Yazarlar: Chris Dixon, a16z crypto kurucusu; Elizabeth Harkavy, a16z crypto ortağı; Çeviri: Jinse Caijing Xiaozou
Modern yapay zeka sistemleri sadece hesaplama gücüne ve algoritmalara değil, aynı zamanda insan geri bildirimine de bağımlıdır. Şirketler, insan geri bildirimiyle güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) ve doğrudan tercih optimizasyonu (DPO) gibi eğitim sonrası optimizasyon tekniklerini kullanarak modellerini geliştirmektedirler. Bu teknikler önyargıları azaltabilir ve modellerin istemlere daha yüksek kalitede ve daha tutarlı yanıtlar vermesini sağlar - bu, AI gelişimini hızlandırmak için kritik öneme sahiptir. Model değerlendirmesi de aynı derecede önemlidir, ancak "daha iyi"nin ne olduğunu tanımlamadan model optimizasyonu sağlanamaz.
Zorluk burada ortaya çıkıyor: İşletmeler paylaşmak konusunda isteksizdir - verileri ve eğitim süreçlerini gizli tutarlar. Sonuç olarak, yapay zeka modeli değerlendirmesi yalnızca kapalı sistemlerden gelen sınırlı bilgilere veya pratik uygulamalardan bağımsız statik kıyaslamalara dayanabilir ve bu da model geliştirme alanını ciddi şekilde kısıtlar. Kullanıcılar ayrıca, geri bildirimlerinin modeli nasıl etkileyeceğini ve hatta benimsenip benimsenmeyeceğini bilmeden kör bir noktadadır. Bazı model skor tabloları ve kitle kaynak platformları şeffaflığı artırmaya çalışır, ancak çoğu zaman kullanıcıların katkılarını izlemelerine veya katılım için somut bir getiri sağlamalarına izin vermez. Adil ve şeffaf olduğunu iddia eden platformlar genellikle uygulanabilir standartlardan ziyade dürüstlüğe güvenir.
Kripto teknolojisinin bu AI gri alanına şeffaflık ve sahiplik getireceğine inanıyoruz. Blockchain, katkıda bulunanların ödülleri kolayca almasına yardımcı olurken, AI geliştiricilerine de geri bildirim veri kalitesi ve kaynağının güvenilir bir garantisini sunabilir. Kullanıcılar teşvik alır, geliştiriciler güvenilir veriler elde eder ve herkes bu açık pazarda çift yönlü denetim gerçekleştirebilir. Bu amaçla, herkesin en son AI modellerini ücretsiz keşfetmesine ve karşılaştırmasına olanak tanıyan tüketici odaklı ürün Yupp'un 33 milyon dolarlık tohum turuna öncülük ettik.
Yupp, model değerlendirmesi için bir kitle kaynaklı model kullanıyor: kullanıcılar anahtar kelimeleri giriyor, birden fazla AI tarafından üretilen yanıtları paralel olarak görüntülüyor ve en iyi yanıtı seçiyor. Seçimleri, AI eğitiminden sonra optimizasyon ve değerlendirme için son derece değerli olan sayısal imzalı tercih verileri "veri paketleri" oluşturuyor. Kullanıcılar en son modeli ücretsiz olarak kullanmanın yanı sıra sağladıkları geri bildirimlere göre ödüller de alıyorlar.
Yupp'un tasarımı, insan yargısını yenilenebilir bir ekonomik kaynağa dönüştürüyor. Yeni etkileşim verileri oluşturuldukça, eski verilerin "süresi dolar" ve doğal bir çark oluşturur: daha fazla benimseme, daha yeni değerlendirmelere yol açar; Daha taze değerlendirmeler daha iyi modellere yol açar; Daha kaliteli modeller daha fazla kullanım alanı sağlar. Normal kullanıcılardan yapay zeka modeli geliştiricilerine kadar tüm katılımcılar katılabilir ve herkes için geçerli olan şeffaf kuralları görebilir ve piyasanın güvenilir ve tarafsız kalmasını sağlayabilir. Hiç kimse puanları gizleyemez ve hiç kimse ödülleri veya sonuçları manipüle edemez.
Kurucu ekip, AI ve kripto alanında derin bir deneyime sahip. Erken dönem Twitter'da tüketici odaklı makine öğrenimi ürünleri geliştirdiler. Pankaj Gupta, Google Pay ve Coinbase'in küresel tüketici mühendisliği lideri olarak görev yaptı, Gilad Mishne ise GoogleX'in makine öğrenimi lideriydi. Yeni kurulan ekip, Google, Coinbase ve önde gelen laboratuvarlardan kıdemli mühendisleri bir araya getiriyor.
AI, büyük ölçekli insan girdilerine dayanan sağlam ve güvenilir bir değerlendirme sistemine ihtiyaç duyar ve kripto teknolojisi bu hedefe ulaşmanın güvenilir makinesi olarak hizmet eder. Küresel kullanıcıların modelin geliştirilmesi için geri bildirim vermesine olanak tanıyarak, Yupp gelecekteki AI'nın temel değerlendirme katmanı olmayı hedeflemektedir. Yupp'u desteklemekten onur duyuyoruz ve onların blok zincirinde geri bildirim döngüsünü inşa etmelerine yardımcı olmayı dört gözle bekliyoruz, böylece AI yeniliklerinin sonuçları tüm inşaatçılar tarafından paylaşılabilir.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
a16z: Yupp'e neden yatırım yaptık
Yazarlar: Chris Dixon, a16z crypto kurucusu; Elizabeth Harkavy, a16z crypto ortağı; Çeviri: Jinse Caijing Xiaozou
Modern yapay zeka sistemleri sadece hesaplama gücüne ve algoritmalara değil, aynı zamanda insan geri bildirimine de bağımlıdır. Şirketler, insan geri bildirimiyle güçlendirilmiş öğrenme (RLHF) ve doğrudan tercih optimizasyonu (DPO) gibi eğitim sonrası optimizasyon tekniklerini kullanarak modellerini geliştirmektedirler. Bu teknikler önyargıları azaltabilir ve modellerin istemlere daha yüksek kalitede ve daha tutarlı yanıtlar vermesini sağlar - bu, AI gelişimini hızlandırmak için kritik öneme sahiptir. Model değerlendirmesi de aynı derecede önemlidir, ancak "daha iyi"nin ne olduğunu tanımlamadan model optimizasyonu sağlanamaz.
Zorluk burada ortaya çıkıyor: İşletmeler paylaşmak konusunda isteksizdir - verileri ve eğitim süreçlerini gizli tutarlar. Sonuç olarak, yapay zeka modeli değerlendirmesi yalnızca kapalı sistemlerden gelen sınırlı bilgilere veya pratik uygulamalardan bağımsız statik kıyaslamalara dayanabilir ve bu da model geliştirme alanını ciddi şekilde kısıtlar. Kullanıcılar ayrıca, geri bildirimlerinin modeli nasıl etkileyeceğini ve hatta benimsenip benimsenmeyeceğini bilmeden kör bir noktadadır. Bazı model skor tabloları ve kitle kaynak platformları şeffaflığı artırmaya çalışır, ancak çoğu zaman kullanıcıların katkılarını izlemelerine veya katılım için somut bir getiri sağlamalarına izin vermez. Adil ve şeffaf olduğunu iddia eden platformlar genellikle uygulanabilir standartlardan ziyade dürüstlüğe güvenir.
Kripto teknolojisinin bu AI gri alanına şeffaflık ve sahiplik getireceğine inanıyoruz. Blockchain, katkıda bulunanların ödülleri kolayca almasına yardımcı olurken, AI geliştiricilerine de geri bildirim veri kalitesi ve kaynağının güvenilir bir garantisini sunabilir. Kullanıcılar teşvik alır, geliştiriciler güvenilir veriler elde eder ve herkes bu açık pazarda çift yönlü denetim gerçekleştirebilir. Bu amaçla, herkesin en son AI modellerini ücretsiz keşfetmesine ve karşılaştırmasına olanak tanıyan tüketici odaklı ürün Yupp'un 33 milyon dolarlık tohum turuna öncülük ettik.
Yupp, model değerlendirmesi için bir kitle kaynaklı model kullanıyor: kullanıcılar anahtar kelimeleri giriyor, birden fazla AI tarafından üretilen yanıtları paralel olarak görüntülüyor ve en iyi yanıtı seçiyor. Seçimleri, AI eğitiminden sonra optimizasyon ve değerlendirme için son derece değerli olan sayısal imzalı tercih verileri "veri paketleri" oluşturuyor. Kullanıcılar en son modeli ücretsiz olarak kullanmanın yanı sıra sağladıkları geri bildirimlere göre ödüller de alıyorlar.
Yupp'un tasarımı, insan yargısını yenilenebilir bir ekonomik kaynağa dönüştürüyor. Yeni etkileşim verileri oluşturuldukça, eski verilerin "süresi dolar" ve doğal bir çark oluşturur: daha fazla benimseme, daha yeni değerlendirmelere yol açar; Daha taze değerlendirmeler daha iyi modellere yol açar; Daha kaliteli modeller daha fazla kullanım alanı sağlar. Normal kullanıcılardan yapay zeka modeli geliştiricilerine kadar tüm katılımcılar katılabilir ve herkes için geçerli olan şeffaf kuralları görebilir ve piyasanın güvenilir ve tarafsız kalmasını sağlayabilir. Hiç kimse puanları gizleyemez ve hiç kimse ödülleri veya sonuçları manipüle edemez.
Kurucu ekip, AI ve kripto alanında derin bir deneyime sahip. Erken dönem Twitter'da tüketici odaklı makine öğrenimi ürünleri geliştirdiler. Pankaj Gupta, Google Pay ve Coinbase'in küresel tüketici mühendisliği lideri olarak görev yaptı, Gilad Mishne ise GoogleX'in makine öğrenimi lideriydi. Yeni kurulan ekip, Google, Coinbase ve önde gelen laboratuvarlardan kıdemli mühendisleri bir araya getiriyor.
AI, büyük ölçekli insan girdilerine dayanan sağlam ve güvenilir bir değerlendirme sistemine ihtiyaç duyar ve kripto teknolojisi bu hedefe ulaşmanın güvenilir makinesi olarak hizmet eder. Küresel kullanıcıların modelin geliştirilmesi için geri bildirim vermesine olanak tanıyarak, Yupp gelecekteki AI'nın temel değerlendirme katmanı olmayı hedeflemektedir. Yupp'u desteklemekten onur duyuyoruz ve onların blok zincirinde geri bildirim döngüsünü inşa etmelerine yardımcı olmayı dört gözle bekliyoruz, böylece AI yeniliklerinin sonuçları tüm inşaatçılar tarafından paylaşılabilir.