Новый блокчейн для генеративного ИИ?

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) быстро стал ONE из самых горячих и, возможно, наиболее трансформирующих Технологии трендов последних десятилетий. Влияние генеративного ИИ очевидно во всех областях Технологии 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 разговорные кошельки или исследование языка, есть и более сложные тезисы, которые стоит изучить.

Хесус Родригес — генеральный директор IntoTheBlock.

А что, если генеративный ИИ заслуживает собственного блокчейна?

Открытый исходный код против централизованного контроля

Чтобы проанализировать жизнеспособность блокчейна для генеративного ИИ, важно понять текущее положение дел в отношении базовых моделей, в частности, появление альтернатив с открытым исходным кодом технологиям на основе API, таким как GPT-4, а также растущую обеспокоенность вокруг централизованного управления этими базовыми моделями.

Еще несколько месяцев назад разрыв между моделями на основе API и моделями с открытым исходным кодом был значительным. Такие модели, как GPT-4 от OpenAI, Claude от Anthropic в области языка, DALL-E и Midjourney в области компьютерного зрения, казались значительно продвинутыми по сравнению с альтернативами с открытым исходным кодом. Однако в конце прошлого года начались 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 центром генеративного ИИ, и в этой области модели с открытым исходным кодом меркли по сравнению с альтернативами на основе API с точки зрения качества.

Ранее в этом году компания Meta AI Research опубликоваластатья, представляющая LLaMA, LLM, которая соответствовала производительности GPT-3, будучи значительно меньше. Изначально модель не предназначалась для открытого исходного кода, но произошло нечто неожиданное. Через неделю после публикации модель просочилась на 4chan и быстро была загружена тысячами людей. «Случай» LLaMA сделал LLM-основу доступной для всех и вызвал неожиданный импульс в инновациях с открытым исходным кодом.

Вскоре после утечки повсюду начали появляться новые модели фундамента с открытым исходным кодом и забавными названиями животных. Стэнфордский университет выпустил ALPACA, Databricks представил Долли, Университет Беркли открыл исходный код Коалы, Калифорнийский университет в Беркли и Университет Карнеги-Меллона объединились для выпуска Викуны, совместно анонсировали проект Red Pajama, и этот список можно продолжать. Stable Diffusion и LLaMA помогли изменить масштабы генеративного ИИ с открытым исходным кодом и дали значительный импульс. Более того, модели фундамента с открытым исходным кодом быстро сокращают разрыв с коммерческими участниками с точки зрения качества.

Другим фактором, способствующим появлению блокчейна генеративного ИИ, является обеспокоенность, связанная с отсутствием прозрачности и централизованного контроля базовых моделей. Размер и сложность нейронных архитектур, на которых базовые модели работают, делают точную интерпретируемость практически невозможной. В результате отрасль должна полагаться на промежуточные шаги, такие как более открытая архитектура и продуманное регулирование. Тот факт, что несколько централизованных субъектов контролируют самые мощные модели на рынке, добавляет еще один уровень беспокойства относительно возможности достижения реальной подотчетности, прозрачности и интерпретируемости в генеративном ИИ.

Читать дальше: Хесус Родригес -Следующий ChatGPT T будет в Web3, если только некоторые вещи не изменятся

Сочетание инноваций с открытым исходным кодом в базовых моделях и растущих опасений по поводу централизованного управления в этой области создает уникальное окно возможностей для архитектур Web3. Обилие высококачественных моделей с открытым исходным кодом снижает барьеры для внедрения на платформах Web3. Решение проблем прозрачности и контроля рисков 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 генеративной основы ИИ в Web3

Взрыв инноваций в моделях фундамента с открытым исходным кодом значительно снизил барьер входа для платформ Web3 для включения возможностей генеративного ИИ. Принятие моделей фундамента в платформах Web3 может Социальные сети двум фундаментальным и, вероятно, последовательным путям:

• Создание DApps, реализующих интеллектуальные возможности на основе генеративного искусственного интеллекта.
• Создание новых платформ Web3, разработанных с использованием генеративного ИИ в качестве основополагающего компонента.

В первом сценарии мы, скорее всего, увидим такие инструменты, как биржи, проводники или кошельки, включающие в себя разговорные возможности, работающие на основе больших языковых моделей. Кроме того, новое поколение DApps будет построено с генеративными моделями в качестве краеугольного камня. В этом сценарии Web3 в первую очередь выступает в качестве потребителя генеративных возможностей ИИ, а модели работают на традиционных облачных инфраструктурах Web2.

Более интригующие альтернативы возникают при рассмотрении платформ Web3, которые могут изначально поддерживать модели генеративного ИИ. Представьте себе модели с открытым исходным кодом, такие как LLaMA, Dolly или ALPACA, работающие на узлах в распределенном блокчейне. Окончательная реализация этого видения — блокчейн, специально разработанный для генеративного ИИ.

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

Ответ кроется в архитектурном несоответствии между требованиями к запуску моделей фундамента и средой выполнения блокчейна. Типичная предварительно обученная модель фундамента состоит из миллионов нейронов, распределенных по десяткам тысяч взаимосвязанных слоев, которые выполняются на кластерах графических процессоров или специализированных топологиях оборудования глубокого обучения. Ни один смарт-контракт в истории Web3 даже близко не приближается к такому уровню сложности. Таким образом, логично заключить, что необходим новый тип архитектуры. Даже инфраструктуры Web2 развиваются для поддержки крупномасштабных генеративных моделей ИИ, иллюстрируя масштаб требуемых изменений в архитектурах Web3.

При рассмотрении нового блокчейна для генеративного ИИ возможности кажутся бесконечными. Но самая простая итерация этой идеи должна охватывать набор CORE возможностей. Возможность запускать узлы, которые выполняют базовые модели, имеет первостепенное значение для блокчейна, предназначенного для генеративного ИИ. То же самое относится к возможности выполнять предварительную подготовку, тонкую настройку и рабочие процессы 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 слоя, могут быть включены многочисленные возможности в областях прозрачности и интерпретируемости. Например, мы можем представить себе протокол доказательства знаний, который обеспечивает прозрачность в отношении конкретных весов модели, подтверждая, что для предварительной подготовки использовались нетоксичные или предвзятые наборы данных.

Зачем нужен новый блокчейн?

Концепция специализированного блокчейна для генеративного ИИ заманчива, но действительно ли она необходима? Интеграция возможностей генеративного ИИ в существующие среды выполнения блокчейна имеет обоснованное ценностное предложение. Однако история программного обеспечения демонстрирует повторяющуюся тенденцию новых архитектурных парадигм, влияющих на инфраструктурные технологии. Недавние тенденции, такие как облачные вычисления или большие данные, служат примерами. Базовые модели представляют собой принципиально разные архитектурные парадигмы, которые, вероятно, потребуют более специализированных инфраструктур блокчейна для эффективной работы.

Более того, мы не можем игнорировать потенциал генеративного ИИ для преобразования нижних слоев стека блокчейна. Не так уж и сложно представить себе блокчейн proof-of-stake, где валидаторы обрабатывают транзакции на основе естественного языка. Аналогично, смарт-контракты могли бы использовать язык как основное средство обмена сообщениями.

Генеративный ИИ имеет потенциал для внедрения изменений во всем стеке блокчейнов. С этой точки зрения кажется логичным принять подход первых принципов, включив новую среду выполнения с гибкостью для включения этих изменений.

Риск игнорирования генеративного ИИ в Web3

Идея генеративного ИИ-блокчейна действительно может быть спорной и не без своих проблем. Тем не менее, я призываю исследовать эту идею, используя аргумент через отрицание.

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 в отсутствие собственных возможностей генеративного ИИ в Web3. Генеративный ИИ меняет фундаментальные аспекты разработки программного обеспечения, и для поддержки этого сдвига парадигмы быстро появляются новые фреймворки и платформы.

Разработка собственных возможностей генеративного ИИ — это не что иное, как экзистенциальный вызов для Web3, поскольку это крайне важно для запуска новых WAVES инноваций в этой области. Собственный генеративный ИИ-блокчейн представляет собой лишь ONE из многих подходов, которые могут облегчить этот переход в мир базовых моделей. Создание нового блокчейна сопряжено с многочисленными трудностями, но быстрая эволюция сред выполнения L2, платформ, таких как Cosmos, и появление высокопроизводительных экосистем L1, таких как Aptos или Sui, делают возможность генеративного ИИ-блокчейна гораздо более достижимой, чем в предыдущие годы.