Nedávno je lpt poměrně tvrdý, pojďme se podívat na tuto studii o lpt.

V poslední době, kdy byly tokeny konceptu AI, jako je io.net a Aethir, uvedeny na špičkových burzách, jako je Binance a OKX, se ve Web3 objevuje stále více projektů kombinovaných s AI. Může Web3 využít své vlastní technické výhody k podpoře revoluce AI a rozvrácení průmyslu? Jaké jsou možné scénáře aplikace v procesu kombinování Web3 s AI? Autor se s vámi podělí o aplikace AI ve Web3 prostřednictvím série článků.

1. Konkurenční situace velkých modelů AI

Konkurence mezi velkými modely umělé inteligence spočívá především ve třech aspektech: výpočetní výkon, algoritmy a data.

Pokud chtějí tradiční technologičtí giganti proniknout do velkých modelů umělé inteligence, musí nejprve zvážit vysoké náklady na školení a ladění velkých modelů v rané fázi. Tian Qi, hlavní vědec v oblasti umělé inteligence Huawei Cloud, ve svém projevu na fóru Artificial Intelligence Large Model Technology Summit Forum uvedl, že jednotlivé náklady na vývoj a školení velkých modelů dosahují až 12 milionů amerických dolarů, CEO OpenAI, Sam Altman také zmínil, že GPT-4 Náklady na školení přesahují 100 milionů USD, z čehož náklady na výpočetní výkon GPU tvoří většinu celkových nákladů na školení.