- Topic
113k Popularity
25k Popularity
6k Popularity
29k Popularity
17k Popularity
23k Popularity
14k Popularity
3k Popularity
14k Popularity
154k Popularity
- Pin
113k Popularity
25k Popularity
6k Popularity
29k Popularity
17k Popularity
23k Popularity
14k Popularity
3k Popularity
14k Popularity
154k Popularity
AI ve Blok Zinciri entegrasyonu: Teknoloji keşfinden endüstri zincirinin yeniden şekillendirilmesine
AI ve Blok Zinciri Teknolojisinin Birleşimi: Altyapıdan Uygulamaya
Yapay zeka ( AI ) sektörü son yıllarda hızla gelişti ve yeni bir endüstriyel devrimin kilit itici gücü olarak görülüyor. Büyük dil modellerinin ortaya çıkışı, her sektördeki iş verimliliğini önemli ölçüde artırdı; Boston Consulting Group, GPT'nin ABD'deki genel iş verimliliğine yaklaşık %20'lik bir artış sağladığını tahmin ediyor. Aynı zamanda, büyük modellerin genelleme yeteneği, yeni bir yazılım tasarım paradigması olarak kabul ediliyor; geleneksel hassas kodlara kıyasla, günümüzdeki yazılım tasarımı daha geniş modalite girdi ve çıktısını desteklemek için genelleştirilmiş büyük model çerçevelerini daha fazla kullanıyor. Derin öğrenme teknolojisi, AI sektörüne yeni bir refah dalgası getirdi ve bu dalga kripto para sektörüne de yayıldı.
Bu makalede AI endüstrisinin gelişim süreci, teknik sınıflandırması ve derin öğrenmenin sektöre etkisi detaylı bir şekilde ele alınacaktır. Derin öğrenme endüstri zincirinin üst ve alt akışlarını, GPU, bulut bilişim, veri kaynakları, kenar cihazları gibi unsurları derinlemesine analiz edeceğiz ve gelişim durumunu ve eğilimlerini inceleyeceğiz. Ardından, kripto para birimleri ile AI endüstrisi arasındaki ilişkiyi özünde tartışacak ve kripto para birimi ile ilgili AI endüstri zincirinin yapısını gözden geçireceğiz.
AI sektörünün gelişim süreci
Yapay zeka endüstrisi 20. yüzyılın 50'lerinde başlamıştır. Yapay zeka vizyonunu gerçekleştirmek için, akademi ve sanayi farklı dönemler bağlamında çeşitli akımlar geliştirmiştir. Modern yapay zeka teknolojileri esas olarak "makine öğrenimi" yöntemlerini kullanmaktadır; bu yöntemlerin temel prensibi, makinelerin veri ile yönlendirilerek görevlerde sürekli iterasyon yaparak sistem performansını iyileştirmesidir. Ana adımlar arasında verilerin algoritmaya girişi, modelin eğitilmesi, test edilmesi ve nihayetinde otomatik tahminin gerçekleştirilmesi yer almaktadır.
Şu anda makine öğreniminin üç ana okulu bulunmaktadır: bağlantıcılık, sembolistlik ve davranışçılık, bunlar sırasıyla insan sinir sistemi, düşünce ve davranışını taklit etmektedir. Bunlar arasında yapay sinir ağlarını temsil eden bağlantıcılık, baskın bir konumda olup derin öğrenme olarak da adlandırılmaktadır. Yapay sinir ağı mimarisi, giriş katmanı, çıkış katmanı ve birden fazla gizli katman içermektedir. Katman sayısı ve nöron ( parametre ) sayısının artmasıyla birlikte, daha karmaşık genel görevleri modelleyebilme yeteneğine sahip olmaktadır. Sürekli olarak veri girişi yaparak parametreleri ayarlamak suretiyle, nihayetinde en iyi duruma ulaşılmakta, bu da "derin" teriminin kaynağını oluşturmaktadır.
Derin öğrenme teknolojisi birçok evrim geçirdi, en erken sinir ağlarından, ileri beslemeli sinir ağlarına, RNN, CNN, GAN'a ve sonunda modern büyük modellerin, örneğin GPT gibi, kullandığı Transformer teknolojisine kadar. Transformer, dönüştürücüler ekleyerek, çok modlu verileri ( ses, video, resim gibi ) karşılık gelen sayısal temsillere kodlayabilir ve böylece her tür verinin uyumunu sağlamak için kullanılabilir.
Yapay Zeka gelişimi üç teknoloji dalgasından geçti:
1960'lar: İlk dalga sembolist teknolojilerle başladı ve genel doğal dil işleme ile insan-bilgisayar diyalog sorunlarını çözdü. Aynı dönemde uzman sistemler doğdu.
1997: IBM Deep Blue, satranç şampiyonunu yenerek, yapay zeka teknolojisinin ikinci zirvesini işaret etti.
2006'dan günümüze: Derin öğrenmenin üç büyük ismi derin öğrenme kavramını ortaya koydu, algoritmalar yavaş yavaş evrimleşti ve üçüncü teknoloji dalgasını oluşturdu, aynı zamanda bağlantıcıların zirve dönemidir.
Son yıllarda, AI alanında birçok simgesel olay ortaya çıktı, bunlar arasında:
Derin Öğrenme Endüstri Zinciri
Günümüzde büyük dil modelleri, çoğunlukla sinir ağı tabanlı derin öğrenme yöntemlerini kullanmaktadır. GPT gibi büyük modeller, yeni bir AI dalgasını tetikledi ve piyasada veri ve hesaplama gücüne olan talep önemli ölçüde arttı. Derin öğrenme algoritmalarının endüstri zinciri yapısını, ayrıca hammadde ve ürünlerin mevcut durumu, arz-talep ilişkisi ve gelecekteki gelişim trendlerini detaylı bir şekilde ele alacağız.
Transformer teknolojisine dayalı büyük dil modelleri (LLMs) eğitimi esasen üç aşamaya ayrılır:
Ön Eğitim: Büyük miktarda veri çiftini girdi olarak alarak nöronların en iyi parametrelerini bulmak. Bu aşama en fazla hesaplama gücü gerektirir ve çeşitli parametreleri denemek için tekrar tekrar yinelemeler gerektirir.
İnce Ayar: Model çıktısı kalitesini artırmak için az ama yüksek kaliteli verilerle eğitim yapmak.
Güçlendirme Öğrenimi: Çıktı sonuçlarını sıralamak için ödül modelleri kurmak, büyük model parametrelerini otomatik olarak yinelemek için kullanılır. Bazen insan müdahalesiyle değerlendirme yapılması da gerekebilir.
Modelin performansı esasen üç faktör tarafından belirlenir: parametre sayısı, veri miktarı ve kalitesi, hesaplama gücü. Parametre sayısı arttıkça, modelin genelleme kapasitesinin üst sınırı da artar. Deneysel bir kural olarak, bir büyük modelin önceden eğitimi yaklaşık 6np Flops hesaplama gerektirir, burada n Token sayısını, p ise parametre sayısını temsil eder.
Erken dönem AI eğitimi, hesaplama gücü sağlamak için öncelikle CPU'ları kullanıyordu, daha sonra NVIDIA'nın A100, H100 gibi GPU'lara yönelmeye başladı. GPU'lar, Tensor Core modülü aracılığıyla kayan nokta hesaplamaları yapar ve FP16/FP32 hassasiyetindeki Flops verileri, çip performansını ölçmek için önemli bir göstergedir.
GPT-3 örneğinde olduğu gibi, 1750 milyar parametreye ve 1800 milyar token eğitim verisine sahiptir. Bir ön eğitim yaklaşık 3.15*10^22 Flops gerektirir, en gelişmiş GPU çipleri kullanılsa bile yüzlerce gün sürer. Model ölçeği büyüdükçe, hesaplama gücüne olan talep üstel bir şekilde artmaktadır.
Model eğitimi sürecinde, veri depolama da zorluklarla karşı karşıya kalıyor. GPU belleği sınırlı olduğu için, verileri sık sık sabit disk ile bellek arasında aktarmak gerekiyor; bu da yonga bant genişliğinin kritik bir faktör haline gelmesine neden oluyor. Çoklu GPU paralel eğitiminde, yongalar arası veri iletim hızı da oldukça önemlidir. Bu nedenle, yonganın hesaplama gücü tek başına bir darboğaz değildir; bellek bant genişliği genellikle daha kritik bir rol oynar.
Derin öğrenme endüstri zinciri esas olarak aşağıdaki birkaç aşamayı içerir:
Donanım GPU sağlayıcıları: NVIDIA, yüksek kaliteli AI çipleri pazarında tekel konumundadır. Google, Intel gibi şirketler de kendi AI çiplerini geliştirmektedir.
Bulut Hizmet Sağlayıcıları: Temelde üç ana kategoriye ayrılır: Geleneksel bulut sağlayıcıları (, örneğin AWS, Google Cloud ); dikey AI bulut hizmet sağlayıcıları (, örneğin CoreWeave ); ve hizmet olarak çıkarım sağlayıcıları (, örneğin Together.ai ).
Eğitim veri kaynakları sağlayıcıları: Büyük modeller ve dikey alan modelleri için büyük miktarda, kaliteli, özel veriler sağlar.
Veritabanı sağlayıcıları: Temelde yüksek verimli depolama ve işleme için vektör veritabanları, yapılandırılmamış verileri kullanır.
Kenar Cihazları: Büyük ölçekli hesaplama kümelerinin çalışmasını desteklemek için enerji sağlama ve soğutma sistemlerini içerir.
Uygulama: Büyük model üzerine geliştirilen çeşitli AI uygulamaları, örneğin diyalog sistemleri, yaratım araçları vb.
Kripto Para ve AI İlişkisi
Blok Zinciri teknolojisinin temeli merkeziyetsizlik ve güvensizliktir. Bitcoin, güvensiz bir değer transfer sistemi yaratırken, Ethereum merkeziyetsiz ve güvensiz akıllı sözleşme platformunu daha da geliştirmiştir. Temelde, blok zinciri ağı bir değer ağıdır ve her işlem, temel token'ın değeri üzerinden değer dönüşümüne dayanır.
Geleneksel internette, işletme değeri esas olarak nakit akışı ve piyasa değeri oranı ile ifade edilir. Ancak blok zinciri ekosisteminde, yerel token ( gibi ETH), ağın çok boyutlu değerini taşır; yalnızca staking getirisi elde etmekle kalmaz, aynı zamanda değer değişim aracı, depolama yöntemi ve ağ faaliyetlerinin tüketim malzemesi olarak da kullanılır. Token ekonomisi, ekosistemin hesaplama nesnelerinin görece değerini tanımlar; her bir boyutu ayrı ayrı fiyatlandırmak zor olsa da, token fiyatı çok boyutlu değeri bütün olarak yansıtır.
Tokenlerin cazibesi, herhangi bir işlev veya düşünceye değer katabilme yeteneğindedir. Token ekonomisi, değer tanımını ve keşfini yeniden şekillendirirken, AI da dahil olmak üzere birçok sektör için kritik öneme sahiptir. AI endüstrisinde, token çıkarılması, endüstri zincirinin her aşamasındaki değeri yeniden şekillendirebilir ve daha fazla katılımcıyı niş alanlarda derinlemesine çalışmaya teşvik edebilir. Tokenler sadece nakit akışı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sinerji etkisi yoluyla altyapının değerini artırarak "şişman protokol ince uygulama" paradigmasını oluşturur.
Blok Zinciri teknolojisinin değiştirilemez ve güven gerektirmeyen özellikleri, AI endüstrisine de pratik bir anlam katmaktadır. Kullanıcı verilerini kullanırken gizliliği ihlal etmeyen modelin güvence altına alındığı bazı güven gerektiren uygulamaların gerçekleştirilmesini sağlar. GPU tedarikinde sıkıntı yaşandığında, blok zinciri ağı üzerinden hesaplama gücü dağıtılabilir; GPU'lar güncellendiğinde, kullanılmayan eski cihazlar da değer katkısına devam edebilir. Bunlar, küresel değer ağlarının kendine has avantajlarıdır.
Kripto Para Sektörü AI Sanayi Zinciri Proje Genel Görünümü
Ana projeler arasında Render, Golem gibi projeler bulunmaktadır. Render, daha olgun bir merkeziyetsiz altyapı projesi olarak, esasen video renderlama gibi büyük model dışı görevlere yöneliktir. AI talebinin artması ve GPU'ların evrilmesi ile birlikte, paylaşılan GPU hesaplama gücüne olan talep artabilir ve atıl durumda olan GPU'lar için değer keşif fırsatları sunabilir.
Tipik projeler arasında Meson Ağı bulunmaktadır, bu, küresel bir bant genişliği paylaşım ağı kurmayı amaçlamaktadır. Ancak, paylaşım bant genişliği sahte bir talep olabilir, çünkü yüksek performanslı hesaplama kümeleri için yerel veri depolamanın gecikmesi, dağıtık depolamadan çok daha düşüktür.
EpiK Protokolü, Synesis One, Masa gibi projeler AI eğitim verisi hizmetleri sunmaktadır. Bu arada, Masa sıfır bilgi kanıtı teknolojisine dayanmaktadır ve gizli veri toplama desteği sağlamaktadır. Bu tür projelerin avantajı, geniş veri toplama imkanı sağlaması ve kullanıcıları veri katkısında bulunmaları için tokenlerle teşvik etmesidir.
Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi kullanarak gizlilik hesaplama ve eğitim gerçekleştirin. Ana projeler arasında Modulus Labs, Giza vb. bulunmaktadır. Axiom, Risc Zero gibi bazı genel ZK projeleri de dikkat çekicidir.
Temelde AI yeteneklerini geleneksel blok zinciri uygulamalarıyla birleştirmek, örneğin AI Ajansı gibi. Fetch.AI, kullanıcıların karmaşık zincir üzerindeki kararlarını almalarına yardımcı olmak için akıllı ajanlar aracılığıyla temsil edilen bir projedir.
Tensor, Allora, Hypertensor gibi, AI modelleri veya ajanları için özel olarak inşa edilmiş uyarlanabilir ağlar. Bu tür projeler genellikle, zincir üzerindeki değerlendiriciler aracılığıyla model parametrelerini iyileştirmek için pekiştirmeli öğrenme benzeri mekanizmalar kullanmaktadır.
Özet
Mevcut AI gelişimi esas olarak derin öğrenme teknolojilerine odaklansa da, dikkate değer diğer potansiyel AI teknoloji yolları da vardır. Derin öğrenme evrensel yapay zekayı gerçekleştiremeyebilir, ancak öneri sistemleri gibi alanlarda geniş bir şekilde uygulanmış ve pratik bir değer kazanmıştır.
Blok Zinciri teknolojisi ve token ekonomisi, AI sektörüne yeni bir değer tanımı ve keşif mekanizması getirdi. Bunlar, AI endüstri zincirinin her aşamasındaki değeri yeniden şekillendirebilir, daha fazla katılımcıyı teşvik edebilir ve küresel değer ağı aracılığıyla kaynakların verimli bir şekilde dağıtımını sağlayabilir.
Ancak, merkeziyetsiz GPU ağı, bant genişliği ve geliştirici araçları açısından hala dezavantajlara sahiptir ve şu anda çoğunlukla acil olmayan küçük model eğitimi için uygundur. Büyük işletmeler ve kritik görevler için, geleneksel bulut hizmet platformları hala daha avantajlıdır.
Genel olarak, AI ile blok zincirinin birleşimi pratik bir fayda ve uzun vadeli potansiyele sahiptir. Token ekonomisi daha geniş bir değeri yeniden şekillendirme ve keşfetme yeteneğine sahipken, merkeziyetsiz defter güven sorunlarını çözebilir ve dünya genelinde değer akışını ve artı değerin keşfini teşvik edebilir. Teknolojinin gelişimi ve ekosistemin olgunlaşmasıyla, AI ile blok zincirinin entegrasyonu daha fazla yenilik ve fırsat getirmesi bekleniyor.