Web3 AI Gelişim Zorlukları ve Gelecek Yönelimleri Üzerine Tartışma

NVIDIA hisse senedi fiyatı sürekli artış gösteriyor ve yeni zirvelere ulaşıyor; bu, piyasanın çok modlu model teknolojisindeki ilerlemeye olan güvenini yansıtıyor. Web2 AI alanında giderek daha yüksek teknik engeller inşa ediliyor; anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülmeden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modalitelerin ifade biçimlerini şaşırtıcı bir hızda entegre ediyor. Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla hiçbir şekilde ilişkili görünmüyor.

Son zamanlarda Web3 AI, özellikle Agent yönünde yapılan denemelerde yönelim hataları olabilir. Dağıtık yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler kurmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünce açısından bir çift yanılgıdır. Mevcut durumda modülerlerin yüksek derecede birbiriyle bağlantılı olduğu, özellik dağılımının son derece dengesiz olduğu ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler yapıların Web3 içinde yer bulması zor.

Web3 AI'nın geleceği taklit ile sınırlı olmamalı, stratejik bir dolambaç izlemelidir. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalama, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazı ve heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, Web3 AI gelişim yolunu yeniden düşünmelidir.

Web3 AI'nin Karşılaştığı Anlamsal Uyum Zorlukları

Modern Web2 AI çok modlu sistemlerde, "anlamsal hizalama" farklı mod bilgi türlerini aynı anlamsal alana haritalamak için kritik bir tekniktir. Bu, modelin farklı biçimlerdeki sinyallerin arkasındaki içsel anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekiyor ve bu da anlamın hizalanamamasına neden oluyor.

Düşük boyutlu uzayda farklı sinyallerin birbirini "sıkıştırması", modelin arama veya sınıflandırma sırasında sık sık karışmasına ve doğruluk oranının düşmesine neden olmaktadır. Strateji oluşturma aşamasında ince farklılıkları yakalamak zor, bu da önemli ticaret sinyallerini kaçırma veya risk eşiklerini yanlış değerlendirme olasılığını artırmaktadır. Modüller arası iş birliği zor hale gelmekte, her bir Agent kendi başına hareket ederek bilgi adaları oluşturmaktadır. Karmaşık piyasa senaryolarıyla karşılaşırken, düşük boyutlu yapı çoklu kaynak verilerini taşıyamamakta, bu da sistemin kararlılığını ve ölçeklenebilirliğini etkilemektedir.

Sektör bariyerlerine sahip bir tam bağlantılı akıllı ajan gerçekleştirmek için, uçtan uca birleşik modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirliği içinde eğitim ve dağıtım sistem mühendisliğinden başlamamız gerekiyor. Ancak mevcut pazarda bu talep henüz net değil.

Dikkat Mekanizmasının Düşük Boyutlu Uzaydaki Sınırlamaları

Yüksek seviyeli çok modlu modeller, titizlikle tasarlanmış bir dikkat mekanizmasına ihtiyaç duyar. Dikkat mekanizması, modelin bir mod girişini işlerken en ilgili kısımlara "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynaklarının dağıtım yoludur.

Ancak, modüler Web3 AI'nın birleşik bir dikkat zamanlaması gerçekleştirmesi zordur. Ana nedenler şunlardır: birleşik bir Query-Key-Value alanının olmaması, etkileşimli Q/K/V oluşturulamaması; paralel, çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinin eksikliği; modüller arasında gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bir bağlamın olmaması, modüller arası küresel ilişki ve odaklanmanın sağlanamaması.

Yüzeysel Zorluklar ile Özellik Birleştirme

Web3 AI, özellik birleşimi açısından basit statik bir montaj aşamasında kalmaktadır. Bunun başlıca nedeni, dinamik özellik birleşiminin ön koşulu olan yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizmasının karşılanamamasıdır.

Web2 AI, çok modlu özellikleri aynı yüksek boyutlu alanda işleyerek, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve dikkat katmanları ile birleşim katmanları aracılığıyla aşağı akış görev katmanlarıyla birlikte optimize edilir. Buna karşılık, Web3 AI genellikle ayrık modüllerin birleştirilmesi ile kullanılmaktadır ve birleşik bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.

Web2 AI, bağlamı dikkate alarak özellik önemini gerçek zamanlı olarak hesaplayabilir ve entegrasyon stratejilerini dinamik olarak ayarlayabilir. Web3 AI ise genellikle önceden belirlenmiş ağırlıklar veya basit kurallar kullanır, bu da esneklikten yoksundur. Özellik boyutu ve ifade yeteneği açısından Web3 AI'nın, Web2 AI ile karşılaştırılması da zordur.

AI Sektöründe Engellerin Derinleşmesi ve Gelecek Beklentileri

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, büyük miktarda veri, güçlü hesaplama gücü, ileri düzey algoritmalar ve karmaşık mühendislik uygulamaları gerektiren devasa bir mühendislik projesidir. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve az sayıda öncü ekibin temel rekabet avantajını yaratmaktadır.

Web3 AI'nin gelişimi "kırsalın kenti kuşatması" stratejisini benimsemelidir ve kenar senaryolarından başlamalıdır. Web3 AI'nin avantajları merkeziyetsizlik, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğudur; hafif yapılar, kolay paralelize edilebilen ve teşvik edilebilen görevler için uygundur.

Ancak, mevcut Web2 AI engelleri hala oluşum aşamasındadır ve gerçek fırsatlar Web2 AI avantajları kaybolduktan sonra ortaya çıkabilir. Bu süre zarfında, Web3 AI projeleri dikkatli bir şekilde giriş noktalarını seçmeli, küçük ölçekli senaryolar içinde sürekli olarak iterasyon yapabilmeli ve değişen pazar ortamına uyum sağlamak için yeterli esnekliği korumalıdır.