Web3 AI'nin Gelişim Zorlukları ve Gelecek Yönleri

Nvidia hisse fiyatı yeniden tarihi zirveye ulaştı, çok modlu modellerdeki ilerleme Web2 AI'nın teknik engellerini daha da derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleştirmeye, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde entegre ediyor ve giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da pratikte bu durumu onayladı, ister kripto para ile ilgili hisseler ister AI hisseleri olsun, hepsi küçük bir boğa piyasası trendi sergiliyor.

Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla pek fazla ilişkili görünmüyor. Son zamanlarda Web3 AI alanındaki denemeler, özellikle Agent yönündeki keşiflerde, yönsel olarak büyük bir sapma sergiliyor: Dağıtık bir yapı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler inşa etmeye çalışmak, aslında teknik ve düşünsel olarak iki yönlü bir uyumsuzluk. Modül bağlantısının son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücü talebinin giderek yoğunlaştığı günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3 ortamında ayakta kalması zor.

Web3 AI'nin geleceği basit taklitte değil, stratejik bir dolanma yöntemindedir. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, Web3 AI "kırsalı şehirle kuşatma" taktik stratejisini benimsemelidir.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanıyor, anlam uyumsuzluğu nedeniyle performans düşüklüğü yaşıyor.

Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamak anlamına gelir; bu, modelin bu önceden farklı biçimlerdeki sinyallerin arkasındaki iç anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yüksek boyutlu gömme alanı, bu hedefe ulaşmanın anahtarıdır.

Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk yaşamaktadır. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız "Agent" olarak paketlemekten ibarettir ve bu da birleşik bir merkez gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu durum, bilginin modüller arasında çok yönlü ve çok katmanlı olarak etkileşime girmesini engelleyerek sadece lineer bir akışkanlıkla çalışmasına neden olmakta, tekil işlevler sergilemekte ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamamaktadır.

Sektörel engelleri olan bir tam zincir akıllı varlık elde etmek için, uçtan uca birleşik modelleme, modüller arası birleşik gömme ve iş birliği içinde eğitim ve dağıtım gibi sistematik mühendisliklerle engellerin aşılması gerekmektedir. Ancak şu anda piyasada böyle bir talep görünmemektedir.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz

Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış dikkat mekanizmaları gerektirir. Dikkat mekanizması esasen, modelin belirli bir mod girişini işlerken en ilgili kısımlara "odaklanmasını" seçici bir şekilde sağlayan dinamik bir hesaplama kaynağı dağıtım yöntemidir.

Web2 AI, dikkat mekanizmasını tasarlarken, dizileri işlerken her bir elemana dinamik olarak "dikkat ağırlığı" atamak ve en ilgili bilgilere odaklanmasını sağlamak temel fikirdir. Bu tasarım, "küresel etkileşim" ile "kontrollü karmaşıklık" kavramlarını ustaca bir araya getirir.

Ancak, modüler Web3 AI, birleştirilmiş bir dikkat zamanlaması sağlamada zorluk çekiyor. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklılık göstermektedir. İkincisi, Web3 AI'nın modüler yapısı, paralel, çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur ve dikkat mekanizmasındaki ince zamanlamayı simüle edemez. Son olarak, modüller arasında gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bir bağlam eksikliği vardır, bu nedenle modüller arası küresel ilişki ve odak sağlanamaz.

Dağınık modüler montaj, özelliklerin birleşiminin yüzeysel statik birleştirmede kalmasına neden oluyor.

"Özellik birleşimi", hizalama ve dikkat mekanizması temelinde, farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin daha fazla birleştirilmesi anlamına gelir ve bu, alt görevlerde doğrudan kullanılmak üzere sağlanır. Web3 AI şu anda en basit birleştirme aşamasında kalıyor çünkü dinamik özellik birleşiminin ön koşulları - yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizması - sağlanamıyor.

Web2 AI, aynı yüksek boyutlu alanda çok modlu özellikleri aynı anda işleyerek, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir; dikkat katmanları ve birleştirme katmanları ile birlikte aşağı akış görev katmanlarını uyumlu bir şekilde optimize eder. Buna karşın, Web3 AI daha çok ayrı modüllerin birleştirilmesi yöntemini benimsemekte ve birleştirilmiş bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışı eksikliği yaşamaktadır.

Web2 AI'nin özellik birleştirme süreci, derin ve karmaşık çapraz modal ilişkileri yakalayabilen çok sayıda yüksek düzey etkileşim işlemi olan vektör birleştirme, toplama, ikili havuzlama gibi işlemleri içerir. Öte yandan, Web3 AI'nin farklı ajanları genellikle yalnızca birkaç ana alan veya gösterge içerir, bu da özellik boyutunun son derece düşük olduğu ve ince çapraz modal bilgileri ifade etmenin zor olduğu anlamına gelir.

AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz görünmüyor

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, son derece büyük bir mühendislik projesidir ve büyük miktarda verilere, güçlü hesaplama gücüne, ileri düzey algoritmalara ve karmaşık mühendislik uygulamalarına ihtiyaç duyar. Bu, güçlü bir sektör engeli oluşturur ve az sayıda önde gelen ekibin temel rekabet gücünü yaratır.

Web3 AI, "kırsalın kentsel alanı çevrelemesi" taktik stratejisini benimsemelidir; kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yaparak, temeli sağlamlaştırdıktan sonra ana senaryonun ortaya çıkmasını beklemelidir. Web3 AI'nın avantajı merkeziyetsizliktir; hafif yapı, kolay paralel işleme ve teşvik edilebilir görevler için uygundur, örneğin LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri, topluluk veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarıyla işbirliği eğitimi gibi.

Ancak, mevcut aşamada Web2 AI'nin engelleri yeni yeni oluşmaya başlıyor; bu, önde gelen şirketlerin rekabetinin erken aşamasıdır. Web2 AI'nin kazançları tükenmeye başladığında, geride bıraktığı acı noktalar Web3 AI'nin gireceği fırsatlar olacaktır. Bu noktadan önce, Web3 AI projeleri dikkatli bir şekilde giriş noktalarını seçmeli, küçük senaryolar içinde sürekli olarak ürünlerini güncelleyip, değişen pazar taleplerine uyum sağlamak için yeterli esnekliği korumalıdır.