OpenLedger Derinlik Araştırması: Veri Tabanlı, Model Kombine Edilebilir Akıllı Ekonomi Kurma
Bir, Giriş | Crypto AI'nın model katman atlaması
Veri, model ve hesaplama gücü, AI altyapısının üç temel unsurudur, eksiksiz olamazlar. Geleneksel AI endüstrisinin altyapı evrimi ile benzer bir yol izleyen Crypto AI alanı da benzer aşamalardan geçti. 2024 yılının başında, piyasa bir süre merkeziyetsiz GPU projeleri tarafından domine edildi ve yaygın olarak "hesap gücünü birleştirme" anlayışı ile genişleme mantığına vurgu yapıldı. 2025 yılına girerken, sektörün odak noktası yavaş yavaş model ve veri katmanına kaymaya başladı ve bu da Crypto AI'nın temel kaynak rekabetinden daha sürdürülebilir ve uygulama değeri olan orta katman yapısına geçiş yaptığını gösteriyor.
Genel Büyük Model (LLM) vs Spesifik Model (SLM)
Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi, büyük ölçekli veri setleri ve karmaşık dağıtık mimarilere yüksek derecede bağımlıdır; parametre ölçekleri genellikle 70B ile 500B arasında değişir ve bir eğitim sürecinin maliyeti genellikle milyonlarca dolara ulaşır. Öte yandan, SLM (Özelleştirilmiş Dil Modeli), tekrar kullanılabilir temel modellerin hafif ince ayar paradigmaları olarak, genellikle açık kaynaklı modelleri temel alır; az sayıda yüksek kaliteli uzman verisi ve LoRA gibi tekniklerle birleştirerek belirli bir alan bilgisini içeren uzman modelleri hızlı bir şekilde oluşturur ve eğitim maliyetlerini ve teknik engelleri önemli ölçüde azaltır.
Dikkate değer olan, SLM'nin LLM ağırlıklarına entegre edilmeyeceği, bunun yerine Agent mimarisi çağrıları, eklenti sistemi dinamik yönlendirme, LoRA modülü sıcak eklentisi, RAG (Retrieve-Enhanced Generation) gibi yöntemlerle LLM ile işbirliği içinde çalıştığıdır. Bu mimari, LLM'nin geniş kapsama yeteneğini korurken, ince ayar modülü ile uzmanlık performansını artırarak son derece esnek bir bileşen zeka sistemi oluşturmuştur.
Crypto AI'nin model katmanındaki değeri ve sınırları
Kripto AI projeleri, esasen büyük dil modellerinin (LLM) temel yeteneklerini doğrudan artırmakta zordur; bunun temel nedeni ise
Teknik engeller çok yüksek: Foundation Model'i eğitmek için gereken veri ölçeği, hesaplama kaynakları ve mühendislik yetenekleri son derece büyük, şu anda yalnızca ABD ve Çin gibi teknoloji devleri bu yeteneklere sahip.
Açık kaynak ekosisteminin sınırlamaları: Ana akım temel modeller açık kaynak olsa da, model atılımlarını gerçekten teşvik eden anahtar hala araştırma kurumları ve kapalı kaynak mühendislik sistemlerinde yoğunlaşmaktadır; zincir üzerindeki projelerin temel model katmanındaki katılım alanı sınırlıdır.
Ancak, açık kaynaklı temel modellerin üzerinde, Crypto AI projeleri hala özel dil modellerinin (SLM) ince ayarını yaparak ve Web3'ün doğrulanabilirliği ile teşvik mekanizmalarını birleştirerek değer uzantısını gerçekleştirebilir. AI endüstri zincirinin "kenar arayüz katmanı" olarak, iki temel yönde kendini göstermektedir:
Güvenilir doğrulama katmanı: Zincir üzerindeki model oluşturma yolları, veri katkıları ve kullanım durumlarını kaydederek, AI çıktılarının izlenebilirliğini ve değiştirilemezlik yeteneğini artırır.
Teşvik Mekanizması: Yerel Token aracılığıyla, veri yükleme, model çağırma, akıllı ajan (Agent) yürütme gibi eylemleri teşvik etmek için kullanılır, model eğitimi ve hizmetleri için olumlu bir döngü oluşturur.
AI model türleri sınıflandırması ve blok zinciri uygunluk analizi
Bundan dolayı, model türü Crypto AI projelerinin uygulanabilir noktaları genellikle küçük SLM'lerin hafif ince ayarı, RAG mimarisinin zincir üzerindeki veri erişimi ve doğrulaması, ayrıca Edge modelinin yerel dağıtımı ve teşviki üzerinde yoğunlaşmaktadır. Blockchain'in doğrulanabilirliği ve token mekanizmasıyla birleştirildiğinde, Crypto bu orta-düşük kaynaklı model senaryolarına benzersiz bir değer sunarak AI "arayüz katmanı" için farklılaştırılmış bir değer oluşturabilir.
Veri ve modele dayalı blockchain AI ağı, her bir veri ve modelin katkı kaynağını net, değiştirilemez bir şekilde zincirleme kaydetmeye olanak tanır, veri güvenilirliğini ve model eğitimine olan izlenebilirliği önemli ölçüde artırır. Ayrıca, akıllı sözleşme mekanizması sayesinde, veri veya model çağrıldığında otomatik olarak ödül dağıtımı tetiklenir, AI davranışını ölçülebilir, ticarete konu olabilen token değerine dönüştürerek sürdürülebilir bir teşvik sistemi oluşturur. Ayrıca, topluluk kullanıcıları token ile model performansını değerlendirebilir, kuralların oluşturulmasına ve iterasyona katılabilir, merkeziyetsiz yönetim yapısını geliştirebilir.
İki, Proje Özeti | OpenLedger'in AI Zincir Vizyonu
OpenLedger, veri ve model teşvik mekanizmalarına odaklanan mevcut pazardaki az sayıdaki blockchain AI projelerinden biridir. "Ödenebilir AI" kavramını ilk defa ortaya atmıştır ve adil, şeffaf ve birleştirilebilir bir AI çalışma ortamı oluşturmaya yönelik bir hedef gütmektedir. Veri katkıda bulunanları, model geliştiricileri ve AI uygulama inşacılarını aynı platformda işbirliği yapmaya teşvik ederek, gerçek katkılara dayalı zincir üzerindeki kazançları elde etmelerini sağlamaktadır.
OpenLedger, "veri sağlama"dan "model dağıtım"ına ve "kar paylaşımını çağırma"ya kadar tam bir döngü sunar; temel modülleri şunları içerir:
Model Fabrikası: Programlama gerektirmeden, açık kaynak LLM kullanarak LoRA ile ince ayar yaparak eğitim verip özelleştirilmiş modelleri dağıtabilirsiniz;
OpenLoRA: Binlerce modelin birlikte varlığını destekler, ihtiyaç duyuldukça dinamik olarak yüklenir, dağıtım maliyetlerini önemli ölçüde azaltır;
PoA (Atıf Kanıtı): Zincir üzerindeki çağrı kayıtları aracılığıyla katkı ölçümü ve ödül dağıtımı gerçekleştirilir;
Datanets: Dikey senaryolara yönelik yapılandırılmış veri ağı, topluluk işbirliği ile inşa edilir ve doğrulanır;
Model Öneri Platformu (Model Proposal Platform): Kombinlenebilir, çağrılabilir ve ödenebilir zincir içi model pazarı.
Yukarıdaki modüller aracılığıyla, OpenLedger veri odaklı, model olarak birleştirilebilir bir "akıllı ajan ekonomi altyapısı" oluşturdu ve AI değer zincirinin zincir üzerindeki dönüşümünü teşvik etti.
Ve blockchain teknolojisi benimsemesinde, OpenLedger, OP Stack + EigenDA'yı temel alarak AI modelleri için yüksek performanslı, düşük maliyetli ve doğrulanabilir bir veri ve sözleşme yürütme ortamı oluşturmuştur.
OP Stack üzerine inşa edildi: Optimism teknoloji yığınına dayalı, yüksek verim ve düşük maliyetli yürütmeyi destekler;
Ethereum ana ağında hesaplama: İşlem güvenliğini ve varlık bütünlüğünü sağlamak;
EVM uyumlu: Geliştiricilerin Solidity tabanlı hızlı dağıtım ve genişletme yapmasını kolaylaştırır;
EigenDA, veri kullanılabilirliği desteği sağlar: depolama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır ve verilerin doğrulanabilirliğini garanti eder.
NEAR gibi daha çok temel düzeyde, veri egemenliği ve „BOS'ta AI Ajanları“ mimarisine odaklanan genel AI zincirlerine kıyasla, OpenLedger daha çok veri ve model teşvikine yönelik AI özel zincirleri inşa etmeye odaklanmaktadır. Model geliştirme ve çağrısının zincir üzerinde izlenebilir, birleştirilebilir ve sürdürülebilir bir değer döngüsü sağlamak için çaba göstermektedir. Bu, Web3 dünyasındaki model teşvik altyapısıdır ve model barındırma, kullanım ücretlendirmesi ve zincir üzerindeki birleştirilebilir arayüzler ile birleştirerek „modelin varlık olarak“ gerçekleştirilmesi yolunu ileriye taşımaktadır.
Üç, OpenLedger'ın Temel Bileşenleri ve Teknik Mimarisi
3.1 Model Fabrikası, kodsuz model fabrikası
ModelFactory, OpenLedger ekosisteminde bulunan büyük bir dil modeli (LLM) ince ayar platformudur. Geleneksel ince ayar çerçevelerinden farklı olarak, ModelFactory tamamen grafik arayüzü ile işlem yapma imkanı sunar; komut satırı araçlarına veya API entegrasyonuna gerek yoktur. Kullanıcılar, OpenLedger üzerinde yetkilendirilmiş ve onaylanmış veri setlerine dayanarak modellerini ince ayar yapabilirler. Veri yetkilendirme, model eğitimi ve dağıtımı için entegre bir iş akışı sağlar ve temel süreçleri şunlardır:
Veri erişim kontrolü: Kullanıcı veri talebinde bulunur, sağlayıcı inceleyip onaylar, veriler otomatik olarak model eğitim arayüzüne entegre edilir.
Model Seçimi ve Konfigürasyonu: Ana akım LLM'leri destekler, hiperparametreleri GUI üzerinden yapılandırır.
Hafifletilmiş ince ayar: Dahili LoRA / QLoRA motoru, eğitim ilerlemesini gerçek zamanlı olarak gösterir.
Model değerlendirme ve dağıtım: Yerleşik değerlendirme araçları, dağıtım veya ekosistem paylaşımı için dışa aktarmayı destekler.
Etkileşimli doğrulama arayüzü: Modelin soru-cevap yeteneğini doğrudan test etmek için sohbet tarzı bir arayüz sunar.
RAG oluşturma izlenebilirliği: Kaynak alıntısı ile cevap verin, güveni ve denetlenebilirliği artırın.
Model Factory sistem mimarisi, kimlik doğrulama, veri izinleri, model ince ayarı, değerlendirme dağıtımı ve RAG izleme süreçlerini kapsayan altı ana modülden oluşmaktadır. Güvenli, kontrol edilebilir, gerçek zamanlı etkileşimli ve sürdürülebilir bir şekilde gelir elde edebilen entegre bir model hizmet platformu oluşturur.
ModelFactory şu anda desteklenen büyük dil modeli yeteneklerinin kısa özeti aşağıdadır:
LLaMA Serisi: Ekosistemi en geniş, topluluğu en aktif ve genel performansı en güçlü olan, şu anda en yaygın açık kaynak temel modellerden biridir.
Mistral: Verimli mimari, mükemmel çıkarım performansı ile esnek dağıtım ve sınırlı kaynaklar için uygundur.
Qwen: Çince görev performansı mükemmel, genel yetenekleri güçlü, yerli geliştiriciler için en iyi seçimdir.
ChatGLM: Çince diyalog performansı öne çıkıyor, dikey müşteri hizmetleri ve yerelleştirilmiş senaryolar için uygundur.
Deepseek: Kod üretimi ve matematiksel akıl yürütmede üstün performans gösterir, akıllı geliştirme yardımcı araçları için uygundur.
Gemma: Google tarafından sunulan hafif bir model, yapısı net, hızlı bir şekilde öğrenmek ve denemek için kolay.
Falcon: Bir zamanlar performans standardıydı, temel araştırmalar veya karşılaştırmalı testler için uygundu, ancak topluluk etkinliği azalmıştır.
BLOOM: Çok dilli destek açısından güçlü, ancak çıkarım performansı daha zayıf, dil kapsama araştırmaları için uygundur.
GPT-2: Klasik erken model, yalnızca öğretim ve doğrulama amaçları için uygundur, gerçek dağıtım kullanımı önerilmez.
OpenLedger'in model kombinasyonu en son yüksek performanslı MoE modelini veya çok modlu modelleri içermese de, stratejisi eski değil, aksine zincir üzerindeki dağıtımın gerçek kısıtlamaları (çıkarım maliyeti, RAG uyumu, LoRA uyumluluğu, EVM ortamı) temelinde "pragmatik öncelik" yapılandırması yapmaktadır.
Model Factory, bir kodsuz araç zinciri olarak, tüm modeller katkı kanıtı mekanizması ile entegre edilmiştir ve veri katkıda bulunanların ile model geliştiricilerin haklarını güvence altına alır. Düşük erişim engeli, gelir elde etme ve birleştirilebilirlik avantajlarına sahiptir; geleneksel model geliştirme araçları ile karşılaştırıldığında:
Geliştiriciler için: Model kuluçkası, dağıtımı ve gelir için tam bir yol sunmak;
Platform için: Model varlıkların dolaşımını ve kombinasyon ekosistemini oluşturmak;
Uygulayıcılar için: Modelleri veya Ajanları API çağrısı yapar gibi birleştirebilirsiniz.
3.2 OpenLoRA, modelin zincir üzerindeki varlıklaştırılması için ince ayar
LoRA (Düşük-Rank Adaptasyonu), yeni görevleri öğrenmek için önceden eğitilmiş büyük bir modele "düşük rank matrisleri" ekleyerek orijinal model parametrelerini değiştirmeden çalışan etkili bir parametre ince ayar yöntemidir. Geleneksel büyük dil modelleri genellikle on milyarlarca hatta yüz milyar parametreye sahiptir. Onları belirli görevler için kullanmak için ince ayar yapılması gerekir. LoRA'nın temel stratejisi: "orijinal büyük modelin parametrelerini dondurmak, yalnızca eklenen yeni parametre matrislerini eğitmek." Parametre verimliliği, hızlı eğitim ve esnek dağıtım özellikleri ile şu anda Web3 model dağıtımı ve kombinasyon çağrıları için en uygun ana akım ince ayar yöntemidir.
OpenLoRA, OpenLedger tarafından oluşturulan çoklu model dağıtımı ve kaynak paylaşımı için tasarlanmış hafif bir çıkarım çerçevesidir. Temel hedefi, mevcut AI model dağıtımında yaygın olan yüksek maliyet, düşük yeniden kullanım, GPU kaynak israfı gibi sorunları çözmek ve "ödenebilir AI" (Payable AI) uygulamasını teşvik etmektir.
OpenLoRA sistem mimarisinin temel bileşenleri, modüler tasarım üzerine kuruludur ve model depolama, çıkarım yürütme, istek yönlendirme gibi kritik aşamaları kapsar. Verimli, düşük maliyetli çoklu model dağıtımı ve çağırma yeteneğini gerçekleştirir:
LoRA Adaptörü Depolama Modülü (LoRA Adaptörleri Depolama): İnce ayar yapılmış LoRA adaptörü, OpenLedger üzerinde barındırılmakta, ihtiyaç duyulduğunda yüklenmekte, tüm modellerin önceden belleğe yüklenmesini önleyerek kaynak tasarrufu sağlamaktadır.
Model Barındırma ve Dinamik Birleştirme Katmanı (Model Hosting & Adapter Merging Layer): Tüm ince ayar modelleri ortak temel büyük modeli paylaşır, çıkarım sırasında LoRA adaptörü dinamik olarak birleştirilir, birden fazla adaptörün ortak çıkarımını destekler, performansı artırır.
Çıkarım Motoru (Inference Engine): Flash-Attention, Paged-Attention, SGMV optimizasyonu gibi birçok CUDA optimizasyon tekniğini entegre eder.
İstek Yönlendirme ve Token Akış Modülü (Request Router & Token Streaming): İstek içindeki gerekli modele göre dinamik olarak doğru adaptöre yönlendirilir, token seviyesinde akış üretimi sağlamak için çekirdek optimizasyonu gerçekleştirilir.
OpenLoRA'nın çıkarım süreci, teknik açıdan "olgun ve genel" model hizmet sürecine aittir, aşağıdaki gibidir:
Temel model yükleme: Sistem LLaMA 3 gibi önceden yüklenmiş.
View Original
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.
OpenLedger: Veri odaklı modelleri birleştirilebilir Web3 AI ekonomisi inşa et
OpenLedger Derinlik Araştırması: Veri Tabanlı, Model Kombine Edilebilir Akıllı Ekonomi Kurma
Bir, Giriş | Crypto AI'nın model katman atlaması
Veri, model ve hesaplama gücü, AI altyapısının üç temel unsurudur, eksiksiz olamazlar. Geleneksel AI endüstrisinin altyapı evrimi ile benzer bir yol izleyen Crypto AI alanı da benzer aşamalardan geçti. 2024 yılının başında, piyasa bir süre merkeziyetsiz GPU projeleri tarafından domine edildi ve yaygın olarak "hesap gücünü birleştirme" anlayışı ile genişleme mantığına vurgu yapıldı. 2025 yılına girerken, sektörün odak noktası yavaş yavaş model ve veri katmanına kaymaya başladı ve bu da Crypto AI'nın temel kaynak rekabetinden daha sürdürülebilir ve uygulama değeri olan orta katman yapısına geçiş yaptığını gösteriyor.
Genel Büyük Model (LLM) vs Spesifik Model (SLM)
Geleneksel büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi, büyük ölçekli veri setleri ve karmaşık dağıtık mimarilere yüksek derecede bağımlıdır; parametre ölçekleri genellikle 70B ile 500B arasında değişir ve bir eğitim sürecinin maliyeti genellikle milyonlarca dolara ulaşır. Öte yandan, SLM (Özelleştirilmiş Dil Modeli), tekrar kullanılabilir temel modellerin hafif ince ayar paradigmaları olarak, genellikle açık kaynaklı modelleri temel alır; az sayıda yüksek kaliteli uzman verisi ve LoRA gibi tekniklerle birleştirerek belirli bir alan bilgisini içeren uzman modelleri hızlı bir şekilde oluşturur ve eğitim maliyetlerini ve teknik engelleri önemli ölçüde azaltır.
Dikkate değer olan, SLM'nin LLM ağırlıklarına entegre edilmeyeceği, bunun yerine Agent mimarisi çağrıları, eklenti sistemi dinamik yönlendirme, LoRA modülü sıcak eklentisi, RAG (Retrieve-Enhanced Generation) gibi yöntemlerle LLM ile işbirliği içinde çalıştığıdır. Bu mimari, LLM'nin geniş kapsama yeteneğini korurken, ince ayar modülü ile uzmanlık performansını artırarak son derece esnek bir bileşen zeka sistemi oluşturmuştur.
Crypto AI'nin model katmanındaki değeri ve sınırları
Kripto AI projeleri, esasen büyük dil modellerinin (LLM) temel yeteneklerini doğrudan artırmakta zordur; bunun temel nedeni ise
Ancak, açık kaynaklı temel modellerin üzerinde, Crypto AI projeleri hala özel dil modellerinin (SLM) ince ayarını yaparak ve Web3'ün doğrulanabilirliği ile teşvik mekanizmalarını birleştirerek değer uzantısını gerçekleştirebilir. AI endüstri zincirinin "kenar arayüz katmanı" olarak, iki temel yönde kendini göstermektedir:
AI model türleri sınıflandırması ve blok zinciri uygunluk analizi
Bundan dolayı, model türü Crypto AI projelerinin uygulanabilir noktaları genellikle küçük SLM'lerin hafif ince ayarı, RAG mimarisinin zincir üzerindeki veri erişimi ve doğrulaması, ayrıca Edge modelinin yerel dağıtımı ve teşviki üzerinde yoğunlaşmaktadır. Blockchain'in doğrulanabilirliği ve token mekanizmasıyla birleştirildiğinde, Crypto bu orta-düşük kaynaklı model senaryolarına benzersiz bir değer sunarak AI "arayüz katmanı" için farklılaştırılmış bir değer oluşturabilir.
Veri ve modele dayalı blockchain AI ağı, her bir veri ve modelin katkı kaynağını net, değiştirilemez bir şekilde zincirleme kaydetmeye olanak tanır, veri güvenilirliğini ve model eğitimine olan izlenebilirliği önemli ölçüde artırır. Ayrıca, akıllı sözleşme mekanizması sayesinde, veri veya model çağrıldığında otomatik olarak ödül dağıtımı tetiklenir, AI davranışını ölçülebilir, ticarete konu olabilen token değerine dönüştürerek sürdürülebilir bir teşvik sistemi oluşturur. Ayrıca, topluluk kullanıcıları token ile model performansını değerlendirebilir, kuralların oluşturulmasına ve iterasyona katılabilir, merkeziyetsiz yönetim yapısını geliştirebilir.
İki, Proje Özeti | OpenLedger'in AI Zincir Vizyonu
OpenLedger, veri ve model teşvik mekanizmalarına odaklanan mevcut pazardaki az sayıdaki blockchain AI projelerinden biridir. "Ödenebilir AI" kavramını ilk defa ortaya atmıştır ve adil, şeffaf ve birleştirilebilir bir AI çalışma ortamı oluşturmaya yönelik bir hedef gütmektedir. Veri katkıda bulunanları, model geliştiricileri ve AI uygulama inşacılarını aynı platformda işbirliği yapmaya teşvik ederek, gerçek katkılara dayalı zincir üzerindeki kazançları elde etmelerini sağlamaktadır.
OpenLedger, "veri sağlama"dan "model dağıtım"ına ve "kar paylaşımını çağırma"ya kadar tam bir döngü sunar; temel modülleri şunları içerir:
Yukarıdaki modüller aracılığıyla, OpenLedger veri odaklı, model olarak birleştirilebilir bir "akıllı ajan ekonomi altyapısı" oluşturdu ve AI değer zincirinin zincir üzerindeki dönüşümünü teşvik etti.
Ve blockchain teknolojisi benimsemesinde, OpenLedger, OP Stack + EigenDA'yı temel alarak AI modelleri için yüksek performanslı, düşük maliyetli ve doğrulanabilir bir veri ve sözleşme yürütme ortamı oluşturmuştur.
NEAR gibi daha çok temel düzeyde, veri egemenliği ve „BOS'ta AI Ajanları“ mimarisine odaklanan genel AI zincirlerine kıyasla, OpenLedger daha çok veri ve model teşvikine yönelik AI özel zincirleri inşa etmeye odaklanmaktadır. Model geliştirme ve çağrısının zincir üzerinde izlenebilir, birleştirilebilir ve sürdürülebilir bir değer döngüsü sağlamak için çaba göstermektedir. Bu, Web3 dünyasındaki model teşvik altyapısıdır ve model barındırma, kullanım ücretlendirmesi ve zincir üzerindeki birleştirilebilir arayüzler ile birleştirerek „modelin varlık olarak“ gerçekleştirilmesi yolunu ileriye taşımaktadır.
Üç, OpenLedger'ın Temel Bileşenleri ve Teknik Mimarisi
3.1 Model Fabrikası, kodsuz model fabrikası
ModelFactory, OpenLedger ekosisteminde bulunan büyük bir dil modeli (LLM) ince ayar platformudur. Geleneksel ince ayar çerçevelerinden farklı olarak, ModelFactory tamamen grafik arayüzü ile işlem yapma imkanı sunar; komut satırı araçlarına veya API entegrasyonuna gerek yoktur. Kullanıcılar, OpenLedger üzerinde yetkilendirilmiş ve onaylanmış veri setlerine dayanarak modellerini ince ayar yapabilirler. Veri yetkilendirme, model eğitimi ve dağıtımı için entegre bir iş akışı sağlar ve temel süreçleri şunlardır:
Model Factory sistem mimarisi, kimlik doğrulama, veri izinleri, model ince ayarı, değerlendirme dağıtımı ve RAG izleme süreçlerini kapsayan altı ana modülden oluşmaktadır. Güvenli, kontrol edilebilir, gerçek zamanlı etkileşimli ve sürdürülebilir bir şekilde gelir elde edebilen entegre bir model hizmet platformu oluşturur.
ModelFactory şu anda desteklenen büyük dil modeli yeteneklerinin kısa özeti aşağıdadır:
OpenLedger'in model kombinasyonu en son yüksek performanslı MoE modelini veya çok modlu modelleri içermese de, stratejisi eski değil, aksine zincir üzerindeki dağıtımın gerçek kısıtlamaları (çıkarım maliyeti, RAG uyumu, LoRA uyumluluğu, EVM ortamı) temelinde "pragmatik öncelik" yapılandırması yapmaktadır.
Model Factory, bir kodsuz araç zinciri olarak, tüm modeller katkı kanıtı mekanizması ile entegre edilmiştir ve veri katkıda bulunanların ile model geliştiricilerin haklarını güvence altına alır. Düşük erişim engeli, gelir elde etme ve birleştirilebilirlik avantajlarına sahiptir; geleneksel model geliştirme araçları ile karşılaştırıldığında:
3.2 OpenLoRA, modelin zincir üzerindeki varlıklaştırılması için ince ayar
LoRA (Düşük-Rank Adaptasyonu), yeni görevleri öğrenmek için önceden eğitilmiş büyük bir modele "düşük rank matrisleri" ekleyerek orijinal model parametrelerini değiştirmeden çalışan etkili bir parametre ince ayar yöntemidir. Geleneksel büyük dil modelleri genellikle on milyarlarca hatta yüz milyar parametreye sahiptir. Onları belirli görevler için kullanmak için ince ayar yapılması gerekir. LoRA'nın temel stratejisi: "orijinal büyük modelin parametrelerini dondurmak, yalnızca eklenen yeni parametre matrislerini eğitmek." Parametre verimliliği, hızlı eğitim ve esnek dağıtım özellikleri ile şu anda Web3 model dağıtımı ve kombinasyon çağrıları için en uygun ana akım ince ayar yöntemidir.
OpenLoRA, OpenLedger tarafından oluşturulan çoklu model dağıtımı ve kaynak paylaşımı için tasarlanmış hafif bir çıkarım çerçevesidir. Temel hedefi, mevcut AI model dağıtımında yaygın olan yüksek maliyet, düşük yeniden kullanım, GPU kaynak israfı gibi sorunları çözmek ve "ödenebilir AI" (Payable AI) uygulamasını teşvik etmektir.
OpenLoRA sistem mimarisinin temel bileşenleri, modüler tasarım üzerine kuruludur ve model depolama, çıkarım yürütme, istek yönlendirme gibi kritik aşamaları kapsar. Verimli, düşük maliyetli çoklu model dağıtımı ve çağırma yeteneğini gerçekleştirir:
OpenLoRA'nın çıkarım süreci, teknik açıdan "olgun ve genel" model hizmet sürecine aittir, aşağıdaki gibidir: