Grass (GRASS): децентралізація сканування даних ШІ
Що таке Grass (GRASS)?
Grass (GRASS) – це децентралізована мережа, яка працює з невикористаною пропускною спроможністю інтернету для збору інформації з публічної мережі та навчання штучного інтелекту. Цю інформацію потім використовують для навчання великих мовних моделей (LLM) – алгоритмів штучного інтелекту, здатних розуміти і генерувати текст, як це робить людина. Grass відіграє вирішальну роль у забезпеченні доступу лабораторій ШІ до величезних обсягів даних, необхідних для створення таких моделей.
LLM (велику мовну модель) можна порівняти з мозком, що стоїть за штучним інтелектом. Вона обробляє мільярди слів і фраз з Інтернету, щоб дізнатися, як працює мова. Що більше даних, то розумніше вона стає. Grass забезпечує безперервний потік публічних вебданих, гарантуючи, що моделі ШІ залишаються актуальними й вдосконалюються з плином часу.
Хто створив Grass (GRASS)?
Grass – це продукт талановитої команди інженерів та ентузіастів штучного інтелекту, але їхні імена не розголошуються. Не зосереджуючись на людях, які стоять за проєктом, Grass створює свою репутацію завдяки потужній технології та мережі. Наразі Grass має понад 2 мільйони активних нод.
Які венчурні фонди підтримують Grass (GRASS)?
Grass набирає популярності. Нещодавно завершився раунд початкового фінансування у розмірі 3,5 млн $. Це фінансування допоможе розвинути мережу і зробити її ще потужнішою. Раунд початкового фінансування очолили дві великі венчурні компанії – Polychain Capital і Tribe Capital. Серед інших відомих інвесторів – Bitscale Capital, Big Brain VC, Mozaik Capital, Advisors Anonymous, Typhon V тощо. З таким фантастичним списком інвесторів Grass має намір досягти значних успіхів у галузі штучного інтелекту. Ці кошти допоможуть Grass розширити свою мережу, покращити можливості збору даних та підтримати місію з підготовки кращих моделей ШІ.
Принцип роботи Grass (GRASS)
Grass працює за рахунок збору невикористаної пропускної здатності інтернету від користувачів, які вирішили запустити ноду Grass. Нода – це термін для позначення частини мережі, яка обробляє дані. Люди, які приєдналися до мережі Grass, надають системі доступ до своєї додаткової смуги пропускання, що допомагає лабораторіям штучного інтелекту збирати дані з усього Інтернету. Потім ці дані обробляються і надходять у моделі штучного інтелекту, які допомагають їм навчатися.
Уявіть, що ви поливаєте свій сад зі шланга. Поки ви поливаєте рослини, через шланг тече багато води, яка не використовується. Grass бере зайву воду (в даному випадку – невикористану пропускну здатність вашого інтернету) і використовує її для вирощування величезних полів знань, які збиратимуть лабораторії штучного інтелекту.
Роль публічних даних
Grass збирає публічні вебдані, тобто інформацію, що перебуває у вільному доступі, на таких вебсайтах, як Wikipedia, Reddit і новинні сайти. Важливо знати, що Grass не має доступу до ваших особистих даних або приватної інформації. Усе, що збирається, вже перебуває у відкритому доступі і може бути доступне будь-якій людині, яка має підключення до Інтернету.
Наприклад, моделі ШІ, навчені за допомогою Grass, можуть аналізувати новинні статті, щоб дізнатися про поточні події, або повідомлення в соціальних мережах, щоб зрозуміти, як люди ставляться до тієї чи іншої теми. Мета – зібрати якомога більше різноманітних даних з реального світу, щоб АІ міг генерувати більш точні та релевантні відповіді.
Одна з найбільших переваг Grass – це доступ до даних у режимі реального часу. Тоді як деякі моделі ШІ спираються на статичні набори даних (наприклад, старі енциклопедії або підручники), Grass надає доступ до інформації, що постійно оновлюється. Це означає, що моделі ШІ можуть відповідати на запитання про поточні події, тенденції і навіть культурні рухи.
Великі мовні моделі (LLM): як штучний інтелект навчається за допомогою Grass
Щоб зрозуміти, як Grass вписується в екосистему ШІ, давайте докладніше розглянемо, як працюють великі мовні моделі (LLM). LLM – це мізки, що стоять за чатботами, перекладачами та віртуальними помічниками зі штучним інтелектом. Вони навчаються на величезних обсягах текстових даних, щоб дізнатися, як працює мова і як різні слова співвідносяться одне з одним. Це дає їм змогу генерувати відповіді, схожі на людські, коли їм ставлять запитання.
Складність полягає в тому, що для навчання LLM потрібні величезні обсяги даних. Що більше тексту читає модель, то розумнішою вона стає. Наприклад, якщо модель штучного інтелекту навчена розуміти все, що написано у Вікіпедії, вона зможе відповідати на запитання з будь-якої теми, висвітленої в цих статтях. Однак, щоб домогтися ще більшої точності, модель повинна зчитувати інформацію з різних джерел і стежити за інформацією, що постійно змінюється. Саме тут працює Grass.
Grass дає змогу моделям ШІ отримувати доступ до актуальної публічної інформації, використовуючи свою мережу нод. Лабораторії штучного інтелекту, під'єднані до Grass, зможуть використовувати ці дані для створення більш досконалих і точних LLM, здатних відповідати на всілякі запитання, від простих запитів про повсякденне життя до складних наукових проблем.
Лістинг GRASS на Bitget
Grass – новий цікавий гравець у світі штучного інтелекту, що використовує інноваційні технології для збору публічних вебданих і навчання потужних моделей великих мов. Завдяки підтримці провідних інвесторів і популярній мережі нод Grass змінює способи доступу лабораторій ШІ до інформації та допомагає створювати розумніші й точніші моделі ШІ.
Проєкт продовжує набирати обертів у сфері штучного інтелекту, і можна скористатися можливістю торгівлі Grass на премаркеті Bitget. Завдяки децентралізованому підходу до збору публічних вебданих і створення великих мовних моделей, Grass представляє цікаву можливість для тих, хто хоче інвестувати в передові технології штучного інтелекту. Торгівля на премаркеті дає змогу отримати ранній доступ до потенційного прибутку в процесі подальшого розвитку проєкту.
Премаркет-торгівля GRASS на Bitget
GRASS є частиною платформи для премаркет-торгівлі Bitget, де користувачі можуть торгувати токенами поза біржею до того, як токен буде зареєстрований для спотової торгівлі. Приєднуйтесь й отримуйте максимум!
Для премаркет-угод доступні два типи розрахунків:
● Розрахунок у монетах: тут оплата здійснюється на момент поставки, а в разі неможливості здійснити поставку, контрагент втрачає свій гарантійний депозит.
● Розрахунок у USDT — новий спосіб, де розрахунок за угодами здійснюються в USDT за середньою індексною ціною за останню хвилину.
Щоб скористатися премаркет-торгівлею на Bitget, виконайте ці прості кроки:
● Крок 1. Перейдіть на сторінку премаркет-торгівлі Bitget .
● Крок 2.
○ Для мейкерів:
■ Виберіть потрібний токен і клацніть «Розмістити ордер».
■ Вкажіть «Купити» або «Продати», введіть ціну та кількість, перегляньте та підтвердьте деталі ордера.
○ Для тейкерів:
■ Виберіть необхідний токен, клацніть «Продати» або «Купити», виберіть відкладений ордер, введіть кількість і підтвердьте деталі.
Докладнішу інформацію про те, як використовувати премаркет-торгівлю Bitget, ви можете прочитати в цьому матеріалі Представляємо премаркет-торгівлю на Bitget: ваш інструмент для отримання доступу до торгівлі першими .
Торгуйте GRASS на премаркеті Bitget прямо зараз!
Відмова від відповідальності: погляди, висловлені в цій статті, надані лише для ознайомлення. Цю статтю не варто вважати схваленням будь-яких продуктів і послуг, що обговорювалися, або інвестиційною, фінансовою чи торговою порадою. Перш ніж приймати фінансові рішення, необхідно проконсультуватися з кваліфікованими фахівцями.
.png)
