قام Little Octopus @OpenledgerHQ بتحديث شرح مهم لآلية إثبات الإسناد ، والتي تغطي كما هو الحال دائما بعض الجوانب الفنية لا أعرف شيئا عن التكنولوجيا ، لذلك لا يمكنني إلا محاولة كتابة فهمي والأهمية العملية لآلية إثبات الإسناد هذه بطريقة سهلة الفهم نرحب بالمعلمين الذين يفهمون التكنولوجيا 🙋 مشكلة التقاليد: تستخدم نماذج اللغة التقليدية n-gram (تسلسل الكلمات ذات الطول الثابت) للتنبؤ بالكلمة التالية ، وهي سريعة ولكنها تفتقر إلى السياق لتتبع مصدر التنبؤ أو المساهم في البيانات 📖شرح آلية Infini-gram: تستخدم آلية إثبات الإسناد (PoA) الخاصة ب OpenLedger Infini-gram بدلا من n-gram التقليدية ، لذلك يكسر Infini-gram حدود n-gram إنه محرك مطابقة رمزي يعتمد على إطار إسناد بوزن ∞ جرام (طول لا نهائي) يعتمد على مصفوفات اللاحقة ، وهو قادر على فهرسة تسلسلات من جميع الأطوال في بيانات التدريب ودعم إمكانية التتبع في الوقت الفعلي لكل رمز مميز في إخراج النموذج لتحديد مصدره. يدعم Infini-gram نظام إثبات الإسناد في OpenLedger، مما يتيح التتبع الدقيق من استجابة النموذج إلى بيانات التدريب دون الحاجة إلى الوصول إلى الأجزاء الداخلية للنموذج، مما يجعله سريعا وشفافا وقابلا للتكرار 👍 الأهمية العملية لهذه الآلية: (التفسير الشخصي ، إذا كانت هناك مشكلة ، مرحبا بك في التصحيح) 1. إمكانية التتبع الدقيق والشفافية والموثوقة: يدعم Infini-gram تتبع إخراج نموذج الذكاء الاصطناعي كلمة بكلمة ، ويخبرك ببيانات التدريب التي تأتي منها الإجابة إنه مثل وضع "علامة مصدر" على الذكاء الاصطناعي لتوضيح العملية برمتها. يمكن للمستخدمين معرفة ما قاله الذكاء الاصطناعي ولماذا قاله في لمحة ، بشفافية كاملة ونظام تتبع كامل 2. الاعتراف العادل بالمساهمين في البيانات: بالنسبة للمساهمين الذين يقدمون البيانات ، يمكن ل Infini-gram توضيح البيانات التي تساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء الإجابة ، ويمكن أخيرا رؤية المساهمين بالبيانات والتعرف عليهم يجعل هذا النهج النظام البيئي لنظام الذكاء الاصطناعي أكثر عدلا ويحفز المزيد من الأشخاص على مشاركة البيانات عالية الجودة 3. قابل للتوسيع + فعال: يمكن لإطار عمل Infini-gram القائم على مصفوفات اللاحقات تتبع المصدر في الوقت الفعلي بغض النظر عن حجم البيانات ، والكفاءة الكاملة علاوة على ذلك ، لا يتطلب حسابات تدرج معقدة ، ويمكن توسيع نطاقه إلى سيناريوهات مجموعة البيانات الضخمة ببساطة وكفاءة 4. اجعل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وامتثالا: يمكن أن يوفر Infini-gram "بطاقة هوية يمكن التحقق منها" مع نموذج الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لمحتوى الإخراج بتحديد المصدر بدقة لا يمنح هذا المستخدمين مزيدا من الثقة في الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل إنه يلبي أيضا المتطلبات التنظيمية ويجعل الذكاء الاصطناعي أكثر امتثالا وأخلاقية 🤔 ما سبق هو تفكيري الشخصي وتفسيري: في الوقت الحالي ، ينوي بعض الأشخاص توجيه الذكاء الاصطناعي لارتكاب الأخطاء وغرس بعض المعلومات والبيانات الخاطئة فيه ، وهذه الوظيفة في Little Octopus لها سيناريو تطبيق عملي رائع لمساعدتك على تتبع أصل بيانات الخطأ وتصحيح أخطاء الذكاء الاصطناعي نتطلع إلى رؤية كيفية عمل هذه الميزة في المستقبل