡し、具体的なデータ提供者に権利を付与することで、正確なインセンティブ配分を実現します。
Open Ledgerは、専用言語モデル(SLM)のトラックに焦点を当て、ブロックチェーン技術の利点を最大限に活用しています。この戦略は、大企業に独占されがちな汎用大言語モデルの領域を回避するだけでなく、AIとブロックチェーンの結合に新たな可能性を提供し、市場のニーズに基づいて技術と実際の応用を結びつける革新的な考え方を示しています。
Open Ledger:ブロックチェーン駆動の専用AI言語モデルエコシステム
オープンレジャー:専用AI言語モデルのブロックチェーンネットワーク
Open Ledgerは、AIとブロックチェーン技術を組み合わせた分散型ネットワークで、公平なAIエコシステムを構築することを目指しています。参加者はデータを提供し、AIモデルを開発し、その中で利益を得ることができます。このプロジェクトは、専用言語モデル(SLM)の分野に主に焦点を当てており、ブロックチェーン技術を巧妙に利用してAIデータの収集、権利確定、インセンティブなどの問題を解決しています。
プロジェクトの核心要素
Open Ledgerは専用のデータネットワークを基にデータを収集、クリーニング、変換し、専用のAIモデル開発者が使用できるようにします。ブロックチェーン技術を利用して構築された帰属証明メカニズムにより、データの出所を追跡し、具体的なデータ提供者に権利を付与することで、正確なインセンティブ配分を実現します。
プロジェクトは「支払可能なAI」概念を特に強調しており、AIモデルは使用できるだけでなく、貢献に基づいてデータ提供者やモデル開発者に自動的に利益を配分することができます。このメカニズムは専用言語モデルの分野で特に適しており、ブロックチェーン技術の価値を十分に発揮することができます。
仕組み
データソース:Datanetsは特定のデータマーケットとして、さまざまな分野のデータを収集します。ユーザーは専門的なデータをアップロードでき、整理・清掃された後にAIトレーニングに使用されます。ブロックチェーン技術は、データのアップロードと使用プロセスの透明性と追跡可能性を確保します。
帰属証明:このコア技術はAIモデルの各出力を追跡し、どのデータと貢献が使用されたかを明確にします。ブロックチェーンはこの功績配分プロセスの透明性と不変性を保証します。
支払えるAI:開発者はAIモデルをプラットフォームに展開でき、ユーザーが使用する際に料金を支払い、収益はスマートコントラクトを通じて自動的にデータ貢献者とモデル開発者に分配されます。
中央集権化されていないネットワーク:データとAIモデルが世界中のノードに分散され、中央集権化のリスクを回避します。ユーザーはノードを運営してストレージと計算に参加し、相応の報酬を得ることができます。
問題解決
データソースの透明化:ブロックチェーンを通じてデータの出所と使用状況を記録し、貢献者が公正に扱われることを保証します。
中央集権リスクの低減:分散型アーキテクチャは、データとモデルが単一のエンティティによって独占されることを避けます。
インセンティブメカニズムの改善:Payable AIの概念により、すべての貢献者が収益を共有でき、より多くの人々が参加するよう促します。
AIモデルの多様化を促進する:特化型言語モデルの分野に焦点を当て、専門領域のデータを収集し、より正確な「専門AI」を開発する。
ブロックチェーン技術の作用
Open Ledgerは、専用言語モデル(SLM)のトラックに焦点を当て、ブロックチェーン技術の利点を最大限に活用しています。この戦略は、大企業に独占されがちな汎用大言語モデルの領域を回避するだけでなく、AIとブロックチェーンの結合に新たな可能性を提供し、市場のニーズに基づいて技術と実際の応用を結びつける革新的な考え方を示しています。