La puissance de calcul GPU peut être étendue à l'infini, mais cela ne résout en rien un problème clé — des données obsolètes, biaisées ou de mauvaise qualité. Même une capacité de calcul plus puissante ne ferait qu'amplifier les problèmes si les données sont de mauvaise qualité, elle ne peut pas les remplacer. La véritable avancée réside dans la refonte du système d'incitation. Aligner les intérêts des contributeurs de données et des nœuds de traitement distribués permet de résoudre fondamentalement le plafond des modèles. C'est précisément ce que doit faire un réseau de données décentralisé — garantir la qualité des données tout en activant la participation active de l'ensemble du réseau.
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LiquidatedThrice
· 01-12 18:00
Avoir plus de GPU ne peut pas sauver des données de mauvaise qualité, cette remarque est excellente. Le point clé reste le bon mécanisme d'incitation, il faut que tout le monde ait la motivation de contribuer de bonnes données.
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LuckyHashValue
· 01-12 00:41
Faire la queue pour les GPU ne sert à rien, si les données sont mauvaises, tout est inutile
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ShortingEnthusiast
· 01-11 18:52
C'est bien dit, garbage in, garbage out. Peu importe le nombre de GPU, c'est inutile.
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RugPullAlarm
· 01-11 18:49
La qualité des données est vraiment sous-estimée. Mais un réseau de données décentralisé peut-il vraiment résoudre le problème de l'alignement des incitations ? Je dois voir les données en chaîne pour pouvoir faire confiance.
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fren_with_benefits
· 01-11 18:44
Même si la pile de données inutiles est grande, ce sont toujours des déchets, cette phrase n'est pas fausse
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MetaverseMigrant
· 01-11 18:39
Investir dans le matériel ne sert à rien, ce sont les données qui comptent, cela aurait dû être clair depuis longtemps.
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LiquiditySurfer
· 01-11 18:29
L'accumulation de puissance de calcul a déjà été surmédiatisée, le véritable point d'onde se trouve dans la qualité des données... des données de mauvaise qualité produisent des résultats de mauvaise qualité, peu importe le nombre de GPU.
La puissance de calcul GPU peut être étendue à l'infini, mais cela ne résout en rien un problème clé — des données obsolètes, biaisées ou de mauvaise qualité. Même une capacité de calcul plus puissante ne ferait qu'amplifier les problèmes si les données sont de mauvaise qualité, elle ne peut pas les remplacer. La véritable avancée réside dans la refonte du système d'incitation. Aligner les intérêts des contributeurs de données et des nœuds de traitement distribués permet de résoudre fondamentalement le plafond des modèles. C'est précisément ce que doit faire un réseau de données décentralisé — garantir la qualité des données tout en activant la participation active de l'ensemble du réseau.