OpenLedger veut redonner la propriété des données aux créateurs. Il propose un concept appelé "Datanet". Dans le monde d'OpenLedger, vous pouvez créer un "Datanet" de photos de mer et inviter tous les amateurs de photographie à contribuer leurs œuvres. Chaque contribution laisse une trace sur la chaîne, immuable. Ce Datanet devient un actif précieux co-construit par la communauté.
On peut se demander, à quoi ça sert ? Quand une entreprise d'IA veut entraîner un modèle pour reconnaître "la mer", elle peut utiliser ce Datanet. Et chaque utilisation nécessite un paiement. Les paiements sont automatiquement répartis entre les contributeurs en fonction de la taille de leur contribution via un contrat intelligent.
La contribution est de la valeur. Les données que vous contribuez ne sont plus un repas gratuit, mais un actif qui peut continuellement vous générer des revenus. Ce n'est pas seulement une incitation économique, c'est aussi un retour de droits. Cela permet aux utilisateurs ordinaires d'avoir la chance de bénéficier des dividendes du développement de l'IA.
De plus, la valeur du Datanet va bien au-delà.
Ces modèles ont besoin de données professionnelles de haute qualité et annotées. Ces données sont souvent dispersées entre diverses institutions et individus. L'apparition du Datanet fournit une plateforme sécurisée et fiable pour la collecte et le partage de ces données professionnelles.
On peut prévoir qu'à l'avenir, des milliers de Datanets sur des thèmes différents apparaîtront, couvrant divers domaines. Ces Datanets constitueront un vaste marché de données décentralisé, fournissant une source continue d'énergie pour l'innovation des modèles d'IA.
Bien sûr, avoir seulement des données ne suffit pas, il faut aussi la capacité d'entraîner des modèles. Quand on entend "entraîner un modèle", on pense que c'est quelque chose que seuls les experts techniques peuvent faire. Mais ce qu'OpenLedger veut réaliser, c'est abaisser le seuil d'entrée pour que tout le monde puisse participer à l'entraînement de modèles.
Il fournit un ensemble d'outils simples à utiliser, nous permettant d'utiliser les données du Datanet pour entraîner ou ajuster notre propre modèle d'IA. Mieux encore, il prend en charge une technologie appelée "OpenLoRA", qui permet de déployer plusieurs modèles sur un seul GPU, réduisant considérablement le coût de l'entraînement et du déploiement des modèles.
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