小章鱼 @OpenledgerHQ đã cập nhật một giải thích quan trọng về cơ chế chứng nhận quyền sở hữu, nội dung như thường lệ bao gồm một số thông tin liên quan đến công nghệ. Tôi không hiểu công nghệ, chỉ có thể cố gắng viết ra sự hiểu biết của mình một cách dễ hiểu và ý nghĩa thực tiễn của cơ chế chứng nhận quyền sở hữu này. Chào mừng các thầy cô hiểu biết về công nghệ trao đổi. 🙋 Vấn đề truyền thống: Các mô hình ngôn ngữ truyền thống sử dụng n-gram (chuỗi từ có độ dài cố định) để dự đoán từ tiếp theo, nhanh nhưng thiếu ngữ cảnh, không thể theo dõi nguồn gốc dự đoán hoặc người đóng góp dữ liệu. 📖 Giải thích cơ chế Infini-gram: Cơ chế chứng nhận quyền sở hữu (Proof of Attribution, PoA) của OpenLedger sử dụng Infini-gram, thay vì n-gram truyền thống, do đó Infini-gram đã phá vỡ những hạn chế của n-gram. Nó là một công cụ khớp khoảng cách ký hiệu dựa trên mảng hậu tố ∞-gram (độ dài vô hạn), có khả năng lập chỉ mục tất cả các chuỗi có độ dài trong dữ liệu huấn luyện và hỗ trợ theo dõi thời gian thực từng từ trong đầu ra của mô hình, xác định chính xác nguồn gốc của nó. Infini-gram hỗ trợ hệ thống chứng nhận quyền sở hữu của OpenLedger, cho phép theo dõi chính xác từ phản hồi của mô hình đến dữ liệu huấn luyện mà không cần truy cập vào nội bộ của mô hình, giữ cho quá trình nhanh chóng, minh bạch và có thể tái tạo. 👍 Ý nghĩa thực tiễn của cơ chế này: (cá nhân giải thích, nếu có vấn đề, xin vui lòng chỉ ra) 1. Theo dõi chính xác, minh bạch và đáng tin cậy: Infini-gram hỗ trợ theo dõi từng từ trong đầu ra của mô hình AI, cho bạn biết câu trả lời thực sự đến từ dữ liệu huấn luyện nào. Điều này giống như gắn cho AI một "nhãn nguồn", làm cho toàn bộ quá trình trở nên rõ ràng. Người dùng chỉ cần nhìn là biết AI đã nói gì, tại sao lại nói như vậy, độ minh bạch được nâng cao, hệ thống theo dõi hoàn chỉnh. 2. Công nhận công bằng cho người đóng góp dữ liệu: Đối với những người đã cung cấp dữ liệu, Infini-gram có thể xác định rõ dữ liệu nào đã giúp AI tạo ra câu trả lời, cuối cùng người đóng góp dữ liệu cũng được nhìn thấy và công nhận. Cách này làm cho hệ sinh thái AI công bằng hơn và có thể khuyến khích nhiều người chia sẻ dữ liệu chất lượng. 3. Mở rộng + hiệu quả đồng thời: Khung dựa trên mảng hậu tố của Infini-gram, bất kể khối lượng dữ liệu lớn như thế nào, đều có thể theo dõi nguồn gốc thời gian thực, hiệu suất được nâng cao. Hơn nữa, nó không cần tính toán độ dốc phức tạp, đơn giản và hiệu quả có thể mở rộng đến các tình huống tập dữ liệu khổng lồ. 4. Làm cho AI đáng tin cậy hơn và tuân thủ hơn: Infini-gram có thể cung cấp cho mô hình AI "chứng minh danh tính có thể xác minh", giúp xác định chính xác nguồn gốc của nội dung đầu ra. Điều này không chỉ làm cho người dùng tin tưởng hơn vào AI mà còn đáp ứng yêu cầu quản lý, giúp AI tuân thủ và phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức. 🤔 Trên đây là những suy nghĩ và giải thích cá nhân của tôi: hiện tại một số người thực sự có ý định dẫn dắt AI mắc lỗi, cung cấp cho nó một số thông tin dữ liệu sai lệch, chức năng này của nhỏ章鱼 có ứng dụng thực tiễn lớn trong việc giúp mọi người theo dõi dữ liệu sai và sửa chữa lỗi của AI. Mong chờ thấy hiệu quả thực tế của chức năng này trong tương lai.