NEAR는 어떻게 AI의 순풍차를 탈 수 있을까?

작성자: Haotian

최근 NEAR 창립자 @ilblackdragon이 엔비디아 AI 컨퍼런스에 참석할 예정이라는 소식이 NEAR 공공 블록체인에 많은 관심을 끌었고, 시장 가격도 긍정적인 흐름을 보이고 있습니다. 많은 친구들이 궁금해하는데, NEAR 체인은 All in으로 체인 추상화를 하고 있지 않나요? 어떻게 갑자기 AI 주요 공공 블록체인이 되었나요? 다음으로, 제 관찰을 공유하며 AI 모델 훈련에 대한 지식을 간단히 설명하겠습니다:

1) NEAR 창립자 Illia Polosukhin은 오랜 AI 배경을 가지고 있으며, Transformer 구조의 공동 설계자입니다. Transformer 구조는 현재 LLMs 대형 언어 모델 훈련인 ChatGPT의 기본 구조로, NEAR의 창립자가 NEAR 설립 전 AI 대형 모델 시스템의 생성 및 리더십 경험이 있음을 충분히 증명합니다.

2) NRAR은 NEARCON 2023에서 NEAR Tasks를 출시했으며, 목표는 인공지능 모델의 훈련 및 개선을 위한 것입니다. 간단히 말해, 모델 훈련 수요자(Vendor)는 플랫폼에 작업 요청을 게시하고 기본 데이터 자료를 업로드할 수 있으며, 사용자(Tasker)는 작업에 참여하여 데이터에 대한 텍스트 주석 및 이미지 인식 등의 인공지능 작업을 수행할 수 있습니다. 작업이 완료되면 플랫폼은 사용자에게 NEAR 토큰 보상을 제공하며, 이러한 인공지능 주석 데이터는 해당 AI 모델 훈련에 사용됩니다.

예를 들어, AI 모델이 이미지에서 객체 인식 능력을 향상시키려면, Vendor는 다양한 객체가 포함된 원본 이미지를 Tasks 플랫폼에 업로드하고, 사용자는 수동으로 이미지에서 객체의 위치를 주석 처리하여 대량의 "이미지 - 객체 위치" 데이터를 생성할 수 있습니다. AI는 이러한 데이터를 통해 스스로 학습하여 이미지 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다.

처음 듣기에는 NEAR Tasks가 AI 모델을 위한 기본 서비스를 제공하기 위해 사회화된 인력 작업을 원하고 있는 것처럼 보이는데, 정말 그렇게 중요한가요? 여기서 AI 모델에 대한 간단한 지식을 추가하겠습니다.

일반적으로, 완전한 AI 모델 훈련 과정에는 데이터 수집, 데이터 전처리 및 주석, 모델 설계 및 훈련, 모델 조정, 미세 조정, 모델 검증 테스트, 모델 배포, 모델 모니터링 및 업데이트 등의 과정이 포함됩니다. 이 중 데이터 주석 및 전처리는 인력 부분이며, 모델 훈련 및 최적화는 기계 부분입니다.

명백히, 대부분의 사람들이 이해하는 기계 부분은 인력 부분보다 훨씬 크다고 생각하지만, 실제로는 인력 주석이 전체 모델 훈련에서 매우 중요합니다.

인력 주석은 이미지 내의 객체(사람, 장소, 사물 등)에 레이블을 추가하여 컴퓨터가 시각 모델 학습을 향상시키도록 도와줍니다; 인력 주석은 음성의 내용을 텍스트로 변환하고 특정 음절, 단어 구문 등을 주석 처리하여 컴퓨터의 음성 인식 모델 훈련을 지원합니다; 인력 주석은 텍스트에 기쁨, 슬픔, 분노 등의 감정 레이블을 추가하여 인공지능의 감정 분석 능력을 강화하는 데 도움을 줍니다.

따라서 인력 주석은 기계가 심층 학습 모델을 수행하는 데 필수적입니다. 고품질의 주석 데이터가 없으면 모델은 효율적으로 학습할 수 없으며, 주석 데이터의 양이 충분하지 않으면 모델 성능도 제한됩니다.

현재 AI 미세 조정 분야에는 ChatGPT 대형 모델을 기반으로 한 2차 미세 조정 또는 전문 훈련을 위한 여러 수직 방향이 있으며, 본질적으로 OpenAI의 데이터 기반 위에 새로운 데이터 소스, 특히 인력 주석 데이터를 추가하여 모델 훈련을 수행하고 있습니다.

예를 들어, 의료 회사가 의료 이미지를 기반으로 AI 모델 훈련을 하여 병원에 온라인 AI 상담 서비스를 제공하려면, 대량의 원본 의료 이미지 데이터를 Task 플랫폼에 업로드한 후 사용자가 주석을 달고 작업을 완료하면 인력 주석 데이터가 생성됩니다. 그런 다음 이 데이터를 ChatGPT 대형 모델에 대해 미세 조정하고 최적화하면 이 범용 AI 도구가 특정 분야의 전문가로 변모하게 됩니다.

하지만 NEAR은 단순히 Tasks 플랫폼만으로 AI 공공 블록체인 리더가 되기에는 부족합니다. NEAR은 실제로 생태계 내에서 AI 에이전트 서비스를 제공하여 사용자의 모든 체인 상 행동 및 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 하고, 사용자는 권한을 부여하기만 하면 시장에서 자산을 자유롭게 사고팔 수 있습니다. 이는 Intent-centric와 유사하며, AI 자동화를 통해 사용자 체인 상 상호작용 경험을 향상시키는 것입니다. 그 외에도 NEAR의 강력한 DA 기능은 AI 데이터 출처의 추적 가능성에 기여하여 AI 모델 훈련 데이터의 유효성과 진실성을 추적할 수 있습니다.

결론적으로, 고성능 체인 기능을 바탕으로 NEAR은 AI 방향의 기술 확장 및 내러티브 유도를 진행하고 있으며, 이는 순수 체인 추상화보다 훨씬 더 인상적입니다.

반개월 전 NRAR 체인 추상화를 분석할 때 NEAR 체인의 성능과 팀의 강력한 웹2 자원 통합 능력의 장점을 보았습니다. 체인 추상화가 아직 보편화되지 않은 상태에서 AI의 힘이 다시 한번 상상력을 확대했습니다.

참고: 장기적으로는 NEAR의 "체인 추상화"에 대한 배치 및 제품 추진을 주목해야 하며, AI는 좋은 추가 요소이자 강세 시장의 촉매제가 될 것입니다! #NEAR