KI-Zugang mit PredictChain freischalten
Ein neuer Marktplatz, der das Training von KI-Modellen und das Teilen von Daten demokratisiert.
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Inhaltsverzeichnis
In der heutigen Welt ist künstliche Intelligenz (KI) überall, von Sprachassistenten bis zu Autos, die alleine fahren. Aber die Erstellung und das Training von KI-Modellen erfordert oft viel Daten und Rechenleistung, was nicht immer einfach zu bekommen ist. Es gibt viele gute KI-Modelle, aber die sind häufig nicht online verfügbar, was die Nutzer zwingt, ihre eigenen Systeme einzurichten. Andere sind nur über teure Dienste zugänglich, was sie für viele unerschwinglich macht. Diese Situation macht es für kleinere Teams und Einzelpersonen schwer, in die KI-Entwicklung einzusteigen.
Das Problem
Der Zugang zu wichtigen Ressourcen ist ein grosses Problem für alle, die KI-Modelle trainieren und nutzen wollen. Viele Modelle benötigen riesige Datenmengen und leistungsstarke Computer, um effektiv zu funktionieren. Zum Beispiel brauchen fortgeschrittene Bilderkennungssysteme Top-Computer, um Millionen von Bildern zu verarbeiten. Diese hohe Nachfrage führt zu einer starken Abhängigkeit von grossen Technologieunternehmen, die den Markt kontrollieren. Diese Zentralisierung kann Kreativität und Innovation in der KI einschränken, da nicht jeder den gleichen Zugang zu Trainingswerkzeugen und Daten hat.
Vorstellung von PredictChain
Um diese Probleme anzugehen, haben wir PredictChain geschaffen, einen neuen Marktplatz, der auf Blockchain-Technologie basiert. Diese Plattform ermöglicht es Nutzern, Daten frei für das Training von KI-Modellen hochzuladen, das Trainieren von Modellen anzufordern und Anfragen an trainierte Modelle zu stellen, ohne in teure Infrastrukturen investieren zu müssen. Nutzer mit verfügbaren Rechenressourcen – wie leistungsstarken Computern – können dem Netzwerk beitreten und helfen, diese Modelle auszuführen, was es jedem einfacher macht, auf KI-Tools zuzugreifen.
So funktioniert es
PredictChain läuft auf einem dezentralen Blockchain-Netzwerk, was bedeutet, dass es keinen zentralen Kontrollpunkt gibt. Individuen können ihre Datensätze und Rechenleistung teilen, was anderen hilft, bessere KI-Modelle zu entwickeln. Wenn Nutzer hochwertige Daten hochladen, führt das zu besseren Vorhersagen der KI. Wenn jemand eine Anfrage an ein trainiertes Modell stellt, verdienen sowohl der Modellbesitzer als auch der Datenbeiträger Belohnungen basierend auf der Genauigkeit der Vorhersagen des Modells.
Die Rolle der Blockchain
Blockchain dient als ein System zur Protokollierung aller Aktionen innerhalb von PredictChain. Jede Transaktion wird sicher gespeichert und ist für alle Nutzer sichtbar. Diese Transparenz hilft Nutzern, die Qualität von Modellen und Datensätzen zu überprüfen. Durch die Nutzung von Blockchain fördert PredictChain Vertrauen und Sicherheit, was es einfacher macht, sich darüber einig zu werden, wie Daten und Ressourcen geteilt werden.
Funktionen des Marktplatzes
PredictChain hat mehrere Funktionen, die es den Nutzern leicht machen, beizutragen und davon zu profitieren. Hier sind einige der wichtigsten Komponenten:
Benutzerfreundliche Oberfläche: Nutzer können sich anmelden, Datensätze hochladen und das Training von Modellen anfordern, ohne technische Vorkenntnisse zu benötigen.
Belohnungssystem: Beitragszahler werden mit Tokens belohnt, basierend auf der Qualität ihrer Daten und wie gut das Modell abschneidet. Das motiviert die Nutzer, hochwertige Datensätze bereitzustellen.
Modellauswahl: PredictChain bietet verschiedene Arten von Maschinenlernmodellen, die von einfach und schnell bis komplex und leistungsstark reichen. Diese Vielfalt ermöglicht es den Nutzern, das beste Modell für ihre Bedürfnisse auszuwählen.
Sichere Transaktionen: Alle Interaktionen auf PredictChain werden auf der Blockchain aufgezeichnet, was sicherstellt, dass die Abläufe transparent und nachverfolgbar sind.
Vorteile für die Nutzer
PredictChain eröffnet viele Vorteile im Bereich der KI:
Demokratisierung der KI: Durch die Bereitstellung einer Plattform, auf der jeder teilnehmen kann, schafft PredictChain gleiche Bedingungen für die KI-Entwicklung.
Kostenersparnis: Nutzer können hohe Gebühren vermeiden, die mit traditionellen Cloud-Diensten verbunden sind, was KI zugänglicher macht.
Datenteilung: Nutzer können ihre Daten und Modelle mit einer breiteren Gemeinschaft teilen, was Zusammenarbeit und gemeinsames Lernen fördert.
Flexibilität: Nutzer können Modelle basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen auswählen und ihr Erlebnis anpassen.
Verwandte Arbeiten
Die Idee eines dezentralen KI-Marktplatzes ist nicht ganz neu, aber PredictChain baut auf bestehenden Konzepten auf, indem es eine sichere und effiziente Plattform schafft. Verschiedene Studien haben das Potenzial von Blockchain in der KI untersucht und die Vorteile der Dezentralisierung von Ressourcen aufgezeigt. Andere Projekte haben versucht, ähnliche Marktplätze zu schaffen, standen jedoch oft vor Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und Benutzererfahrung.
Vergleich mit anderen Lösungen
PredictChain unterscheidet sich von bestehenden KI-Marktplätzen, indem es einen benutzerfreundlicheren Ansatz bietet. Nutzer brauchen keine umfangreichen technischen Fähigkeiten, um teilzunehmen, was es einem breiteren Publikum zugänglich macht. Ausserdem profitiert PredictChain durch die Nutzung der Algorand-Blockchain von schnellen und sicheren Transaktionen, was es zur idealen Wahl für einen dezentralen KI-Marktplatz macht.
Die Rolle der Orakel
Orakel spielen eine wichtige Rolle in PredictChain, indem sie Off-Chain-Daten mit On-Chain-Aktionen verbinden. Sie übernehmen Aufgaben wie das Herunterladen von Datensätzen, das Trainieren von Modellen und das Abfragen von Vorhersagen. Orakel stellen sicher, dass die notwendigen Daten für ein effektives Modelltraining verfügbar sind und helfen, die Ergebnisse zu überprüfen.
Tokenomics von PredictChain
PredictChain verwendet ein einzigartiges Tokensystem, um die Teilnahme und den Ressourcenaustausch zu fördern. Nutzer werden mit Tokens belohnt, wenn sie Datensätze bereitstellen oder Modelle ausführen. Diese Tokens können innerhalb von PredictChain verwendet oder im breiteren Algorand-Ökosystem getauscht werden. Dieses System motiviert nicht nur die Beiträge, sondern hilft auch, Fairness und Transparenz bei Transaktionen aufrechtzuerhalten.
Ein genauerer Blick auf Maschinenlernmodelle
PredictChain bietet verschiedene Maschinenlernmodelle, darunter:
Multi-Layer-Perzeptronen (MLP): Das sind grundlegende neuronale Netze, die gut für einfache Aufgaben geeignet sind.
Rekurrente neuronale Netze (RNN): Diese Modelle sind hervorragend geeignet zur Verarbeitung von Datenfolgen, was sie für Aufgaben wie Sprachverarbeitung geeignet macht.
Long Short-Term Memory (LSTM): Eine Art von RNN, die besonders effektiv darin ist, langfristige Abhängigkeiten in Daten zu erfassen, was zu besseren Vorhersagen führt.
Gated Recurrent Unit (GRU): Eine weitere Variante von RNN, die einige Mechaniken von LSTMs vereinfacht, dabei aber immer noch starke Leistung bringt.
Jedes Modell hat seine Stärken und Schwächen, und Nutzer können das auswählen, das am besten zu ihren Bedürfnissen passt.
Zukunftsperspektiven
Während sich PredictChain weiterentwickelt, stehen viele Verbesserungen bevor. Künftige Entwicklungen zielen darauf ab, den Nutzern mehr Optionen zur Datenvorverarbeitung und Modellauswahl zu bieten. Zum Beispiel würde die Integration von Entscheidungsbäumen und verschiedenen statistischen Modellen den Nutzern noch mehr Werkzeuge für ihre KI-Projekte an die Hand geben.
Ausserdem würde es die Modellgenauigkeit und Effizienz erhöhen, wenn Nutzer ihre Datensätze anpassen könnten – zum Beispiel unnötige Merkmale zu entfernen. Durch die Einbeziehung von Nutzerfeedback und Vorschlägen kann sich PredictChain zu einer anpassungsfähigeren und robusteren Plattform entwickeln.
Fazit
PredictChain ist eine innovative Lösung, die die Herausforderungen des Zugangs zu Maschinenlernmodellen und Datensätzen angeht. Durch die Nutzung von Blockchain-Technologie schafft es einen transparenten und sicheren Marktplatz, an dem jeder teilnehmen kann. Mit seiner einfachen Benutzeroberfläche und dem integrierten Belohnungssystem befähigt PredictChain die Nutzer, KI zu erkunden, ohne die Barrieren, die traditionelle Plattformen geschaffen haben.
Die offene Natur von PredictChain fördert Zusammenarbeit und Wissensaustausch, was den Weg für eine Zukunft ebnet, in der die KI-Entwicklung zugänglich, transparent und gemeinschaftsorientiert ist. Mit fortlaufenden Verbesserungen kann PredictChain einen signifikanten Einfluss darauf haben, wie KI entwickelt und genutzt wird, und wird zu einer wertvollen Ressource für alle Beteiligten.
Titel: PredictChain: Empowering Collaboration and Data Accessibility for AI in a Decentralized Blockchain-based Marketplace
Zusammenfassung: Limited access to computing resources and training data poses significant challenges for individuals and groups aiming to train and utilize predictive machine learning models. Although numerous publicly available machine learning models exist, they are often unhosted, necessitating end-users to establish their computational infrastructure. Alternatively, these models may only be accessible through paid cloud-based mechanisms, which can prove costly for general public utilization. Moreover, model and data providers require a more streamlined approach to track resource usage and capitalize on subsequent usage by others, both financially and otherwise. An effective mechanism is also lacking to contribute high-quality data for improving model performance. We propose a blockchain-based marketplace called "PredictChain" for predictive machine-learning models to address these issues. This marketplace enables users to upload datasets for training predictive machine learning models, request model training on previously uploaded datasets, or submit queries to trained models. Nodes within the blockchain network, equipped with available computing resources, will operate these models, offering a range of archetype machine learning models with varying characteristics, such as cost, speed, simplicity, power, and cost-effectiveness. This decentralized approach empowers users to develop improved models accessible to the public, promotes data sharing, and reduces reliance on centralized cloud providers.
Autoren: Matthew T. Pisano, Connor J. Patterson, Oshani Seneviratne
Letzte Aktualisierung: 2023-07-27 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2307.15168
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.15168
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://pypi.org/project/tushare
- https://finance.sina.cn
- https://www.swsresearch.com/institute_sw/home
- https://developer.algorand.org
- https://pandas.pydata.org
- https://pytorch.org
- https://flask.palletsprojects.com
- https://react.dev
- https://firebase.google.com
- https://redis.io
- https://github.com/AI-and-Blockchain/S23_PredictChain
- https://github.com/AI-and-Blockchain/S23_PredictChain/blob/main/docs/sphinx/index.html