عندما أتحدث مع المشاريع التي تتطور في مجال الذكاء الاصطناعي ، فإنهم يتخذون إما نهج استخدام LLM الكامل ، وحجز واستئجار H100 ولكنهم ينظرون في السيطرة على وحش LLM. الجزء المثير للاهتمام هو أن LLM ليس فقط قادرا على تقديم معلومات كمثال حول ميكانيكا السيارات أو الرعاية الصحية ، ولكن أيضا حول Goethe ، وأحدث الاتجاهات على X وحركة Bitcoin والتاريخ وما إلى ذلك. هذا يعني أنك ستحتاج إلى وحدة معالجة رسومات متطورة لأن النموذج "ذكي جدا". ولكن إذا كنت تنوي إنشاء نموذج متخصص ، كمثال فقط للتحقق من البيانات على السلسلة ، ومعاملات LP جنبا إلى جنب مع معنويات CT على X ، فأنت لست بحاجة إلى كل الأشياء مع Goethe أو كيفية إنشاء صاروخ ، أليس كذلك؟ هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعد فيه @OpenledgerHQ في بنيتهم التحتية. يمكن أن يساعد في إنشاء SLM بناء على نموذج عام ، كما أعاد إنشاء العملية التي تعمل بها LLM على وحدات معالجة الرسومات بحيث تقلل من الموارد المطلوبة وتقلل التكلفة. ما زلت لم أر الخلفية التقنية الكاملة وكيف تعمل البنية في الحياة الواقعية ، ولكن إذا كانت Openledger تقدم ما تعتعد له حاليا ، فستكون بنية تحتية أساسية للعديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. الأفضل؟ يمكن للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي إنشاء تدفق إيرادات ثان باستخدام نظام مكافآت بيانات Openledgers.