當我與正在開發 AI 的項目交談時，他們要麼選擇使用完整的 LLM，要麼預訂和租用 H100，但希望能控制住 LLM 的巨獸。 有趣的是，LLM 不僅能提供有關汽車維修或醫療保健的信息，還能提供有關歌德、X 上的最新趨勢、比特幣的運動和歷史等等的信息。 這意味著你需要一個高端 GPU，因為這個模型 "太聰明"。 但是如果你要創建一個專門的模型，例如僅用於檢查鏈上數據、LP 交易結合 X 上的 CT 情緒，你就不需要所有與歌德或如何製造火箭有關的東西，對吧？ 這就是 @OpenledgerHQ 可以利用其基礎設施提供幫助的地方。它可以幫助從通用模型創建一個 SLM，還可以重建 LLM 在 GPU 上運作的過程，從而減少所需的資源並降低成本。 我仍然沒有看到整個技術背景以及架構在現實生活中的運作方式，但如果 Openledger 提供他們目前正在準備的東西，那麼它將成為許多 AI 初創公司的核心基礎設施。 最棒的是？AI 初創公司甚至可以通過 Openledger 的數據獎勵系統創建第二個收入來源。