El futuro más allá de los LLM: ¿Por qué los modelos pequeños y los buenos datos son la clave? 】 En los últimos dos años, los LLM (grandes modelos de lenguaje) se han convertido en sinónimo del mundo de la IA, con todos, desde GPT hasta Claude, Gemini y Llama, compitiendo por el número de parámetros, la emergencia y los límites de inferencia. Pero a medida que el frenesí tecnológico vuelve a estar de moda, está surgiendo una nueva tendencia, en la que los modelos de lenguaje pequeños (SLM) y los datos de alta calidad se están convirtiendo en el verdadero foco de la próxima fase de la evolución de la IA. Este artículo dará una nueva mirada al papel clave que desempeña OpenLedger en esta tendencia y reflexionará sobre las criptomonedas competidoras en la "era post-LLM". 1. El cuello de botella de los modelos grandes: no cuanto más grandes sean los parámetros, mejor No cabe duda de que los grandes modelos han marcado el comienzo de una nueva era de la IA. Sin embargo, a medida que los LLM se apilan y expanden aún más, se hacen más evidentes múltiples cuellos de botella: (1) El costo de inferencia es demasiado alto: los modelos grandes generalmente requieren recursos informáticos costosos, que no son adecuados para la implementación en el borde o las llamadas de alta frecuencia; (2) Velocidad de respuesta lenta: especialmente en escenarios de razonamiento complejo o procesamiento de contexto largo, hay retrasos e ineficiencia; (3) El dilema de la "media": los modelos grandes persiguen la versatilidad pero carecen de la capacidad de responder con precisión a los problemas del dominio vertical; (4) Los datos no son rastreables: Los datos utilizados en el proceso de entrenamiento del modelo suelen ser mixtos, con sesgos, abusos y opacidad. Estos problemas no solo limitan la implementación a gran escala de los LLM, sino que también proporcionan un gran avance para el MST y los sistemas de innovación basados en datos. En segundo lugar, las ventajas de la era de los modelos pequeños: ligeros, profesionales, controlables El auge del SLM no es accidental, sino un reflejo de la naturaleza antieconómica y poco fiable de los modelos grandes. En varios escenarios del mundo real, el SLM presenta las siguientes ventajas: (1) Personalizable: Se puede ajustar en torno a tareas específicas (como servicio al cliente, transacciones, traducción, etc.), y el rendimiento es más enfocado; (2) Bajo costo: la sobrecarga de inferencia es menor y es adecuada para la implementación en nodos locales, móviles o periféricos. (3) Fuerte capacidad de control: el proceso de capacitación es más corto y la fuente de datos utilizada se puede registrar claramente, lo que favorece la trazabilidad y el cumplimiento; (4) Despliegue descentralizado: Es más fácil integrarlo en el entorno Web3 para formar una red de modelos invocables y auditables en la cadena. Esta tendencia también está profundamente alineada con la filosofía de diseño de OpenLedger. 3. La posición de OpenLedger: Reinventar el paradigma del modelo con "buenos datos". OpenLedger no compite directamente con la capa de modelos de LLM, sino que opta por refactorizar los sistemas de datos de abajo hacia arriba para servir al auge de SLM. Su lógica central es: (1) Hacer que los datos sean "valiosos": A través del mecanismo PoA y la red Datanets, proporciona activos de datos confiables, rastreables y negociables para modelos de IA; (2) Fomentar la apertura del modelo: el modo de IA pagadera permite invocar SLM y conectarlo a las tareas, y los ingresos se distribuyen según el uso; (3) Incentivos para contribuciones reales: A través del sistema de reputación y el mecanismo de incentivos, los intereses de los productores de datos, los desarrolladores de modelos y los llamadores. Esto significa que OpenLedger está construyendo un ecosistema abierto en torno a "modelo pequeño + buenos datos", que proporciona un complemento estructural para la era posterior a LLM. En cuarto lugar, el panorama futuro: de "grande y completo" a "pequeño y especializado" Es previsible que el futuro de la IA no sea un modelo único para todos, sino una red de "unidades inteligentes en miniatura" que giren en torno a escenarios. Estos pequeños modelos: (1) Conéctese con fuentes de datos de alta calidad, en lugar de depender de la captura de ruido de Internet; (2) verificar el proceso de capacitación y el historial de llamadas a través del mecanismo en cadena para mejorar la credibilidad; (3) Vinculación con diferentes protocolos de aplicación (DeFi, GameFi, redes sociales, etc.) para construir una capa de herramientas Web3 impulsada por IA. OpenLedger está construyendo la infraestructura para esta tendencia: no está en los parámetros de volumen, sino en el "mecanismo de reconocimiento de valor de datos" y el "modelo de distribución de incentivos" de volumen, que es esencialmente una plataforma pública que proporciona un terreno confiable para los modelos de IA. La ambición de OpenLedger no es crear el próximo GPT, sino proporcionar el soporte subyacente para el flujo de datos, el reconocimiento de la reputación y los incentivos para la próxima generación de SLM. Fuera del viejo paradigma de "los parámetros son poder", intenta responder a una pregunta más fundamental: "¿Quién puede proporcionar un terreno creíble para el futuro de la IA?" En un nuevo ciclo en el que los modelos ya no son omnipotentes y los datos son críticos, OpenLedger se encuentra en el punto de inflexión narrativo adecuado. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列