OpenLedger Derinlik Araştırması: Veri Tabanlı, Model Kombinasyonuna Uygun Akıllı Ekonomi Kurma
Bir, Giriş | Crypto AI'nın model katmanında sıçrama
Veri, model ve hesaplama gücü, AI altyapısının üç ana çekirdek unsurudur; biri olmadan diğerleri eksik kalır. Geleneksel AI endüstrisinin altyapı evrimi yolu ile benzerlik göstererek, Crypto AI alanı da benzer aşamalardan geçmiştir. 2024 yılının başında, piyasa merkeziyetsiz GPU projeleri tarafından bir süre yönlendirilmiş ve genel olarak "hesaplama gücünü birleştirmek" üzerine kaba bir büyüme mantığı vurgulanmıştır. Ancak 2025 yılına girerken, sektörün dikkat noktası giderek model ve veri katmanına kaymış ve bu, Crypto AI'nin temel kaynak rekabetinden daha sürdürülebilir ve uygulama değeri olan orta katman yapılandırmasına geçişini işaret etmiştir.
Genel Büyük Model (LLM) vs Spesifik Model (SLM)
Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi, büyük ölçekli veri setleri ve karmaşık dağıtık mimarilere yüksek derecede bağımlıdır; parametre boyutu genellikle 70B ile 500B arasında değişir ve bir kez eğitim maliyeti genellikle milyonlarca dolara ulaşır. SLM (Özelleştirilmiş Dil Modeli) ise yeniden kullanılabilir bir temel modelin hafif ince ayar paradigması olarak, genellikle açık kaynaklı modellere dayanarak, az sayıda yüksek kaliteli uzman verisi ve LoRA gibi tekniklerle birleştirilerek belirli bir alan bilgisine sahip uzman modelleri hızlıca inşa eder ve eğitim maliyetlerini ve teknik engelleri önemli ölçüde azaltır.
Dikkate değer olan, SLM'nin LLM ağırlıklarına entegre edilmeyeceği, bunun yerine Agent mimarisi çağrıları, eklenti sistemi dinamik yönlendirmesi, LoRA modülü sıcak takibi, RAG (Retrieval-Augmented Generation) gibi yöntemlerle LLM ile işbirliği içinde çalıştığıdır. Bu mimari, LLM'nin geniş kapsama yeteneğini korurken, ince ayar modülleri aracılığıyla uzmanlık performansını artırarak son derece esnek bir kombinasyon akıllı sistem oluşturur.
Kripto AI'nın model katmanındaki değeri ve sınırları
Crypto AI projeleri esasen büyük dil modellerinin (LLM) temel yeteneklerini doğrudan geliştirmekte zordur, bunun temel nedeni şudur
Teknik engeller çok yüksek: Foundation Model'i eğitmek için gereken veri ölçeği, hesaplama kaynakları ve mühendislik yetenekleri son derece büyük, şu anda yalnızca birkaç teknoloji devi bu yeteneklere sahip.
Açık kaynak ekosisteminin sınırlılıkları: Ana akım temel modeller açık kaynak olsa da, model atılımlarını gerçekten ilerleten anahtar hala araştırma kurumları ve kapalı kaynak mühendislik sistemlerinde yoğunlaşmaktadır, zincir üzerindeki projelerin ana model katmanındaki katılım alanı sınırlıdır.
Ancak, açık kaynaklı temel modellerin üzerine, Crypto AI projeleri hala ince ayar yapılmış özel dil modelleri (SLM) aracılığıyla ve Web3'ün doğrulanabilirliği ve teşvik mekanizmaları ile değer uzantısını gerçekleştirebilir. AI endüstri zincirinin "çevresel arayüz katmanı" olarak, iki temel yönde kendini göstermektedir:
Güvenilir Doğrulama Katmanı: Zincir üzerindeki kayıtlar aracılığıyla modelin oluşturma yolları, veri katkıları ve kullanım durumları ile AI çıktılarının izlenebilirliğini ve değiştirilmesine karşı dayanıklılığını artırır.
Teşvik Mekanizması: Yerel Token'ların yardımıyla, veri yükleme, model çağrısı, akıllı ajan (Agent) uygulamaları gibi eylemleri teşvik etmek için, model eğitimi ve hizmetleri arasında olumlu bir döngü oluşturmak.
AI modeli türleri sınıflandırması ve blok zinciri uygunluk analizi
Bundan dolayı, model türü Crypto AI projelerinin uygulanabilir noktaları esas olarak küçük SLM'lerin hafif ayarı, RAG mimarisinin zincir üzerindeki veri erişimi ve doğrulaması ile Edge modellerinin yerel dağıtımı ve teşviklerine odaklanmaktadır. Blok zincirinin doğrulanabilirliği ve token mekanizması ile bir araya geldiğinde, Crypto bu orta ve düşük kaynaklı model senaryolarına özel bir değer sunarak AI "arayüz katmanı" için farklılaştırıcı bir değer oluşturabilir.
Veri ve modellere dayalı blockchain AI zinciri, her veri ve modelin katkı kaynaklarının net, değiştirilemez bir şekilde zincirleme kaydını tutarak veri güvenilirliğini ve model eğitiminin izlenebilirliğini önemli ölçüde artırır. Aynı zamanda, akıllı sözleşme mekanizması sayesinde, veriler veya modeller kullanıldığında otomatik olarak ödül dağıtımını tetikler, AI davranışlarını ölçülebilir, ticarete konu olabilen tokenize edilmiş bir değer haline dönüştürerek sürdürülebilir bir teşvik sistemi oluşturur. Ayrıca, topluluk kullanıcıları, tokenlar aracılığıyla model performansını değerlendirebilir, kuralların belirlenmesi ve iterasyonuna katılabilir, merkeziyetsiz yönetim yapısını geliştirebilir.
İki, Proje Özeti | OpenLedger'in AI Zincir Vizyonu
OpenLedger, günümüzde veri ve model teşvik mekanizmalarına odaklanan az sayıda blok zinciri AI projesinden biridir. "Ödenebilir AI" kavramını ilk kez ortaya koyarak, veri katkıcıları, model geliştiricileri ve AI uygulama oluşturucularının aynı platformda iş birliği yapmalarını teşvik eden, adil, şeffaf ve birleştirilebilir bir AI çalışma ortamı kurmayı amaçlamaktadır ve gerçek katkılara göre zincir üzerindeki kazançları elde etmelerini sağlamaktadır.
OpenLedger, "veri sağlama"dan "model dağıtımına" ve ardından "kar paylaşımının çağrılmasına" kadar tüm zincir döngüsünü sunmaktadır. Temel modülleri şunlardır:
Model Factory: Programlama gerektirmeden, açık kaynak LLM'ye dayalı olarak LoRA ile ince ayar yaparak özel modelleri eğitip dağıtabilirsiniz;
OpenLoRA: Binlerce modelin bir arada var olmasına destek verir, ihtiyaç duyuldukça dinamik olarak yükler, dağıtım maliyetlerini önemli ölçüde azaltır;
PoA (Atıf Kanıtı): Zincir üzerindeki çağrı kayıtları aracılığıyla katkı ölçümü ve ödül dağıtımı sağlanır;
Datanets: Topluluk işbirliği ile inşa edilen ve doğrulanan, dikey senaryolara yönelik yapılandırılmış veri ağı;
Model Teklif Platformu (Model Proposal Platform): Kombinlenebilir, çağrılabilir ve ödenebilir zincir üstü model pazarı.
Yukarıdaki modüller aracılığıyla, OpenLedger veri odaklı, model olarak birleştirilebilir bir "akıllı ajan ekonomi altyapısı" inşa etti ve AI değer zincirinin zincir üzerinde gerçekleşmesini sağladı.
Ve blok zinciri teknolojisi benimsemesinde, OpenLedger OP Stack + EigenDA'yı temel alarak, AI modelleri için yüksek performanslı, düşük maliyetli ve doğrulanabilir veri ve sözleşme çalışma ortamı oluşturmuştur.
OP Stack'a dayalı: Optimism teknoloji yığınına dayalı, yüksek işleme kapasitesi ve düşük maliyetli yürütmeyi destekler;
Ethereum ana ağında hesaplama: İşlem güvenliğini ve varlık bütünlüğünü sağlamak;
EVM uyumlu: Geliştiricilerin Solidity tabanlı hızlı dağıtım ve genişletme yapmasını kolaylaştırır;
EigenDA, veri kullanılabilirliği desteği sunar: depolama maliyetlerini önemli ölçüde düşürür ve verinin doğrulanabilirliğini garanti eder.
Bazı daha temel, veri egemenliğine odaklanan genel AI zincirlerine kıyasla, OpenLedger, veri ve model teşviklerine yönelik bir AI özel zinciri oluşturma konusunda daha fazla odaklanmaktadır. Model geliştirme ve kullanımının zincir üzerinde izlenebilir, birleştirilebilir ve sürdürülebilir bir değer döngüsü oluşturmasını sağlamaya çalışmaktadır. Bu, Web3 dünyasındaki model teşvik altyapısıdır ve model barındırma, kullanım ücretlendirmesi ve zincir üzerindeki birleştirilebilir arayüzleri birleştirerek "modelin varlık olarak" gerçekleştirilme yolunu teşvik etmektedir.
Üç, OpenLedger'in temel bileşenleri ve teknik mimarisi
3.1 Model Fabrikası, kodsuz model fabrikası
ModelFactory, OpenLedger ekosisteminde yer alan büyük bir dil modeli (LLM) ince ayar platformudur. Geleneksel ince ayar çerçevelerinden farklı olarak, ModelFactory tamamen grafik arayüzü ile çalışır ve komut satırı araçlarına veya API entegrasyonuna ihtiyaç duymaz. Kullanıcılar, OpenLedger üzerinde yetkilendirilmiş ve onaylanmış veri kümeleri temelinde modeli ince ayar yapabilirler. Veri yetkilendirmesi, model eğitimi ve dağıtımını birleştiren entegre bir iş akışı sağlar; ana süreçler şunları içerir:
Veri erişim kontrolü: Kullanıcı veri talebi gönderir, sağlayıcı onaylar, veriler otomatik olarak model eğitim arayüzüne bağlanır.
Model Seçimi ve Konfigürasyonu: Ana akım LLM'leri destekler, hiperparametreleri GUI üzerinden yapılandırır.
Hafifletilmiş ince ayar: Yerleşik LoRA / QLoRA motoru, eğitim ilerlemesini anlık olarak gösterir.
Model değerlendirme ve dağıtım: Yerleşik değerlendirme araçları, dağıtım veya ekosistem paylaşım çağrısını destekler.
Etkileşimli doğrulama arayüzü: Modelin soru-cevap yeteneklerini doğrudan test etmek için sohbet tarzı bir arayüz sunar.
RAG üretim izleme: Kaynak alıntıları ile yanıt vererek güveni ve denetlenebilirliği artırın.
Model Factory sistem mimarisi, kimlik doğrulama, veri erişim izinleri, model ince ayarı, değerlendirme dağıtımı ve RAG izleme süreçlerini kapsayan altı ana modülden oluşmaktadır. Güvenli, kontrol edilebilir, gerçek zamanlı etkileşim sağlayan ve sürdürülebilir gelir elde etmeye yönelik entegre bir model hizmeti platformu oluşturur.
ModelFactory'nin şu anda desteklediği büyük dil modeli yeteneklerinin özeti aşağıdadır:
LLaMA Serisi: En geniş ekosistem, aktif topluluk ve güçlü genel performans ile şu anda en yaygın açık kaynak temel modellerden biridir.
Mistral: Verimli mimari, mükemmel çıkarım performansı, esnek dağıtım ve sınırlı kaynaklara sahip senaryolar için uygundur.
Qwen: Çince görevlerde mükemmel performans gösteriyor, kapsamlı yeteneklere sahip, yerli geliştiriciler için birinci tercih.
ChatGLM: Çince konuşma etkisi belirgin, dikey müşteri hizmetleri ve yerelleştirilmiş senaryolar için uygundur.
Derinlik: Kod oluşturma ve matematiksel akıl yürütme konusunda üstün bir performans sergiler, akıllı geliştirme yardımcı araçları için uygundur.
Gemma: Yapısı net, hızlı bir şekilde öğrenmek ve denemek için kolay.
Falcon: Eskiden performans ölçütüydü, temel araştırmalar veya karşılaştırma testleri için uygundu, ancak topluluk etkinliği azaldı.
BLOOM: Çok dilli destek oldukça güçlü, ancak çıkarım performansı zayıf, dil kapsayıcı araştırmalar için uygundur.
GPT-2: Klasik erken model, yalnızca öğretim ve doğrulama amacıyla uygundur, gerçek kullanım için önerilmez.
OpenLedger'in model kombinasyonu en son yüksek performanslı MoE modellerini veya çok modlu modelleri içermese de, stratejisi demode değil, aksine zincir üzerinde dağıtımın gerçek kısıtlamaları (çıkarsama maliyeti, RAG uyumluluğu, LoRA uyumluluğu, EVM ortamı) temelinde yapılan "pragmatik öncelik" konfigürasyonudur.
Model Factory, bir kodsuz araç zinciri olarak, tüm modeller katkı kanıtı mekanizmasıyla entegre edilmiştir ve veri katkıda bulunanların ve model geliştiricilerin haklarını güvence altına alır. Düşük giriş engeli, dönüştürülebilirlik ve birleştirilebilirlik avantajlarına sahiptir; geleneksel model geliştirme araçlarıyla karşılaştırıldığında:
Geliştiriciler için: Model kuluçkası, dağıtım ve gelir için tam bir yol sunar;
Platform için: Model varlık dolaşımı ve kombinasyon ekosistemini oluşturmak;
Uygulayıcılar için: Modelleri veya Ajanı API çağrısı gibi bir araya getirebilirsiniz.
3.2 OpenLoRA, ince ayar modelinin zincir üzerindeki varlıklaştırılması
LoRA (Düşük Sıralı Adaptasyon), önceden eğitilmiş büyük bir modele "düşük rütbeli matrisler" ekleyerek yeni görevleri öğrenmek için orijinal model parametrelerini değiştirmeden, eğitim maliyetlerini ve depolama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltan etkili bir parametre ince ayar yöntemidir. Geleneksel büyük dil modelleri (örneğin LLaMA, GPT-3) genellikle on milyarlarca hatta yüz milyarlarca parametreye sahiptir. Belirli görevler için (örneğin hukuk soru-cevap, tıbbi danışma) kullanılabilmesi için ince ayar yapılması gerekir. LoRA'nın temel stratejisi: "Orijinal büyük modelin parametrelerini dondurmak, yalnızca eklenen yeni parametre matrislerini eğitmek." Parametre verimliliği, hızlı eğitim ve esnek dağıtım sunarak, şu anda Web3 model dağıtımı ve kombinasyon çağrıları için en uygun ana akım ince ayar yöntemidir.
OpenLoRA, OpenLedger tarafından geliştirilen, çoklu model dağıtımı ve kaynak paylaşımı için tasarlanmış hafif bir çıkarım çerçevesidir. Temel hedefi, mevcut AI model dağıtımında sık karşılaşılan yüksek maliyet, düşük yeniden kullanım, GPU kaynak israfı gibi sorunları çözmek ve "ödenebilir AI" (Payable AI) uygulamasını teşvik etmektir.
OpenLoRA sistem mimarisinin temel bileşeni, modüler tasarıma dayanmaktadır ve model depolama, çıkarım yürütme, istek yönlendirme gibi kritik aşamaları kapsayarak, verimli ve düşük maliyetli çoklu model dağıtım ve çağırma yeteneğini gerçekleştirmektedir:
LoRA Adaptörü Depolama Modülü (LoRA Adaptörleri Depolama): İnce ayar yapılmış LoRA adaptörleri OpenLedger üzerinde barındırılır, gerektiğinde yüklenir, tüm modellerin önceden belleğe yüklenmesini önler, kaynakları tasarruf eder.
Model Barındırma ve Dinamik Birleştirme Katmanı (Model Hosting & Adapter Merging Layer): Tüm ince ayar modelleri temel büyük modeli (base model) paylaşır, çıkarım sırasında LoRA adaptörü dinamik olarak birleştirilir, birden fazla adaptörün birleşik çıkarımını (ensemble) destekler, performansı artırır.
Çıkarım Motoru (Inference Engine): Flash-Attention, Paged-Attention, SGMV optimizasyonu gibi birçok CUDA optimizasyon teknolojisini entegre eder.
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.
OpenLedger: Veri odaklı akıllı ajan ekonomi altyapısını inşa etme
OpenLedger Derinlik Araştırması: Veri Tabanlı, Model Kombinasyonuna Uygun Akıllı Ekonomi Kurma
Bir, Giriş | Crypto AI'nın model katmanında sıçrama
Veri, model ve hesaplama gücü, AI altyapısının üç ana çekirdek unsurudur; biri olmadan diğerleri eksik kalır. Geleneksel AI endüstrisinin altyapı evrimi yolu ile benzerlik göstererek, Crypto AI alanı da benzer aşamalardan geçmiştir. 2024 yılının başında, piyasa merkeziyetsiz GPU projeleri tarafından bir süre yönlendirilmiş ve genel olarak "hesaplama gücünü birleştirmek" üzerine kaba bir büyüme mantığı vurgulanmıştır. Ancak 2025 yılına girerken, sektörün dikkat noktası giderek model ve veri katmanına kaymış ve bu, Crypto AI'nin temel kaynak rekabetinden daha sürdürülebilir ve uygulama değeri olan orta katman yapılandırmasına geçişini işaret etmiştir.
Genel Büyük Model (LLM) vs Spesifik Model (SLM)
Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi, büyük ölçekli veri setleri ve karmaşık dağıtık mimarilere yüksek derecede bağımlıdır; parametre boyutu genellikle 70B ile 500B arasında değişir ve bir kez eğitim maliyeti genellikle milyonlarca dolara ulaşır. SLM (Özelleştirilmiş Dil Modeli) ise yeniden kullanılabilir bir temel modelin hafif ince ayar paradigması olarak, genellikle açık kaynaklı modellere dayanarak, az sayıda yüksek kaliteli uzman verisi ve LoRA gibi tekniklerle birleştirilerek belirli bir alan bilgisine sahip uzman modelleri hızlıca inşa eder ve eğitim maliyetlerini ve teknik engelleri önemli ölçüde azaltır.
Dikkate değer olan, SLM'nin LLM ağırlıklarına entegre edilmeyeceği, bunun yerine Agent mimarisi çağrıları, eklenti sistemi dinamik yönlendirmesi, LoRA modülü sıcak takibi, RAG (Retrieval-Augmented Generation) gibi yöntemlerle LLM ile işbirliği içinde çalıştığıdır. Bu mimari, LLM'nin geniş kapsama yeteneğini korurken, ince ayar modülleri aracılığıyla uzmanlık performansını artırarak son derece esnek bir kombinasyon akıllı sistem oluşturur.
Kripto AI'nın model katmanındaki değeri ve sınırları
Crypto AI projeleri esasen büyük dil modellerinin (LLM) temel yeteneklerini doğrudan geliştirmekte zordur, bunun temel nedeni şudur
Ancak, açık kaynaklı temel modellerin üzerine, Crypto AI projeleri hala ince ayar yapılmış özel dil modelleri (SLM) aracılığıyla ve Web3'ün doğrulanabilirliği ve teşvik mekanizmaları ile değer uzantısını gerçekleştirebilir. AI endüstri zincirinin "çevresel arayüz katmanı" olarak, iki temel yönde kendini göstermektedir:
AI modeli türleri sınıflandırması ve blok zinciri uygunluk analizi
Bundan dolayı, model türü Crypto AI projelerinin uygulanabilir noktaları esas olarak küçük SLM'lerin hafif ayarı, RAG mimarisinin zincir üzerindeki veri erişimi ve doğrulaması ile Edge modellerinin yerel dağıtımı ve teşviklerine odaklanmaktadır. Blok zincirinin doğrulanabilirliği ve token mekanizması ile bir araya geldiğinde, Crypto bu orta ve düşük kaynaklı model senaryolarına özel bir değer sunarak AI "arayüz katmanı" için farklılaştırıcı bir değer oluşturabilir.
Veri ve modellere dayalı blockchain AI zinciri, her veri ve modelin katkı kaynaklarının net, değiştirilemez bir şekilde zincirleme kaydını tutarak veri güvenilirliğini ve model eğitiminin izlenebilirliğini önemli ölçüde artırır. Aynı zamanda, akıllı sözleşme mekanizması sayesinde, veriler veya modeller kullanıldığında otomatik olarak ödül dağıtımını tetikler, AI davranışlarını ölçülebilir, ticarete konu olabilen tokenize edilmiş bir değer haline dönüştürerek sürdürülebilir bir teşvik sistemi oluşturur. Ayrıca, topluluk kullanıcıları, tokenlar aracılığıyla model performansını değerlendirebilir, kuralların belirlenmesi ve iterasyonuna katılabilir, merkeziyetsiz yönetim yapısını geliştirebilir.
İki, Proje Özeti | OpenLedger'in AI Zincir Vizyonu
OpenLedger, günümüzde veri ve model teşvik mekanizmalarına odaklanan az sayıda blok zinciri AI projesinden biridir. "Ödenebilir AI" kavramını ilk kez ortaya koyarak, veri katkıcıları, model geliştiricileri ve AI uygulama oluşturucularının aynı platformda iş birliği yapmalarını teşvik eden, adil, şeffaf ve birleştirilebilir bir AI çalışma ortamı kurmayı amaçlamaktadır ve gerçek katkılara göre zincir üzerindeki kazançları elde etmelerini sağlamaktadır.
OpenLedger, "veri sağlama"dan "model dağıtımına" ve ardından "kar paylaşımının çağrılmasına" kadar tüm zincir döngüsünü sunmaktadır. Temel modülleri şunlardır:
Yukarıdaki modüller aracılığıyla, OpenLedger veri odaklı, model olarak birleştirilebilir bir "akıllı ajan ekonomi altyapısı" inşa etti ve AI değer zincirinin zincir üzerinde gerçekleşmesini sağladı.
Ve blok zinciri teknolojisi benimsemesinde, OpenLedger OP Stack + EigenDA'yı temel alarak, AI modelleri için yüksek performanslı, düşük maliyetli ve doğrulanabilir veri ve sözleşme çalışma ortamı oluşturmuştur.
Bazı daha temel, veri egemenliğine odaklanan genel AI zincirlerine kıyasla, OpenLedger, veri ve model teşviklerine yönelik bir AI özel zinciri oluşturma konusunda daha fazla odaklanmaktadır. Model geliştirme ve kullanımının zincir üzerinde izlenebilir, birleştirilebilir ve sürdürülebilir bir değer döngüsü oluşturmasını sağlamaya çalışmaktadır. Bu, Web3 dünyasındaki model teşvik altyapısıdır ve model barındırma, kullanım ücretlendirmesi ve zincir üzerindeki birleştirilebilir arayüzleri birleştirerek "modelin varlık olarak" gerçekleştirilme yolunu teşvik etmektedir.
Üç, OpenLedger'in temel bileşenleri ve teknik mimarisi
3.1 Model Fabrikası, kodsuz model fabrikası
ModelFactory, OpenLedger ekosisteminde yer alan büyük bir dil modeli (LLM) ince ayar platformudur. Geleneksel ince ayar çerçevelerinden farklı olarak, ModelFactory tamamen grafik arayüzü ile çalışır ve komut satırı araçlarına veya API entegrasyonuna ihtiyaç duymaz. Kullanıcılar, OpenLedger üzerinde yetkilendirilmiş ve onaylanmış veri kümeleri temelinde modeli ince ayar yapabilirler. Veri yetkilendirmesi, model eğitimi ve dağıtımını birleştiren entegre bir iş akışı sağlar; ana süreçler şunları içerir:
Model Factory sistem mimarisi, kimlik doğrulama, veri erişim izinleri, model ince ayarı, değerlendirme dağıtımı ve RAG izleme süreçlerini kapsayan altı ana modülden oluşmaktadır. Güvenli, kontrol edilebilir, gerçek zamanlı etkileşim sağlayan ve sürdürülebilir gelir elde etmeye yönelik entegre bir model hizmeti platformu oluşturur.
ModelFactory'nin şu anda desteklediği büyük dil modeli yeteneklerinin özeti aşağıdadır:
OpenLedger'in model kombinasyonu en son yüksek performanslı MoE modellerini veya çok modlu modelleri içermese de, stratejisi demode değil, aksine zincir üzerinde dağıtımın gerçek kısıtlamaları (çıkarsama maliyeti, RAG uyumluluğu, LoRA uyumluluğu, EVM ortamı) temelinde yapılan "pragmatik öncelik" konfigürasyonudur.
Model Factory, bir kodsuz araç zinciri olarak, tüm modeller katkı kanıtı mekanizmasıyla entegre edilmiştir ve veri katkıda bulunanların ve model geliştiricilerin haklarını güvence altına alır. Düşük giriş engeli, dönüştürülebilirlik ve birleştirilebilirlik avantajlarına sahiptir; geleneksel model geliştirme araçlarıyla karşılaştırıldığında:
3.2 OpenLoRA, ince ayar modelinin zincir üzerindeki varlıklaştırılması
LoRA (Düşük Sıralı Adaptasyon), önceden eğitilmiş büyük bir modele "düşük rütbeli matrisler" ekleyerek yeni görevleri öğrenmek için orijinal model parametrelerini değiştirmeden, eğitim maliyetlerini ve depolama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltan etkili bir parametre ince ayar yöntemidir. Geleneksel büyük dil modelleri (örneğin LLaMA, GPT-3) genellikle on milyarlarca hatta yüz milyarlarca parametreye sahiptir. Belirli görevler için (örneğin hukuk soru-cevap, tıbbi danışma) kullanılabilmesi için ince ayar yapılması gerekir. LoRA'nın temel stratejisi: "Orijinal büyük modelin parametrelerini dondurmak, yalnızca eklenen yeni parametre matrislerini eğitmek." Parametre verimliliği, hızlı eğitim ve esnek dağıtım sunarak, şu anda Web3 model dağıtımı ve kombinasyon çağrıları için en uygun ana akım ince ayar yöntemidir.
OpenLoRA, OpenLedger tarafından geliştirilen, çoklu model dağıtımı ve kaynak paylaşımı için tasarlanmış hafif bir çıkarım çerçevesidir. Temel hedefi, mevcut AI model dağıtımında sık karşılaşılan yüksek maliyet, düşük yeniden kullanım, GPU kaynak israfı gibi sorunları çözmek ve "ödenebilir AI" (Payable AI) uygulamasını teşvik etmektir.
OpenLoRA sistem mimarisinin temel bileşeni, modüler tasarıma dayanmaktadır ve model depolama, çıkarım yürütme, istek yönlendirme gibi kritik aşamaları kapsayarak, verimli ve düşük maliyetli çoklu model dağıtım ve çağırma yeteneğini gerçekleştirmektedir: