ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਅਤੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, OpenLedger ਇਸ ਸੰਘਰਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਉਭਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਕਸਦ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵਿਕেন্দ्रीਕਲ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਅਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਏਜੈਂਟ ਅਰਥਵਿਵസ്ഥਾਵਾਂ ਨੂੰ فروਗਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ, ਕਮਿਊਨਟੀ-ਮਾਲਕੀ ਵਾਲੀ AI ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ ਕੰਮеш ਨਾਲ ਇਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ OpenLedger ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ, ਨਵੋਊਂਘਾਂ ਅਤੇ ਰੋਡਮੈਪ ਦੀ ਛਾਂਨਬੀਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕੰਮეშ ਆਪਣੇ AI/ML ਰੀਸਰਚ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਵalmart ਅਤੇ Cadbury ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ CHੁਣਾਅਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: AI ਦੀ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਸਰੂਪ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਯੋਗਦਾਨਕਰਤਾਂ ਨੂੰ ਨਾਈਂ ਇਨਾਮਰਾੀ ਦੀ ਘਾਟ। OpenLedger ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਿਟੀ ਅਤੇ ਨਿਆਂਯੋਗ ਇਨਾਮ ਯਕੀਨੀ ਬਣਦੇ ਹਨ। "AI ਲਈ ਬਣਿਆ ਬਲਾਕਚੇਨ" ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ, OpenLedger ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਾਚਾਂ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ; ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂ ਇਨਾਮ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾ ਦੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕਰਕੇ ਲਾਭ ਘੱਟਾਇਆ। OpenLedger ਹਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕਦਮ, ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿੱਤ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਜੇਹੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਜੀਵਨ ਰਾਹ ਹੈ। ਉਨਾਂ ਦੀ Proof of Attribution 'ਚੁਣਾਈ ਮਿਸ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡਾਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ misinformation ਤੋਂ ਖਤਰਾ ਘਟਦਾ ਹੈ। OpenLedger ਦਾ ਏਲਾਨੀ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹਰੇਕ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਜੋ ਖਾਤਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਕਿਸੇ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ ਨਿਆਂਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ਤੇ, OpenLedger ਮਾਡਲ ਫੈਕਟਰੀ ਵਰਗੇ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਇਟਵੈਟ ਲੋਰਾ ਐਡਾਪਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੁਧਾਰਬੱਧ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। OpenLoRA ਨਾਲ, ਇਹ ਐਡਾਪਟਰ ਸ਼ੇਅਰ ਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ '‘ਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ GPU ਬੋਤਲਨੈਕ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਤੇ ਖਰਚੀਂਟਾਸ਼ ਮਾਡਲ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਸਹਿਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Proof of Attribution (POA) ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ੋਧੇ ਦੇ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਈਨਾਮ ਨੂੰ ਨਿਆਂਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਟ੍ਰੇਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਏ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਫਾਰਕਿੰਗ ਜਾਂ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵਰਤੋਂ, OpenLedger ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕ_EXTERNAL_API_ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਟੈਸਟਨੇਟ 'ਤੇ 40 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਕਟਿਵ ਨੋਡ ਹਨ, ਅਤੇ 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉੱਤੇ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੂਗਲ ਦੀ ਡੀਪਮਾਇન્ડ ਖੋਜਕਾਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। Epoch 2 ਦੀ ਹਾਲੀਆ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਗਲੇ ਲਕਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਇਵੈੰਟ (TGE) ਅਤੇ ਮainers/releases ਹਨ, ਜਿਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਲਦੀ ਮਿਲੇਗੀ। ਕੰਮੇਸ਼ devੰਗ ਵਲੋਂ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਕਂਦ੍ਰਿਤ AI ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਸਾਦਗੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ, ਉਤਪਾਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸੌਖੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਉਪਕਾਰ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਪ੍ਰਭਾਵਪੂਰਨ ਹੱਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਖਣ। ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ!