Web3 AI Gelişiminin Fırsatları ve Zorlukları

Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı. Çok modlu modellerin ilerlemesi, Web2 AI'nın teknik avantajını daha da güçlendirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu yerleştirmeden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini eşi benzeri görülmemiş bir hızda bir araya getiriyor ve giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da somut eylemlerle bunu onayladı; kripto para ile ilgili hisse senetleri veya AI hisse senetleri olsun, hepsi küçük bir boğa piyasası sergiliyor.

Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla hiçbir şekilde ilişkilendirilmiş gibi görünmüyor. Gözlemlediğimiz Web3 AI girişimleri, özellikle son birkaç ayda Agent yönündeki keşifler, yönsel olarak bir sapma gösteriyor: Merkeziyetsiz yapılarla Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler kurmaya çalışmak, aslında bir teknik ve düşünce uyumsuzluğudur. Modül bağlantısının son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının yüksek derecede dengesiz olduğu ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği bu ortamda, çok modlu modüler yapıların Web3 ortamında ayakta kalması zor.

Web3 AI'nin geleceği basit taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, bunlar derinlemesine düşünmeyi gerektiren sorulardır.

Web3 AI'nin Karşılaştığı Zorluklar

anlam uyumu ikilemi

Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamak anlamına gelir; böylece modeller, bu önceden farklı biçimlerdeki sinyallerin ardındaki içsel anlamı anlayabilir ve karşılaştırabilir. Bu, iş akışının modülaritesini ve verimliliğini artırmak için yüksek boyutlu gömme alanı gerektirir.

Ancak, Web3 Agent protokolünün yüksek boyutlu gömülü verimliliği sağlamakta zorlandığı görülmektedir. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız birimlere sarmaktan ibarettir; bu, birleşik bir merkezi gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Sonuç olarak, bilgiler modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı olarak etkileşimde bulunamaz, yalnızca lineer bir süreçte çalışabilir ve bu nedenle bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturmakta zorlanır.

Rekabetçi bir tam bağlantılı akıllı ajan gerçekleştirmek için uçtan uca birleşik modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ile dağıtımın sistematik mühendislik yaklaşımından başlanması gerekmektedir. Ancak mevcut pazarda böyle bir talep görünmüyor.

Dikkat mekanizmasının sınırlamaları

Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış dikkat mekanizmaları gerektirir. Dikkat mekanizması esasen, modelin belirli bir mod girişini işlerken en ilgili kısımlara seçici bir şekilde "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynağı tahsis etme yöntemidir.

Ancak, modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat planlaması sağlamada zorluk çekmektedir. Öncelikle, dikkat mekanizması, birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına bağımlıdır ve bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklılık göstermekte, bu da etkileşimli Q/K/V oluşturmayı zorlaştırmaktadır. İkincisi, çok başlı dikkat, farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel olarak odaklanmaya izin verirken, bağımsız API genellikle lineer çağrılar yapar ve paralel, çok yönlü dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur. Son olarak, gerçek bir dikkat mekanizması, her bir öğeye dinamik olarak ağırlık atamak için genel bağlama dayanırken, API modeli altında modüller arasında gerçek zamanlı paylaşılan bir merkezi bağlam eksikliği bulunmaktadır.

Özellik birleşiminin sınırlamaları

Web3 AI, özellik birleşimi açısından basit bir statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Dinamik özellik birleşiminin ön koşulu yüksek boyutlu alan ve hassas dikkat mekanizmasıdır; bu koşullar sağlanmadığında, özellik birleşiminin etkisi doğal olarak zorlaşır.

Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve aynı yüksek boyutlu alanda çok modlu özellikleri aynı anda işleyerek dikkat katmanları ve birleşim katmanları ile aşağı akış görev katmanları arasında işbirliği yaparak optimize eder. Buna karşılık, Web3 AI daha çok ayrık modül birleştirme yöntemini benimsemekte olup, birleşik bir eğitim hedefi ve modüller arası gradyan akışı eksikliğinden muzdariptir.

AI Sektörü Engelleri ve Gelecek Fırsatları

AI endüstrisindeki teknik engeller derinleşiyor, ancak gerçek acı noktaları henüz ortaya çıkmadı. Web2 AI'nin çok modlu sistemleri büyük bir mühendislik projesidir; devasa veri, güçlü hesaplama gücü, ileri düzey algoritmalar ve etkili mühendislik uygulamaları gerektirir, bu da güçlü bir sektör engeli oluşturmaktadır.

Web3 AI'nin gelişimi, "kırsalın kenti kuşatması" stratejisini benimsemelidir. Kenar senaryolarından başlayarak, hafif yapı, eş zamanlı ve ödüllendirilmiş görevlerde fırsatlar aramalıdır. Örneğin, LoRA ince ayarı, davranış uyumunun sonrası eğitim görevleri, topluluk destekli veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının birlikte eğitimi gibi.

Ancak, mevcut Web2 AI engelleri daha yeni oluşmaya başladı ve bu, önde gelen şirketler arasındaki rekabetin erken aşamasıdır. Web3 AI'nin gerçek fırsatı, Web2 AI'nin avantajlarının neredeyse tamamen ortadan kalktığı zaman ortaya çıkabilir. Bu zamana kadar, Web3 AI projeleri dikkatli bir şekilde giriş noktalarını seçmeli, küçük ölçekli senaryolarda sürekli iterasyon sağlayabilmeli ve değişen piyasa taleplerine uyum sağlamak için esnek kalmalıdır.