Web3 AI'nın Zorlukları ve Gelecek Yönelimleri

Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse senedi fiyatı yeni bir zirveye ulaştı ve çok modlu modellerdeki ilerlemeler, Web2 AI'nın teknik engellerini daha da güçlendirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini inanılmaz bir hızla entegre ediyor ve giderek daha kapalı bir AI yüksekliğini inşa ediyor. ABD borsa piyasası da AI alanına olan güvenini pratik eylemlerle gösterdi, ister kripto dünyası olsun ister AI hisse senetleri, her ikisi de küçük bir boğa piyasası sergiliyor.

Ancak, bu heyecan dalgasının kripto para alanıyla pek bir bağlantısı yok gibi görünüyor. Son birkaç ayda, özellikle Agent yönünde gelişmelerle, gördüğümüz Web3 AI denemeleri yön olarak bir sapma gösteriyor: merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri bir araya getirmeye çalışmak, aslında bir teknik ve düşünce çelişkisidir. Modül bağımlılığı son derece yüksek, özellik dağılımları son derece dengesiz ve hesaplama gücü ihtiyacı giderek artarken, Web3'te çok modlu modüler sistemlerin ayakta kalması zor.

Web3 AI'nın geleceği sadece basit taklitte değil, stratejik bir dolanma üzerinedir. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, bunlar üzerinde dikkatle düşünülmesi gereken yönlerdir.

Anlam Uyumu Sorunu

Web3 AI veya Agent protokollerinin yüksek boyutlu gömme alanlarını gerçekleştirmesi zordur. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız modüller olarak paketlemekten ibarettir ve merkezi bir gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizması eksikliği, bilgilerin modüller arasında çok boyutlu ve çok katmanlı bir şekilde etkileşimde bulunamamasına neden olur; bu nedenle yalnızca doğrusal bir akış boyunca hareket edebilirler, tek bir işlev sergilemekte ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamamaktadır.

Web3 AI'nin yüksek boyutlu alanı gerçekleştirmesi talep edilmesi, dolaylı olarak Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendi kendine geliştirmesini istemekle eşdeğerdir ki bu da modüler yapısının amacına aykırıdır. Yüksek boyutlu mimari, uçtan uca bir birleşik eğitim veya iş birliği optimizasyonu gerektirir: sinyal yakalamadan strateji hesaplamasına, ardından yürütme ve risk kontrolüne kadar, tüm aşamalar aynı temsil ve kayıp fonksiyonunu paylaşmalıdır.

Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları

Modüler Web3 AI, birleştirilmiş bir dikkat planlaması gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir. Dikkat mekanizması, tüm giriş özelliklerinin aynı yüksek boyutlu vektör alanına haritalanması gerektiğinden, birleştirilmiş bir Query-Key-Value alanına dayanır; bu sayede noktasal çarpım hesaplamasıyla dinamik ağırlıklar elde edilebilir. Ancak bağımsız API'ler, farklı formatlarda ve farklı dağılımlarda veriler döndürmekte olup, birleşik bir gömme katmanı olmadan etkileşimli bir Q/K/V seti oluşturmak imkansızdır.

Kısa dikkat, aynı katmanda farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel olarak odaklanmaya izin verir ve ardından sonuçları birleştirir; bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılardır, her adımın çıktısı yalnızca bir sonraki modülün girdisidir ve paralel, çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur.

Özellik Birleştirmenin Yüzeyelleşmesi

Web3 AI şu anda en basit özellik birleştirme aşamasında. Web2 AI, çok modlu özellikleri aynı yüksek boyutlu uzayda aynı anda işleyerek uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve dikkat katmanları ve birleşim katmanları ile aşağı akış görev katmanları ile birlikte ortak optimizasyon yapar. Web3 AI ise daha çok ayrı modül birleştirme yöntemini benimseyerek çeşitli API'leri bağımsız Ajanlar olarak paketler ve ardından her birinin ürettiği etiketleri, değerleri veya eşik alarmlarını basitçe bir araya getirir; ana mantık veya insan tarafından kapsamlı kararlar alınır.

AI Sektöründeki Engeller ve Fırsatlar

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, finans, veri, hesaplama gücü, yetenek ve hatta organizasyonel işbirliği gereksinimleri açısından son derece büyük bir mühendislik projesi haline geldi ve bu nedenle güçlü bir sektör engeli oluşturdu. Ancak, bu engelin oluşumu Web3 AI için potansiyel fırsatlar da sundu.

Web3 AI'nın temeli merkezileşmemiştir, evrim yolu ise yüksek eşzamanlılık, düşük bağlılık ve heterojen hesap gücünün uyumluluğunu göstermektedir. Bu, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar ve hafif yapı, kolay eşzamanlama ve teşvik edilebilir görevler için uygundur; örneğin LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, kalabalık veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlar arası iş birliği eğitimi gibi.

Gelecek Gelişim Stratejileri

Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması" taktiğini benimsemelidir:

1. Kenardan başlayarak, öncelikle güçsüz, pazarın kök saldığı senaryoların az olduğu küçük pazarlarda sağlam bir yer edinmek, ardından kaynak ve deneyim biriktirmek.

2. Nokta ve yüzeyin birleştirilmesi, dairesel bir ilerleme ile, yeterince küçük bir uygulama senaryosunda sürekli olarak iterasyon yaparak, ürünü güncellemek.

3. Esnek ve hareketli kalmak, farklı senaryolar için hızlı bir şekilde ayarlama yapabilmek, çeşitli küçük pazarlar arasında esnek bir şekilde geçiş yapabilmek ve hedef alana en hızlı şekilde yaklaşabilmektir.

4. Altyapıya aşırı bağımlılıktan kaçının, uyum yeteneğini ve hayatta kalma kabiliyetini artırmak için ağ mimarisini hafif tutun.

Web2 AI'nin kazançları tamamen tükenmeden, geride bıraktığı sorunlar Web3 AI için gerçek bir giriş fırsatı sunuyor. Bunun öncesinde, Web3 AI gelişim yönünü dikkatli bir şekilde seçmeli, kendine sorun yaratma tuzağına düşmekten kaçınmalı ve gelecekteki atılımlar için güç biriktirmeye odaklanmalıdır.