“जहां उद्योग जा रहा है, उसके लिए निर्माण करें, न कि यह कहाँ है।” इस मंत्र ने दशकों से विघटनकारी नवाचारों को हवा दी है – माइक्रोप्रोसेसर्स पर पूंजीकृत Microsoft, Salesforce ने क्लाउड और उबेर को मोबाइल क्रांति में संपन्न किया।

एक ही सिद्धांत एआई पर लागू होता है – जेनेरिक एआई इतनी तेजी से विकसित हो रहा है कि आज की क्षमताओं के लिए इमारत अप्रचलितता के जोखिमों के लिए इमारत है। ऐतिहासिक रूप से, वेब 3 ने इस एआई विकास में बहुत कम भूमिका निभाई है। लेकिन क्या यह उद्योग को फिर से आकार देने वाले नवीनतम रुझानों के अनुकूल हो सकता है?

2024 जेनेरिक एआई के लिए एक निर्णायक वर्ष था, जिसमें ग्राउंडब्रेकिंग रिसर्च एंड इंजीनियरिंग एडवांसमेंट्स थे। यह भी वर्ष था कि वेब 3-एआई कथा ने सट्टा प्रचार से वास्तविक उपयोगिता की झलक में संक्रमण किया। जबकि एआई की पहली लहर मेगा-मॉडल, लंबे प्रशिक्षण चक्र, विशाल गणना समूहों और गहरे उद्यम जेब के चारों ओर घूमती है-उन्हें वेब 3 के लिए काफी हद तक दुर्गम बनाती है-2024 में नए रुझान सार्थक वेब 3 एकीकरण के लिए दरवाजे खोल रहे हैं।

Web3-AI के मोर्चे पर, 2024 में मेम-चालित एजेंटिक प्लेटफार्मों जैसी सट्टा परियोजनाओं का वर्चस्व था, जो तेजी से बाजार की भावना को प्रतिबिंबित करता था, लेकिन थोड़ी वास्तविक दुनिया की उपयोगिता की पेशकश करता था। जैसा कि प्रचारित होता है, अवसर की एक खिड़की मूर्त उपयोग के मामलों पर फिर से शुरू करने के लिए उभर रही है। अनुसंधान और प्रौद्योगिकी में परिवर्तनकारी बदलाव के साथ, 2025 का जेनेरिक एआई परिदृश्य काफी अलग होगा। इनमें से कई बदलाव Web3 को अपनाने को उत्प्रेरित कर सकते हैं, लेकिन केवल तभी जब उद्योग भविष्य के लिए बनाता है।

आइए एआई को आकार देने वाले पांच प्रमुख रुझानों और वेब 3 के लिए मौजूद क्षमता की जांच करें।

1। तर्क दौड़

तर्क बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए अगला फ्रंटियर बन गया है। GPT-01, दीपसेक R1, और मिथुन फ्लैश प्लेस जैसे हाल के मॉडल उनकी प्रगति के मूल में क्षमताओं को तर्क देते हैं। कार्यात्मक रूप से, तर्क एआई को संरचित, बहु-चरण प्रक्रियाओं में जटिल अनुमान कार्यों को तोड़ने की अनुमति देता है, अक्सर विचार (सीओटी) तकनीकों की श्रृंखला का लाभ उठाता है। जिस तरह निर्देश-निम्नलिखित एलएलएम के लिए एक मानक बन गया, उसी तरह तर्क जल्द ही सभी प्रमुख मॉडलों के लिए एक आधारभूत क्षमता होगी।

Web3-AI अवसर

तर्क में जटिल वर्कफ़्लोज़ शामिल होता है जिसमें ट्रेसबिलिटी और पारदर्शिता की आवश्यकता होती है – एक ऐसा क्षेत्र जहां वेब 3 चमकता है। एक एआई-जनित लेख की कल्पना करें, जहां हर तर्क कदम सत्यापित है, ऑन-चेन, अपने तार्किक अनुक्रम का एक अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड प्रदान करता है। एक ऐसी दुनिया में जहां एआई-जनित सामग्री डिजिटल इंटरैक्शन पर हावी है, इस स्तर की सिद्धता एक मौलिक आवश्यकता बन सकती है। Web3 आज के AI पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण अंतर को कम करते हुए, AI तर्क मार्गों को सत्यापित करने के लिए एक विकेन्द्रीकृत, भरोसेमंद परत प्रदान कर सकता है।

2। सिंथेटिक डेटा प्रशिक्षण तराजू

उन्नत तर्क का एक प्रमुख प्रवर्तक सिंथेटिक डेटा है। डीपसेक आर 1 जैसे मॉडल उच्च गुणवत्ता वाले तर्क डेटासेट उत्पन्न करने के लिए इंटरमीडिएट सिस्टम (जैसे आर 1-जीरो) का उपयोग करते हैं, जो तब ठीक-ट्यूनिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं। यह दृष्टिकोण वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर निर्भरता को कम करता है, मॉडल विकास में तेजी लाता है और मजबूती में सुधार करता है।

Web3-AI अवसर

सिंथेटिक डेटा जनरेशन एक अत्यधिक समानांतर कार्य है, जो विकेंद्रीकृत नेटवर्क के लिए आदर्श है। एक Web3 फ्रेमवर्क नोड्स को सिंथेटिक डेटा जेनरेशन की ओर कंप्यूट पावर में योगदान करने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है, डेटासेट उपयोग के आधार पर पुरस्कार अर्जित कर सकता है। यह एक विकेन्द्रीकृत एआई डेटा अर्थव्यवस्था को बढ़ावा दे सकता है, जो कि डाटासेट्स पावर ओपन-सोर्स और मालिकाना एआई मॉडल समान रूप से।

3। प्रशिक्षण के बाद के वर्कफ़्लोज़ के लिए शिफ्ट

प्रारंभिक एआई मॉडल हजारों जीपीयू की आवश्यकता वाले बड़े पैमाने पर प्रीट्रेनिंग वर्कलोड पर निर्भर थे। हालांकि, GPT-01 जैसे मॉडल ने उन्नत तर्क जैसी अधिक विशिष्ट क्षमताओं को सक्षम करते हुए, मध्य-प्रशिक्षण और पोस्ट-ट्रेनिंग पर ध्यान केंद्रित किया है। यह बदलाव नाटकीय रूप से आवश्यकताओं की गणना करता है, जो केंद्रीकृत समूहों पर निर्भरता को कम करता है।

Web3-AI अवसर

प्रेट्रिंग की मांग को केंद्रीकृत जीपीयू फार्मों में, पोस्ट-ट्रेनिंग को विकेंद्रीकृत नेटवर्क में वितरित किया जा सकता है। Web3 विकेंद्रीकृत AI मॉडल शोधन की सुविधा प्रदान कर सकता है, जिससे योगदानकर्ताओं को शासन या वित्तीय प्रोत्साहन के बदले में संसाधनों की गणना करने की अनुमति मिलती है। यह बदलाव एआई विकास का लोकतंत्रीकरण करता है, जिससे विकेन्द्रीकृत प्रशिक्षण इन्फ्रास्ट्रक्चर अधिक व्यवहार्य है।

4। डिस्टिल्ड छोटे मॉडलों का उदय

आसवन, एक प्रक्रिया जिसमें बड़े मॉडल का उपयोग छोटे, विशेष संस्करणों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, ने गोद लेने में वृद्धि देखी है। लामा, मिथुन, जेम्मा और डीपसेक जैसे एआई परिवारों में अब दक्षता के लिए अनुकूलित डिस्टिल्ड वेरिएंट शामिल हैं, जो उन्हें कमोडिटी हार्डवेयर पर चलाने में सक्षम बनाते हैं।

Web3-AI अवसर

डिस्टिल्ड मॉडल उपभोक्ता-ग्रेड जीपीयू या यहां तक ​​कि सीपीयू पर चलने के लिए पर्याप्त कॉम्पैक्ट हैं, जो उन्हें विकेंद्रीकृत इनवेंशन नेटवर्क के लिए एक आदर्श फिट बनाते हैं। Web3- आधारित AI Inference मार्केटप्लेस उभर सकता है, जिसमें नोड्स हल्के, डिस्टिल्ड मॉडल को निष्पादित करने के लिए कंप्यूट पावर प्रदान करते हैं। यह AI अनुमान को विकेंद्रीकृत करेगा, क्लाउड प्रदाताओं पर निर्भरता को कम करेगा और प्रतिभागियों के लिए नए टोकनित प्रोत्साहन संरचनाओं को अनलॉक करेगा।

5। पारदर्शी एआई मूल्यांकन की मांग

जेनेरिक एआई में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक मूल्यांकन है। कई शीर्ष-स्तरीय मॉडल ने मौजूदा उद्योग बेंचमार्क को प्रभावी ढंग से याद किया है, जो उन्हें वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए अविश्वसनीय है। जब आप एक मॉडल को किसी दिए गए बेंचमार्क पर अत्यधिक उच्च स्कोर करते हुए देखते हैं, तो यह अक्सर होता है क्योंकि उस बेंचमार्क को मॉडल के प्रशिक्षण कॉर्पस में शामिल किया गया है। आज, मॉडल मूल्यांकन परिणामों को सत्यापित करने के लिए कोई मजबूत तंत्र मौजूद नहीं है, प्रमुख कंपनियां तकनीकी कागजात में स्व-रिपोर्ट की गई संख्या पर भरोसा करती हैं।

Web3-AI अवसर

ब्लॉकचेन-आधारित क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ एआई मूल्यांकन में कट्टरपंथी पारदर्शिता का परिचय दे सकते हैं। विकेन्द्रीकृत नेटवर्क मानकीकृत बेंचमार्क में मॉडल प्रदर्शन को सत्यापित कर सकते हैं, जो कि अस्वाभाविक कॉर्पोरेट दावों पर निर्भरता को कम कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, Web3 प्रोत्साहन नए, सामुदायिक-संचालित मूल्यांकन मानकों के विकास को प्रोत्साहित कर सकता है, AI जवाबदेही को नई ऊंचाइयों तक पहुंचा सकता है।

क्या Web3 AI की अगली लहर के अनुकूल हो सकता है?

जनरेटिव एआई एक प्रतिमान बदलाव से गुजर रहा है। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) का मार्ग अब लंबे समय तक प्रशिक्षण चक्रों के साथ अखंड मॉडल द्वारा केवल हावी नहीं है। नई सफलताएं-जैसे कि तर्क-चालित आर्किटेक्चर, सिंथेटिक डेटासेट नवाचार, पोस्ट-ट्रेनिंग ऑप्टिमाइज़ेशन और मॉडल डिस्टिलेशन-एआई वर्कफ़्लोज़ को विकेंद्रीकृत कर रहे हैं।

Web3 बड़े पैमाने पर जनरेटिव AI की पहली लहर से अनुपस्थित था, लेकिन ये उभरते रुझान नए अवसरों का परिचय देते हैं जहां विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर वास्तविक उपयोगिता प्रदान कर सकते हैं। अब महत्वपूर्ण सवाल यह है: क्या वेब 3 इस क्षण को जब्त करने और एआई क्रांति में एक प्रासंगिक बल बनने के लिए तेजी से आगे बढ़ सकता है?