💬 Новый блокчейн для генеративного ИИ?

Новый блокчейн для генеративного ИИ?

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) быстро стал одним из самых горячих и, возможно, самых трансформационных технологических трендов за последние несколько десятилетий. Влияние генеративного ИИ проявляется во всех областях технологического стека, от инфраструктуры до приложений.

С момента выпуска ChatGPT и последующего GPT-4 сообщество Web3 размышляло о потенциальном пересечении генеративного ИИ и Web3. Хотя есть много очевидных вариантов использования, таких как диалоговые кошельки или исследование языка, есть и более сложные тезисы, заслуживающие изучения.

Хесус Родригес — генеральный директор IntoTheBlock.

Что, если генеративный ИИ заслуживает собственного блокчейна?

Импульс с открытым исходным кодом против централизованного управления

Чтобы проанализировать жизнеспособность блокчейна для генеративного ИИ, важно понимать текущее положение дел в отношении базовых моделей, особенно появление альтернатив с открытым исходным кодом технологии на основе API, таких как GPT-4, и растущие опасения, связанные с централизованным управлением. этих моделей фундамента.

Еще несколько месяцев назад разрыв между базовыми моделями на основе API и моделями с открытым исходным кодом был значительным. Такие модели, как GPT-4 от OpenAI, Claude от Anthropic в языковом пространстве, DALL-E и Midjourney в пространстве компьютерного зрения, казались значительно продвинутыми по сравнению с альтернативами с открытым исходным кодом. Однако в конце прошлого года начали происходить изменения с неожиданным выпуском Stable Diffusion с открытым исходным кодом, который предоставил жизнеспособную альтернативу моделям преобразования текста в изображение на основе API. Несмотря на это, большие языковые модели (LLM) продолжали оставаться в центре внимания генеративного ИИ, и в этой области модели с открытым исходным кодом бледнели по сравнению с альтернативами на основе API с точки зрения качества.

Ранее в этом году компания Meta AI Research опубликовала статью, в которой представила LLaMA, LLM, который по производительности соответствовал GPT-3, но был значительно меньше. Изначально модель не предназначалась для открытого доступа, но случилось неожиданное. Через неделю после публикации модель просочилась на 4chan и быстро скачалась тысячами людей. «Несчастный случай» с LLaMA сделал фундамент LLM доступным для всех и вызвал неожиданный импульс в инновациях с открытым исходным кодом.

Вскоре после утечки повсюду начали появляться новые модели фондов с открытым исходным кодом с забавными названиями животных. Стэнфордский университет выпустил Alpaca, Databricks представила Dolly, Университет Беркли с открытым исходным кодом Koala, Калифорнийский университет в Беркли и Университет Карнеги-Меллона совместно выпустили Vicuna, Together объявили о проекте Red Pyjama, и этот список можно продолжить. Stable Diffusion и LLaMA помогли изменить масштабы генеративного ИИ с открытым исходным кодом и придали значительный импульс. Более того, модели фондов с открытым исходным кодом быстро сокращают разрыв с традиционными коммерческими моделями с точки зрения качества.

Еще одним фактором, способствующим появлению генеративного ИИ-блокчейна, является обеспокоенность по поводу отсутствия прозрачности и централизованного контроля над моделями фундамента. Размер и сложность нейронных архитектур, лежащих в основе базовых моделей, делают точную интерпретацию практически невозможной. В результате отрасль должна полагаться на промежуточные шаги, такие как более открытая архитектура и продуманное регулирование. Тот факт, что несколько централизованных организаций контролируют самые мощные модели на рынке, добавляет еще один уровень беспокойства относительно возможности достижения реальной подотчетности, прозрачности и интерпретируемости в генеративном ИИ.

Подробнее: Хесус Родригес - Следующий ChatGPT не будет в Web3, если что-то не изменится

Сочетание инноваций с открытым исходным кодом в базовых моделях и растущих опасений по поводу централизованного управления на местах создает уникальное окно возможностей для архитектур Web3. Обилие высококачественных моделей с открытым исходным кодом снижает барьеры для внедрения на платформах Web3. Решение рисков прозрачности и контроля в генеративном ИИ далеко не тривиально, но нет никаких сомнений в том, что архитектуры блокчейна обладают ключевыми свойствами, которые могут помочь в этой области.

Создание основы для генеративного ИИ в Web3

Взрыв инноваций в базовых моделях с открытым исходным кодом значительно снизил входной барьер для платформ Web3 для включения возможностей генеративного ИИ. Принятие базовых моделей на платформах Web3 может происходить двумя основными и, вероятно, последовательными путями:

Создание DApp, обеспечивающих интеллектуальные возможности на основе генеративного ИИ.

Создание новых платформ Web3, разработанных с использованием генеративного ИИ в качестве основного компонента.

В первом сценарии мы, вероятно, увидим такие инструменты, как биржи, обозреватели или кошельки, включающие диалоговые возможности, основанные на больших языковых моделях. Кроме того, новое поколение DApps будет построено с использованием генеративных моделей в качестве краеугольного камня. В этом сценарии Web3 в первую очередь действует как потребитель генеративных возможностей ИИ, а модели работают в традиционных облачных инфраструктурах Web2.

Более интригующие альтернативы появляются при рассмотрении платформ Web3, которые изначально могут поддерживать генеративные модели ИИ. Представьте себе базовые модели с открытым исходным кодом, такие как LLaMA, Dolly или Alpaca, работающие на узлах распределенной цепочки блоков. Окончательной реализацией этого видения является блокчейн, специально разработанный для генеративного ИИ.

Концепция нового блокчейна, оптимизированного для такой технологической парадигмы, как генеративный ИИ, может показаться привлекательной, но она, несомненно, вызывает споры. В конце концов, не было новых блокчейнов, созданных исключительно для DeFi или NFT. Итак, что же делает генеративный ИИ таким особенным?

Ответ заключается в архитектурном несоответствии между требованиями к запуску базовых моделей и средами выполнения блокчейна. Типичная предварительно обученная базовая модель состоит из миллионов нейронов, распределенных по десяткам тысяч взаимосвязанных слоев, работающих на кластерах графических процессоров или специализированных топологиях оборудования для глубокого обучения. Ни один смарт-контракт в истории Web3 даже не приблизился к такому уровню сложности. Таким образом, логично заключить, что необходим новый тип архитектуры. Даже инфраструктуры Web2 развиваются для поддержки крупномасштабных генеративных моделей ИИ, что свидетельствует о масштабах необходимых изменений в архитектурах Web3.

При рассмотрении нового блокчейна для генеративного ИИ возможности кажутся безграничными. Но самая простая итерация этой идеи должна охватывать набор основных возможностей. Возможность запуска узлов, выполняющих базовые модели, имеет первостепенное значение для блокчейна, предназначенного для генеративного ИИ. То же самое относится к возможности выполнения рабочих процессов предварительной подготовки, точной настройки и логического вывода, которые являются тремя основными этапами жизненного цикла базовых моделей. Публикация и совместное использование наборов данных, используемых для предварительной подготовки или тонкой настройки моделей, также является желательной функцией. Как только мы установим среду выполнения блокчейна в качестве базового уровня, можно будет активировать многочисленные возможности в области прозрачности и интерпретируемости. Например, мы можем представить протокол проверки знаний, который обеспечивает прозрачность в отношении конкретных весов модели, подтверждая, что для предварительной подготовки использовались нетоксичные или предвзятые наборы данных.

Почему новый блокчейн?

Концепция специализированного блокчейна для генеративного ИИ заманчива, но действительно ли она необходима? Интеграция генеративных возможностей искусственного интеллекта в существующие среды выполнения блокчейна является ценным предложением. Однако история программного обеспечения демонстрирует повторяющуюся тенденцию новых архитектурных парадигм, влияющих на инфраструктурные технологии. Примерами служат недавние тенденции, такие как облачные вычисления или большие данные. Базовые модели представляют принципиально разные архитектурные парадигмы, которые, вероятно, требуют более специализированных блокчейн-инфраструктур для эффективной работы.

Кроме того, мы не можем упускать из виду потенциал генеративного ИИ для преобразования нижних уровней стека блокчейна. Нетрудно представить блокчейн с доказательством доли, в котором валидаторы обрабатывают транзакции на основе естественного языка. Точно так же смарт-контракты могут использовать язык в качестве основного средства обмена сообщениями.

Генеративный ИИ может привести к изменениям во всем стеке блокчейна. С этой точки зрения кажется логичным принять подход из первых принципов, предоставив новую среду выполнения с гибкостью для включения этих изменений.

Риск игнорирования генеративного ИИ в Web3

Идея генеративного блокчейна ИИ действительно может быть спорной и не без проблем. Тем не менее, я рекомендую изучить эту идею, используя отрицательный аргумент via.

Что может произойти, если мы пренебрежем созданием новых блокчейнов для генеративного ИИ?

В настоящее время генеративный ИИ создал значительный технологический разрыв между архитектурами Web2 и Web3. Этот разрыв продолжает увеличиваться из-за отсутствия собственных возможностей генеративного ИИ в Web3. Генеративный ИИ меняет фундаментальные аспекты разработки программного обеспечения, и быстро появляются новые фреймворки и платформы, поддерживающие этот сдвиг парадигмы.

Разработка нативных возможностей генеративного ИИ — не что иное, как экзистенциальная задача для Web3, поскольку она имеет решающее значение для запуска новых волн инноваций в этой области. Блокчейн собственного генеративного ИИ представляет собой лишь один из многих подходов, которые могут облегчить этот переход в мир базовых моделей. Создание нового блокчейна сопряжено с многочисленными проблемами, но быстрая эволюция сред выполнения L2, платформ, таких как Cosmos, и появление высокопроизводительных экосистем L1, таких как Aptos или Sui, делают возможность генеративного блокчейна ИИ гораздо более достижимой, чем в предыдущие годы.