Grass گراس، Data Layer برای هوش مصنوعی

Grass گراس یک شبکه غیرمتمرکز برای دسترسی به وب عمومی و در نتیجه دسترسی به داده‌های لازم برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. با گسترش این شبکه به سمت پاکسازی و آماده‌سازی مجموعه داده‌های ساختاریافته، این شبکه به یک بخش جدایی‌ناپذیر از پایه و اساس وجود هوش مصنوعی تبدیل می‌شود – لایه داده Layer Data هوش مصنوعی.

قبلا در مورد کسب امتیاز grass در این مطلب گفتیم. با استفاده از نصب افزونه روی مرورگر روزانه حدود ۱۵۰۰ پوینت گرس بدست بیاورید.

اخیراً ممکن است شنیده باشید که مردم به Grass به عنوان “لایه داده هوش مصنوعی” میشناسند. اما این به چه معناست؟

احتمالاً می‌دانید که انقلاب هوش مصنوعی در حال وقوع است و ممکن است بدانید که Grass ساده‌ترین راه برای کسب سهم در این انقلاب است، در حالی که هنوز فرصت هست.

امروز قصد داریم کمی بیشتر در مورد لایه داده هوش مصنوعی صحبت کنیم و برخی از خدمات جدیدی که Grass اخیراً ارائه می‌کند را توضیح دهیم. سپس شما تصویری واضح‌تر از اینکه چرا ۶۰۰ هزار نفر فکر می‌کنند این ایده خوبی است و چرا شما با تصمیم به پیوستن به آن انتخاب درستی انجام داده‌اید، خواهید داشت. بیایید شروع کنیم.

Data Layer of AI

لایه داده هوش مصنوعی چیست؟

خوب، قبل از اینکه به آن بپردازیم، هوش مصنوعی اصلاً چیست؟ توضیح بده مثل اینکه ۵ سالمه.

به زبان ساده، هوش مصنوعی برنامه‌ای است که مقادیر زیادی داده را می‌گیرد و الگوهایی را در آن پیدا می‌کند. سپس از این الگوها برای پیش‌بینی زمانی که از آن خواسته می‌شود استفاده می‌کند.

یک مثال: به ChatGPT فکر کنید. این برنامه میلیاردها کلمه را می‌گیرد و متوجه می‌شود که چگونه هر یک از آنها با یکدیگر مرتبط هستند. ۱۰ یا ۱۵۰۰۰ بار کلمه “آسمان” را در کنار کلمه “آبی” می‌بیند و حالا می‌تواند به شما بگوید: آسمان آبی است.

شما متوجه خواهید شد که سه اتفاق در آن پاراگراف رخ داده است.

اول، مدل داده‌هایی را که باید روی آن آموزش داده شود، به دست آورد. دوم، آن را برای “یادگیری” تمام الگوها و همبستگی‌هایی که می‌توانست پیدا کند، بررسی کرد. و سوم، وقتی از شما پرسید آسمان چه رنگی است، به شما “آبی” گفت.

هنگامی که به یک پروتکل هوش مصنوعی، به خصوص در رمزنگاری فکر می‌کنید، احتمالاً به قسمت دوم – آموزش – فکر می‌کنید. شما به یک شبکه غیرمتمرکز از پردازنده‌ها فکر می‌کنید که مدل هنگام جستجوی الگوها، داده‌ها را شانه می‌زند. و شما درست می‌گویید – این یک نوع پروتکل هوش مصنوعی است. نکته این است که این مهم‌ترین بخش نیست. این قسمت بعدی است، پس با دقت بخوانید.

در حالی که آموزش یک مدل هوش مصنوعی مهم است، پاسخ‌هایی که هنگام استفاده از آن دریافت می‌کنید فقط بر اساس همبستگی‌هایی است که در داده‌های آموزشی پیدا می‌کند. ChatGPT می‌تواند به شما بگوید که آسمان آبی است فقط به این دلیل که این پاسخ را به اندازه کافی در داده‌هایی که روی آن آموزش دیده بود، پیدا کرد. اگر با داده‌های آموزشی با کیفیت پایین شروع کنید، به پاسخ‌های با کیفیت پایین ختم می‌شوید. بدون داده آموزشی؟ بدون پاسخ.

به عبارت دیگر، شما می‌توانید قدرتمندترین مدل را در جهان داشته باشید، اما اگر روی دو مقاله Medium آموزش داده شده باشد که هر دو می‌گویند آسمان سبز است، حدس بزنید مدل شما چه زمانی به شما می‌گوید آسمان چه رنگی است. بله. پاسخ اشتباه.

با این دیدگاه، داده در واقع مهم‌ترین بخش هر مدل هوش مصنوعی است. به دور از یک مقدمه سطحی برای توسعه، داده در واقع هسته هر مدل در حال کار است و تهیه داده اساس هر آموزش است. به همین دلیل است که طبق یک گزارش، “آماده سازی داده برای ابزارهای هوش مصنوعی اغلب تا ۸۰ درصد از کل حجم کاری را که در پیاده سازی سیستم های هوش مصنوعی دخیل است، تشکیل می دهد.