Sıfır maliyetli #AIRDROP: Grass
Seed turunda 3,5 Milyon dolar yatırım alan, yapay zeka laboratuvarlarına internet bant genişliği ve data sunan @getgrass projesinin paylaşımlarına bakacak olursak bir geri sayım başlamış durumda. Projenin hali hazırda bir tokeni olmasada olası potansiyeli ile yüzbinlerce insanı kendine çekmiş durumda. Ve beklentiler gittikçe artmakta. Bilenleriniz bilir , bilmeyenlerinizde duysun Grass ağı, yapay zeka verilerini internetten kazımak için aşırı bant genişliğinizi kullanıyor. Yapay zeka laboratuvarlarının dil modellerini eğitme sürecini incelerken, ağın hangi tür materyallere eriştiğini ve kişisel verilerinizin neden bu sürecin bir parçası olmadığını anlamamıza yardımcı oluyor.
Grass'ın süprizi merakla bekleniyor. Grass'ın aşırı internet bant genişliğinizi yapay zeka verilerini çekmek için kullanması bilgisine muhtemelen aşinasınızdır. Ancak, bir dil modelini eğitmek için gereken web verisinin türü ve bu verilere neden ihtiyaç duyulduğu gibi sorulara cevap bulmak önemli. Büyük dil modellerinin çalışma prensiplerini anlamak için kısa bir göz atalım. Bu, yapay zekayı daha iyi anlamak isteyen bir yetişkin gibi düşünmeniz gereken bir açıklama olacak.
O halde, nereden başlamalıyız? Yüksek Lisans Dereceleri ve Kelime Vektörleri Üretimi Basitçe ifade etmek gerekirse, Yüksek Lisanslar, sorulara cevap verebilen yapay zeka algoritmalarıdır. Bir konunun özetini, bir metnin çevirisini veya bir sorunun çözümünü isteyebilirsiniz ve Yüksek Lisanslar, bu isteklere yanıt olarak tahmini metinler üretirler. Ancak, bu algoritmaların nasıl çalıştığını anlamak için biraz daha detaylı bakmamız gerekiyor. Yüksek Lisanslar, bir dildeki kelimeler arasındaki ilişkileri analiz eder ve bu ilişkileri sayı dizilerine dönüştürürler. Bu sayı dizilerine "kelime vektörleri" denir ve Yüksek Lisanslar tarafından gerçek dilin temsil edilmesinde kullanılırlar. Bir örnek üzerinden açıklamak gerekirse: Diyelim ki bir yemekte köfteli bir şey yiyorsunuz, ancak yanındaki makarnanın adını hatırlamıyorsunuz. Yüksek Lisans'a bu gizemli erişteye ne ad verileceğini sorarsanız, muhtemelen "makarna" ve "köfte" kelimelerinin aynı cümlede geçtiği bir isim arayacaktır. Ve işte karşınızda: "Spagetti". Ancak, daha karmaşık sorularla karşılaştığımızda, Yüksek Lisansların daha uzun kelime vektörleri ve daha büyük veri kümelerine ihtiyaç duyduğunu görürüz. Bir Yüksek Lisans'ı herhangi bir soruyu yanıtlayabilecek şekilde eğitmek istiyorsak, daha büyük veri kümelerine erişmemiz gerekir. Büyük Veri Birçok yapay zeka laboratuvarı, son derece gelişmiş Yüksek Lisanslar oluşturmak için insanlığın kayıtlı bilgisine erişmeyi hedefliyor. Bu laboratuvarlar, çok daha uzun kelime vektörleri üretebilen ve daha ince ilişkileri yakalayabilen modeller oluşturmak için geniş veri kümelerini kullanıyorlar. Örneğin, tüm İngilizce Vikipedi'de eğitilen bir model, çeşitli soruları yanıtlayabilir. Ancak, bu kadar büyük bir veriye erişmek kolay değildir. İşte bu noktada, Grass ağı devreye giriyor. Grass ağı, çeşitli veri kaynaklarından veri kazımak ve yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılır. Bu alanda eşsizdir. Sonuç olarak; referans linkim ile Grass'ın betasını ziyaret edebilir, giriş yapabilir ve bu web3.0 dünyasında ki yerinizi ayırt edebilirsiniz. Kayıt linki:
https://app.getgrass.io/register/?referralCode=E7V23NmK0mp0FwO
