【Будущее, превосходящее LLM: почему маленькие модели и хорошие данные являются ключевыми?】 За последние два года LLM (большие языковые модели) стали синонимом мира ИИ, от GPT до Claude, от Gemini до Llama, компании соревновались в количестве параметров, способности к возникновению и предельной способности к рассуждению. Но когда технологический бум вернулся к спокойствию, новая тенденция постепенно начинает проявляться — маленькие модели (Small Language Model, SLM) и качественные данные становятся настоящим фокусом следующего этапа эволюции ИИ. В этой статье мы начнем с этой тенденции, чтобы переосмыслить ключевую роль OpenLedger и подумать о коде конкуренции в «эпоху после LLM». 1. Проблемы больших моделей: не всегда больше значит лучше Несомненно, большие модели открыли новую эру ИИ. Но с дальнейшим накоплением и расширением LLM несколько проблем становятся все более очевидными: (1) Слишком высокие затраты на рассуждение: большие модели обычно требуют дорогих вычислительных ресурсов, что делает их неподходящими для развертывания на краю или частого вызова; (2) Медленная скорость ответа: особенно в сложных сценариях рассуждения или обработки длинного контекста, возникают задержки и неэффективность; (3) Дилемма «среднего уровня»: большие модели стремятся к универсальности, но не обладают точной способностью отвечать на вопросы в вертикальных областях; (4) Невозможность отслеживания данных: данные, используемые в процессе обучения модели, часто смешаны, что приводит к предвзятости, злоупотреблениям и непрозрачности. Эти проблемы не только ограничивают массовое внедрение LLM, но и предоставляют прорывные возможности для SLM и инновационных систем, основанных на данных. 2. Преимущества эпохи маленьких моделей: легкость, специализация, управляемость Возникновение SLM не случайно, а является отражением неэкономичности и ненадежности больших моделей. В нескольких реальных сценариях SLM демонстрируют следующие преимущества: (1) Настраиваемость: можно тонко настроить под конкретные задачи (например, обслуживание клиентов, торговля, перевод и т. д.), производительность более сосредоточена; (2) Низкие затраты: затраты на рассуждение меньше, что делает их подходящими для развертывания на локальных устройствах, мобильных телефонах или краевых узлах; (3) Высокая управляемость: процесс обучения короче, можно четко отслеживать источники используемых данных, что способствует отслеживанию и соблюдению норм; (4) Децентрализованное развертывание: легче интегрироваться в среду Web3, создавая модельную сеть, которую можно вызывать и проверять на блокчейне. Эта тенденция также глубоко соответствует философии дизайна OpenLedger. 3. Позиция OpenLedger: переосмысление модели с помощью «хороших данных» OpenLedger не конкурирует напрямую на уровне моделей LLM, а выбирает перестроить систему данных с нуля, чтобы поддержать рост SLM. Его основная логика заключается в следующем: (1) Сделать данные «ценными»: через механизм PoA и сеть Datanets предоставить ИИ моделям надежные, отслеживаемые, торговые данные; (2) Поощрять открытость моделей: модель Payable AI позволяет SLM быть вызываемыми и подключаемыми к задачам, одновременно распределяя доходы в зависимости от использования; (3) Стимулировать реальные вклады: через систему репутации и механизмы поощрения связывать интересы производителей данных, разработчиков моделей и пользователей. Это означает, что OpenLedger создает открытую экосистему вокруг «маленьких моделей + хороших данных», предоставляя структурное дополнение для эпохи после LLM. 4. Будущая картина: переход от «большого и всеобъемлющего» к «маленькому и специализированному» Можно предсказать, что будущее ИИ не будет представлено одной большой моделью, а станет сетью «микроумных единиц», сосредоточенных на конкретных сценариях. Эти маленькие модели будут: (1) Подключаться к качественным источникам данных, а не полагаться на шум из интернета; (2) Проверять свой процесс обучения и историю вызовов через механизмы на блокчейне, повышая доверие; (3) Взаимодействовать с различными приложениями (DeFi, GameFi, социальные сети и т. д.), создавая уровень инструментов Web3, управляемых ИИ. OpenLedger как раз и строит инфраструктуру для этой тенденции: он не сосредоточен на параметрах, а на механизмах оценки ценности данных и моделях распределения вознаграждений, по сути, предоставляя общественную платформу для надежной почвы для ИИ моделей. Амбиции OpenLedger не заключаются в создании следующего GPT, а в предоставлении поддержки для следующего поколения SLM в области потоков данных, распознавания репутации и механизмов поощрения. Вне старой парадигмы «параметры — это власть» он пытается ответить на более фундаментальный вопрос: «Кто может предоставить надежную почву для будущего ИИ?» В новой эпохе, где модели больше не универсальны, а данные становятся ключевыми, OpenLedger стоит на правильном поворотном моменте повествования. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #Полный анализ серии OpenLedger