NVIDIA hissesinin yeniden rekor kırması, çok modlu modellerin gelişimi Web2 AI'nın teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleşimine, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini eşi benzeri görülmemiş bir hızda entegre ediyor. Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla sanki hiçbir bağlantısı yok.
Son zamanlarda Web3 AI özellikle Agent yönündeki denemelerde, yönelimde bir yanlış anlama var: merkeziyetsiz yapıyı Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmak için kullanmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel olarak bir uyumsuzluktur. Modül bağlılığının son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek daha fazla merkezileştiği bu dönemde, çok modlu modüler sistemler Web3 ortamında ayakta kalmakta zorlanıyor.
Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar, Web3 AI "kırsalı şehri kuşatma" taktiğini benimsemelidir.
Web3 AI'nın Anlamsal Eşleştirme Problemi
Web3 AI veya Agent protokollerinin yüksek boyutlu gömme alanlarını gerçekleştirmesi zordur. Çoğu Web3 Agent, yalnızca mevcut API'leri basit bir şekilde sarmalamaktadır ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşime girmesini engeller; bu nedenle, yalnızca lineer bir süreçte işlenebilir ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturmakta zorluk çeker.
Web3 AI'den çok boyutlu alanlar oluşturması istenirken, bu, Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini talep etmekle eşdeğerdir ve bu, modülerliğin temel amacına ters düşer. Çok boyutlu bir mimari, uçtan uca birleşik bir eğitim veya iş birliği optimizasyonu gerektirirken, Web3 Agent'ın "modül, eklentidir" yaklaşımı, parçalanmayı daha da artırmakta ve bakım maliyetlerinin fırlamasına neden olmakta, genel performansı sınırlamaktadır.
Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları
Modüler Web3 AI üzerinde, birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmek zordur. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklıdır, etkileşimli Q/K/V oluşturamaz. İkincisi, çok başlı dikkat, farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel dikkat gösterilmesine olanak tanırken, bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılar olup, paralel ve çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur. Son olarak, gerçek bir dikkat mekanizması, genel bağlama dayalı olarak dinamik olarak ağırlık dağıtırken, API modeli altında modüller arasında gerçek zamanlı olarak paylaşılan merkezi bir bağlam eksiktir.
Yüzeysel Karşılaşmanın Özellik Birleşimi
Web3 AI'nin özellik entegrasyonu basit statik bir montaj aşamasında kalmaktadır. Web2 AI, çok modlu özellikleri aynı anda yüksek boyutlu bir uzayda işleyen uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve dikkat katmanları ve entegrasyon katmanları aracılığıyla aşağı akış görevleriyle işbirliği yaparak optimize edilir. Web3 AI ise genellikle ayrık modül montajı kullanmakta ve birleşik bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.
Web2 AI, dikkat mekanizmasını kullanarak dinamik birleştirme stratejilerini ayarlarken, Web3 AI genellikle sabit ağırlıklar veya basit kurallar ile değerlendirme yapar. Web2 AI, yüksek boyutlu uzayda karmaşık etkileşimler gerçekleştirebilir ve derin ilişkileri yakalayabilirken, Web3 AI'nın Ajanı daha düşük boyutlu çıktı verir ve ince bilgileri ifade etme konusunda zorluk yaşar. Ayrıca, Web2 AI, uçtan uca geri bildirim ile kapalı döngü optimizasyonu gerçekleştirirken, Web3 AI daha çok insan değerlendirmesine ve parametre ayarına bağımlıdır.
AI Sektörü Engelleri ve Web3 Fırsatları
Web2 AI'nin çok modlu sistemleri son derece büyük mühendislik projeleri haline gelmiştir; büyük miktarda veriye, güçlü hesaplama gücüne, gelişmiş algoritmalara ve mükemmel mühendislik sistemine ihtiyaç vardır. Bu durum, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve birkaç öncü ekibin temel rekabetçi avantajını sağlamaktadır.
Web3 AI, "kırsal alanların şehri kuşatması" taktiği ile gelişmelidir. Temel avantajı merkeziyetsizliktir ve bu, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu ile kendini gösterir. Bu durum, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar; hafif yapı, kolay paralellik ve teşvik edilebilir görevler için uygundur; örneğin LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim, kalabalık veri işleme, küçük temel model eğitimi gibi.
Ancak, Web2 AI'nın engelleri daha yeni oluşmaya başlıyor ve çok modlu karmaşık görev AI, ilerleme aşamasında. Web3 AI, Web2 AI'nın faydalarının kaybolmasının ardından kalan acı noktaları beklemelidir ki, gerçek bir giriş fırsatı bulabilsin. Bu zamana kadar, Web3 AI projeleri "kırsalı şehre kuşatma" potansiyeline sahip protokolleri dikkatlice seçmelidir, kenar senaryolarından başlayarak, kaynak ve deneyim biriktirmelidir. Başarılı Web3 AI projeleri, küçük uygulama senaryolarında sürekli olarak iterasyon yapabilmeli, farklı senaryolara uyum sağlamak için esnek olmalı ve hedef pazara hızlıca yaklaşabilmelidir.
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 çıkmazı ve aşılması: Yüksek boyutlu hizalamadan Merkeziyetsizlik stratejisine
Web3 AI'nın Dilemması ve Gelecek Yönü
NVIDIA hissesinin yeniden rekor kırması, çok modlu modellerin gelişimi Web2 AI'nın teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleşimine, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini eşi benzeri görülmemiş bir hızda entegre ediyor. Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla sanki hiçbir bağlantısı yok.
Son zamanlarda Web3 AI özellikle Agent yönündeki denemelerde, yönelimde bir yanlış anlama var: merkeziyetsiz yapıyı Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmak için kullanmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel olarak bir uyumsuzluktur. Modül bağlılığının son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek daha fazla merkezileştiği bu dönemde, çok modlu modüler sistemler Web3 ortamında ayakta kalmakta zorlanıyor.
Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar, Web3 AI "kırsalı şehri kuşatma" taktiğini benimsemelidir.
Web3 AI'nın Anlamsal Eşleştirme Problemi
Web3 AI veya Agent protokollerinin yüksek boyutlu gömme alanlarını gerçekleştirmesi zordur. Çoğu Web3 Agent, yalnızca mevcut API'leri basit bir şekilde sarmalamaktadır ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşime girmesini engeller; bu nedenle, yalnızca lineer bir süreçte işlenebilir ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturmakta zorluk çeker.
Web3 AI'den çok boyutlu alanlar oluşturması istenirken, bu, Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini talep etmekle eşdeğerdir ve bu, modülerliğin temel amacına ters düşer. Çok boyutlu bir mimari, uçtan uca birleşik bir eğitim veya iş birliği optimizasyonu gerektirirken, Web3 Agent'ın "modül, eklentidir" yaklaşımı, parçalanmayı daha da artırmakta ve bakım maliyetlerinin fırlamasına neden olmakta, genel performansı sınırlamaktadır.
Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları
Modüler Web3 AI üzerinde, birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmek zordur. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklıdır, etkileşimli Q/K/V oluşturamaz. İkincisi, çok başlı dikkat, farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel dikkat gösterilmesine olanak tanırken, bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılar olup, paralel ve çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur. Son olarak, gerçek bir dikkat mekanizması, genel bağlama dayalı olarak dinamik olarak ağırlık dağıtırken, API modeli altında modüller arasında gerçek zamanlı olarak paylaşılan merkezi bir bağlam eksiktir.
Yüzeysel Karşılaşmanın Özellik Birleşimi
Web3 AI'nin özellik entegrasyonu basit statik bir montaj aşamasında kalmaktadır. Web2 AI, çok modlu özellikleri aynı anda yüksek boyutlu bir uzayda işleyen uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve dikkat katmanları ve entegrasyon katmanları aracılığıyla aşağı akış görevleriyle işbirliği yaparak optimize edilir. Web3 AI ise genellikle ayrık modül montajı kullanmakta ve birleşik bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.
Web2 AI, dikkat mekanizmasını kullanarak dinamik birleştirme stratejilerini ayarlarken, Web3 AI genellikle sabit ağırlıklar veya basit kurallar ile değerlendirme yapar. Web2 AI, yüksek boyutlu uzayda karmaşık etkileşimler gerçekleştirebilir ve derin ilişkileri yakalayabilirken, Web3 AI'nın Ajanı daha düşük boyutlu çıktı verir ve ince bilgileri ifade etme konusunda zorluk yaşar. Ayrıca, Web2 AI, uçtan uca geri bildirim ile kapalı döngü optimizasyonu gerçekleştirirken, Web3 AI daha çok insan değerlendirmesine ve parametre ayarına bağımlıdır.
AI Sektörü Engelleri ve Web3 Fırsatları
Web2 AI'nin çok modlu sistemleri son derece büyük mühendislik projeleri haline gelmiştir; büyük miktarda veriye, güçlü hesaplama gücüne, gelişmiş algoritmalara ve mükemmel mühendislik sistemine ihtiyaç vardır. Bu durum, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve birkaç öncü ekibin temel rekabetçi avantajını sağlamaktadır.
Web3 AI, "kırsal alanların şehri kuşatması" taktiği ile gelişmelidir. Temel avantajı merkeziyetsizliktir ve bu, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu ile kendini gösterir. Bu durum, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar; hafif yapı, kolay paralellik ve teşvik edilebilir görevler için uygundur; örneğin LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim, kalabalık veri işleme, küçük temel model eğitimi gibi.
Ancak, Web2 AI'nın engelleri daha yeni oluşmaya başlıyor ve çok modlu karmaşık görev AI, ilerleme aşamasında. Web3 AI, Web2 AI'nın faydalarının kaybolmasının ardından kalan acı noktaları beklemelidir ki, gerçek bir giriş fırsatı bulabilsin. Bu zamana kadar, Web3 AI projeleri "kırsalı şehre kuşatma" potansiyeline sahip protokolleri dikkatlice seçmelidir, kenar senaryolarından başlayarak, kaynak ve deneyim biriktirmelidir. Başarılı Web3 AI projeleri, küçük uygulama senaryolarında sürekli olarak iterasyon yapabilmeli, farklı senaryolara uyum sağlamak için esnek olmalı ve hedef pazara hızlıca yaklaşabilmelidir.