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Bagel Network: AI 用の次世代の計算可能なデータ層
CoinFund は、3.1 万ドルの資金調達をリードできることを誇りに思っています。 ベーグルネットワークは、協調的な埋め込みデータセットのための分散型プロトコルを構築し、分散型 AI 計算可能データ エコシステムを拡張するスタートアップです。 CoinFund が現在進行中の、新興の Web3 x AI スタックに関する研究と投資について詳しく知りたい場合は、以前のコンテンツをご覧ください。 ワールドコイン, ギザ, 2022年のAI×Web3の概要 と Gensyn シード論文.
ベクトル埋め込みの概要
はじめに、ベクトル埋め込みは、個別の相対データを保持しながら、単語、文章、画像、その他のデータを数学的オブジェクト (ベクトル) に変換する方法です。たとえば、埋め込みにより、大規模なデータセット全体にわたる単語のコンテキストに基づいて、単語「apple」を 200 次元のベクトルに変換できます。このベクトルは、リンゴの本質的な意味と、果物、果樹園、パイなどの関連概念との関係を捉えています。ベクトル埋め込みの主な用途は、Word2Vec や WordXNUMXVec などの主力モデルを使用したテキストです。 グローブ、画像データや音声データなど、他の種類のデータに対してベクトル埋め込みを生成できます。 AI 開発は、モデルがテキスト、画像、またはオーディオを処理し、これら 3 つのメディアのいずれかを出力できるマルチモダリティの開発にますます重点を置くようになっているため、このコンテキストは非常に重要です。さらに、エンベディング モデルを使用して、ユーザーの好み、行動、特性をキャプチャするユーザー固有のエンベディングや、製品の属性、機能、その他のセマンティック情報をキャプチャする製品レベルのエンベディングなど、より大きなデータ タイプをキャプチャすることもできます。
ベーグルのチャンス
ベクトル データベースの商業的機会は、ほんの数例を挙げると、ChatGPT、Midjourney、Runway などの初期の消費者向け AI アプリケーションの主流の採用と並行して、過去 12 か月間で急速に成長しました。 Bagel は、ベクトル埋め込みデータベースとインセンティブ付きマーケットプレイス プロトコルを組み合わせた最初の Web3 ネイティブの試みの 3 つであり、Web3 プリミティブを利用して許可されたデータとモデルの共有とコラボレーションを強化し、製品と製品の両方から WebXNUMX ネイティブ カテゴリを獲得する可能性があります。創設者 Bidhan Roy の Amazon Alexa チーム、Instacart および Arweave での専門分野を超えた専門的経験を考慮すると、ネットワークの観点からの動機付けと、初期のリーダーシップを維持するために迅速に行動する能力が備わっています。 私たちは、Bagel Network が次世代 AI アプリケーションの重要な実現要因であると信じていますが、今日の AI アプリケーションの導入は、特にほとんどの場合、トレーニング データに対する飽くなき需要によって制限され、コンテキスト化された、適用性の高い、ユースケース固有の応答を提供する機能によってボトルネックになっています。世界のデータは構造化されていないままです。
一部の Web2 エンベディング企業 (VC からの資金提供と企業のスピンアウトの両方) は、より広範な競争グループの一部ですが、Bagel Network は、Web3 ネイティブの観点からエンベディング カテゴリをリードするという期間限定の機会を利用して、迅速に出荷することができました。すでに公開されているデモ、SDK、パイロット ユーザーを使用します。長期的には、インデックス付きベクトル埋め込みデータセット用の分散型プロトコルとマーケットプレイスを構築するという Bagel のアプローチは、相互に強化する 3 つの重要なトレンド、つまり LLM (および派生アプリケーション) の台頭とパーミッションレスの受け入れの交差点にネットワークを位置付けると考えています。 WebXNUMX の透明性と分散化の中核となる価値観。
市場ではベクトル埋め込みが始まったばかりですが、考慮できるデータ ポイントがあります。まず、リレーショナル データベース管理市場を、到達可能な確立された市場の競合として見ることができます (source)。現在、その市場の価値は 69.44 億ドルに達し、CAGR 12% で成長しています。エンドマーケット分析もあります。ベクトル埋め込みによってサービスが提供される一部の主要産業には、画像認識が含まれます ($ 38B)、レコメンデーション エンジン (4.55 億 XNUMX 千万ドル)、AI チャットボット ($ 5.4B最後に、人工知能 (ML、AI ロボティクス、コンピューター ビジョン、NLP、センサー技術を含む) への世界的な支出は現在、20 年までに 40 ~ 2030% の CAGR で成長すると予測されています。 300 年に 2024 億ドル以上 これらの数字を念頭に置くと、ベクトル埋め込みは、今後 700 年間に出現する、ますます高性能なマルチモーダル AI モデルとアプリケーションを実現するテクノロジーとしての役割を果たす可能性があります。
分散型 AI スタックにおける Bagel の役割
Bagel Network は、AI 技術スタックのデータ層内の主要な問題を解決する暗号化マーケットプレイス モデルを通じて、許可された共有とコラボレーションを強化すると信じています。 これは、次世代 AI に必要なインフラストラクチャを提供しながら、許可のないアクセスとコラボレーションという Web3 の精神に適合します。現在、不釣り合いな量のデータが大規模な組織によって所有および管理されており、高品質のデータセットへのアクセスや単に拡張されたインテリジェンスの複合効果によって小規模な組織が排除されています。 Bagel Network は、機械学習エンジニア、研究者、AI エージェントが協力してデータセットを構築、取引、ライセンス供与する双方向のマーケットプレイスを作成することで、AI データの状況を再定義します。埋め込み生成は、AI パイプラインの中で最も計算量が多い部分の XNUMX つであることが多いため、今日のベクトル データベース システムには高レベルの冗長性が存在し、非効率性、コストの上昇、作業の重複を引き起こしています。 Bagel Network を使用すると、モデルがエンベディングを共有できるため、重複した作業が回避されます。これは、ブロックチェーンのメタデータやその他の必要な要素を介して帰属を保持しながら、将来の収益化の可能性を公平に共有し、コールドスタート関連の摩擦を回避するのに役立つと同時に、より効率的です。人工知能の文脈では、クローズドソース データセットを複製してモデルの改善を進めるオープンソースの取り組みがすでに見られています (RedPajama-Data、LLaMA トレーニング データセットの再現、または Mistral/Mixtral オープン モデル アプローチを参照)。
私たちは、分散型ネットワークと組み合わせたベクトル データベースが、オープン ソースと共同開発 (バックエンドの Web2 スタックですでに成功しているアプローチ) を活用することで競争に勝つことができると予想しています。たとえば、スマート コントラクトは、個別のエンベディングに特化して許可されたアクセスを管理できますが、これは Github のような集中型アプローチでは不可能です。プロトコルは、データの貢献に報酬を与え、(分岐を通じて) ネットワークへの参加を監視および奨励し、コンピューティング リソースの使用状況を追跡できます。現在のベクトル データベース ソリューションにはコラボレーション機能が欠けており、一方、Github/HuggingFace のようなオープンソース プラットフォームには高品質の埋め込みを作成するインセンティブがありません。現在、多くの高品質なデータが企業や公開データセット内に存在しており、断片化され活用されていませんが、将来的にはオンボーディング、調整、収益化が可能になります。最後に、オープン マーケットプレイスにより、たとえばオープンソース ソフトウェアを介して、ベクトル化されたデータセットを対象として、複数のチームが同時にコレクションを埋め込む許可付き開発が可能になります。これにより、サイロ化された取り組みとは対照的に、セクター全体のイノベーションが促進されます。
まとめ
他の投資と同様に、このような野心的なビジョンには多くのリスク (実行、競争、規模の拡大、収益化) が存在します。しかし、Bagel Network は初期の有望な牽引力を示しており、長期的な追い風がいくつかある高成長市場において有利な立場にあると考えています。特に、現在混雑していないグリーンフィールドの機会が、業界と十分に連携した主要な Web3 実装を設計して立ち上げるために設定されていることを考えると、 AI/データ価値創造のフライホイール。結局のところ、CoinFundは、機械学習で計算可能なデータセットのための分散型マーケットプレイスを構築するというBagelの長期ビジョンは、AI/MLのユースケース向けに構築されているWeb3スタックの一部の欠落している重要な部分であるとみなしている。まだ初期段階ではありますが、私たちは市場の可能性がリスクを上回っていると信じています。だからこそ、CoinFund は強い確信を持って賭けをし、ビダン・ロイやベーグルチームの他のメンバーと一緒に袖をまくることに興奮しています。詳細を確認するか、初期データ パートナーとしてサインアップするには、www.bagel.net にアクセスしてください。
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- 情報源: https://blog.coinfund.io/coinfund-leads-3-1m-bagel-network-round-to-support-next-gen-data-infra-in-web3-x-ai-stack-1665771859b5?source=rss—-f5f136d48fc3—4
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