📌 AI'nın gelişim hızı, düzenlemeleri ve etik yapıları çok aştığında, "eğitim verileri"nin kalitesini nasıl garanti altına alabiliriz?
@JoinSapien daha bağlayıcı bir çözüm önerdi: veri katkıcıları ekosistemini yeniden yapılandırmak için staking + itibar sistemi kullanmak.
Bu model karmaşık değil ama çok "Web3":
1️⃣ Görev yerine getirilmeden önce token'ların teminat olarak verilmesi gerekmektedir → Katkıda bulunmadan önce sorumluluk alınmalıdır 2️⃣ Tamamlandıktan sonra topluluk içindeki akran incelemesi → Merkeziyetsiz kalite doğrulama 3️⃣ Sonuç, katkıda bulunanların itibarını etkiler → İtibar, görev yetkileri ve kazançlarla bağlantılıdır.
Bu mekanizmanın arkasında dikkat çekici birkaç sistemik değişken bulunmaktadır:
🔹Veri kalitesi, merkezi bir denetim sistemine bağımlı olmaksızın, ceza mekanizması aracılığıyla otomatik olarak ayarlanmaktadır. 🔹Teşvik yapısı ve "katılımcı güvenilirliği" güçlü bir şekilde bağlanmıştır, etkin bir şekilde koyunları yalama/bot spamını önler. 🔹Tüm katkı süreçleri zincir üzerinde izlenebilir, sonraki AI modellerinin eğitim yollarını doğrulamasını sağlar.
📊 Şu ana kadar: 🔹1.800.000+ katılımcı 🔹185 milyon+ etiket görevi 🔹 Sağlık, eğitim, otonom sürüş gibi birçok dikey senaryoyu kapsar.
"AI hesaplama gücü" ve "AI modellerinin" aşırı rekabet içinde olduğu şu dönemde, eğitim verilerinin kalite kontrol sistemi nadir bir kaynak haline geldi.
Sapien, OpenAI tarzı büyük modellerin yerini almaya çalışmadı, bunun yerine farklı bir yol seçti - kurallar, sorumluluk ve teşvikler ile "insan bilgisi"nin AI sistemindeki güvenilirliğini artırmayı hedefliyor.
Belki de bu mekanizma, bir sonraki aşamanın ana parçasıdır. "Ne yapabilirim" değil, "doğru mu yapıyorum" ve "doğru mu".
Kalite, sloganlarla haykırılarak elde edilmez, kurallarla zorlanarak elde edilir.
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.
📌 AI'nın gelişim hızı, düzenlemeleri ve etik yapıları çok aştığında, "eğitim verileri"nin kalitesini nasıl garanti altına alabiliriz?
@JoinSapien daha bağlayıcı bir çözüm önerdi: veri katkıcıları ekosistemini yeniden yapılandırmak için staking + itibar sistemi kullanmak.
Bu model karmaşık değil ama çok "Web3":
1️⃣ Görev yerine getirilmeden önce token'ların teminat olarak verilmesi gerekmektedir → Katkıda bulunmadan önce sorumluluk alınmalıdır
2️⃣ Tamamlandıktan sonra topluluk içindeki akran incelemesi → Merkeziyetsiz kalite doğrulama
3️⃣ Sonuç, katkıda bulunanların itibarını etkiler → İtibar, görev yetkileri ve kazançlarla bağlantılıdır.
Bu mekanizmanın arkasında dikkat çekici birkaç sistemik değişken bulunmaktadır:
🔹Veri kalitesi, merkezi bir denetim sistemine bağımlı olmaksızın, ceza mekanizması aracılığıyla otomatik olarak ayarlanmaktadır.
🔹Teşvik yapısı ve "katılımcı güvenilirliği" güçlü bir şekilde bağlanmıştır, etkin bir şekilde koyunları yalama/bot spamını önler.
🔹Tüm katkı süreçleri zincir üzerinde izlenebilir, sonraki AI modellerinin eğitim yollarını doğrulamasını sağlar.
📊 Şu ana kadar:
🔹1.800.000+ katılımcı
🔹185 milyon+ etiket görevi
🔹 Sağlık, eğitim, otonom sürüş gibi birçok dikey senaryoyu kapsar.
"AI hesaplama gücü" ve "AI modellerinin" aşırı rekabet içinde olduğu şu dönemde, eğitim verilerinin kalite kontrol sistemi nadir bir kaynak haline geldi.
Sapien, OpenAI tarzı büyük modellerin yerini almaya çalışmadı, bunun yerine farklı bir yol seçti - kurallar, sorumluluk ve teşvikler ile "insan bilgisi"nin AI sistemindeki güvenilirliğini artırmayı hedefliyor.
Belki de bu mekanizma, bir sonraki aşamanın ana parçasıdır. "Ne yapabilirim" değil, "doğru mu yapıyorum" ve "doğru mu".
Kalite, sloganlarla haykırılarak elde edilmez, kurallarla zorlanarak elde edilir.
@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # CookieSnaps #Sapien # SapienSnaps