Web3 AI'nin Karşılaştığı Zorluklar ve Gelecek Gelişim Yönleri

NVIDIA hisseleri yeni bir zirveye ulaşırken, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini daha da derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik füzyonuna kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini benzeri görülmemiş bir hızla entegre ediyor ve giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da AI sektörüne olan olumlu bakışını somut eylemlerle gösterdi; hem kripto hisseleri hem de AI hisseleri küçük bir boğa piyasası sergiliyor.

Ancak bu heyecan, kripto para alanıyla ilgili görünmüyor. Son zamanlarda Web3 AI denemeleri, özellikle Agent yönündeki keşiflerde belirgin bir sapma var: merkeziyetsiz bir yapı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler inşa etmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir yanılgıdır. Modüllerin yüksek derecede bağlı olduğu, özellik dağılımının son derece istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler yapıların Web3 ortamında ayakta durması zor.

Web3 AI'nin geleceği taklit etmekte değil, stratejik bir dolambaçta yatmaktadır. Yüksek boyutlu uzayda anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, Web3 AI farklı yollar bulmalı ve kendi gelişim yolunu keşfetmelidir.

Web3 AI'nin Anlamsal Uyum Problemi

Modern Web2 AI'nin çok modlu sisteminde, "anlamsal hizalama" farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamanın anahtar teknolojisidir. Bu, modelin farklı biçimsel sinyallerin arkasındaki içsel anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yüksek boyutlu gömme alanı bu amaca ulaşmanın temelidir, karmaşık anlamsal özelliklerin yüzlerce hatta binlerce boyutlu vektörlere kodlanmasına olanak tanır.

Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız modüllere kapsüllemekten ibaret olup, birleşik bir merkezi gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşimde bulunamamasına neden olur; sistem tek bir işlev sergileyerek toplam kapalı döngü optimizasyonu oluşturmakta zorlanır.

Sektör bariyerlerine sahip bir tam zincir akıllı varlık oluşturmak için, uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ile dağıtım sistem mühendisliği ile başlamak gerekmektedir. Ancak mevcut pazarda böyle bir talep bulunmamaktadır, dolayısıyla buna uygun çözümler de eksiktir.

Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları

Yüksek düzeyde çok modlu modeller, titizlikle tasarlanmış bir dikkat mekanizmasına ihtiyaç duyar. Dikkat mekanizması esasen, modelin girdi işleme sırasında en ilgili kısımlara seçici bir şekilde "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynağı dağıtım biçimidir.

Web2 AI, dikkat mekanizması tasarlarken genellikle Query-Key-Value (Q-K-V) modelini kullanır, bu da anahtar bilgilerin belirlenmesine yardımcı olur. Ancak, modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat zamanlaması gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Bunun başlıca nedenleri şunlardır:

1. Birleşik bir Q-K-V alanının eksikliği
2. Paralel hesaplama ile çoklu baş dikkatini gerçekleştiremiyor.
3. Modüller arasında gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bağlam eksikliği

Bu nedenle, çeşitli işlevlerin ayrık API'ler haline getirilmesiyle, Transformer gibi bir "birleşik dikkat zamanlaması" yeteneği inşa edilemez.

Özellik Birleşiminin Yüzeysel Dileması

Özellik birleştirme, hizalama ve dikkat temeli üzerinde, farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin daha ileri bir şekilde birleştirilmesidir. Web3 AI şu anda en basit birleştirme aşamasında kalmaktadır, bunun başlıca nedeni yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizmasının ön koşul olarak yokluğudur.

Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindeyken, Web3 AI daha çok ayrı modüllerin birleştirilmesi yöntemini benimsemektedir. Bu yaklaşım hem birleşik bir eğitim hedefinin eksikliği hem de modüller arası gradyan akışının olmaması nedeniyle, özelliklerin birleşimi yüzeysel ve statik bir birleştirme aşamasında kalmaktadır.

AI Sektöründe Engeller ve Gelecek Fırsatları

AI endüstrisindeki teknoloji engelleri sürekli derinleşiyor. Web2 AI'nın çok modlu sistemleri, büyük veri, güçlü hesaplama gücü, ileri düzey algoritmalar ve sistematik mühendislik yetenekleri gerektiren dev bir mühendislik projesidir. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve az sayıda öncü ekibin çekirdek rekabet avantajını sağlamaktadır.

Ancak, Web3 AI fırsatları "kırsalın şehri kuşatması" taktiğinde yatıyor olabilir. Web3 AI, hafif yapılar, kolay paralel ve motive edilebilir görevler gibi kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalıdır. Bunlar LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri, topluluk verisi eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazları ile işbirliği içinde eğitim gibi şeyleri içerebilir.

Dikkat edilmesi gereken, mevcut Web2 AI bariyerlerinin henüz oluşmaya başlamış olmasıdır; bu, önde gelen işletmelerin rekabetinin erken aşamasıdır. Web3 AI'nın gerçek fırsatı, Web2 AI'nın avantajlarının tamamen kaybolmasını beklemek zorunda kalabilir; geride kalan acı noktalar, Web3 AI'nın devreye girmesi için en iyi zaman olacaktır.

Bundan önce, Web3 AI projelerinin aşağıdaki özelliklere sahip olması gerekiyor:

1. Kenardan girerek, küçük sahnelerde sağlam bir yer edinmek
2. Nokta ve yüzeyin birleştirilmesi, dairesel ilerleme, küçük uygulama alanlarında sürekli olarak iteratif güncellemeler.
3. Esnek kalın, farklı senaryoların ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde uyum sağlayabilin.

Sadece bu niteliklere sahip projelerin, gelecekteki Web3 AI alanında bir yer edinme olasılığı vardır.