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Bagel 网络:人工智能的下一代可计算数据层
CoinFund 很荣幸为该公司领投 3.1 万美元融资 百吉饼网络,一家初创公司,为协作嵌入数据集构建去中心化协议并扩展去中心化人工智能可计算数据生态系统。要了解 CoinFund 对新兴 web3 x AI 堆栈的持续研究和投资,请参阅我们之前的内容 世界币, 吉萨, 2022 年 AI x web3 概述 和我们的 Gensyn种子论文.
矢量嵌入简介
作为介绍,向量嵌入是一种将单词、句子、图像和其他数据转换为数学对象(向量),同时保留个体和相关数据的方法。例如,嵌入可以根据大型数据集中单词“apple”的上下文将单词“apple”翻译成 200 维向量。该向量将捕捉苹果的基本含义及其与水果、果园、馅饼等相关概念的关系。虽然向量嵌入的主要应用是在文本中使用旗舰模型,例如 Word2Vec 和 手套,可以为其他类型的数据(包括图像和音频数据)生成向量嵌入。这种背景至关重要,因为人工智能开发越来越注重开发多模态,其中模型可以处理文本、图像或音频,并输出这三种媒体中的任何一种。此外,嵌入模型可用于捕获更大的数据类型,例如捕获用户偏好、行为和特征的特定于用户的嵌入,或捕获产品的属性、特征或任何其他语义信息的产品级嵌入。
百吉饼的机会
过去 12 个月,随着 ChatGPT、Midjourney 和 Runway 等早期消费者 AI 应用程序的主流采用,矢量数据库的商业机会迅速增长。 Bagel 是第一个将向量嵌入数据库与激励市场协议相结合的 web3 原生尝试之一,利用 web3 原语来增强许可数据和模型共享与协作,并有可能从产品和服务中赢得 web3 原生类别。鉴于创始人 Bidhan Roy 在 Amazon Alexa 团队、Instacart 和 Arweave 的跨学科专业经验,具有激励性的网络视角,以及快速行动以保持早期领导地位的能力。 我们相信 Bagel 网络是下一代人工智能应用程序的关键推动者,其采用今天仍然受到提供情境化、高度适用和特定于用例的响应的能力的瓶颈,受到对训练数据的永不满足的需求的限制,特别是在大多数情况下世界数据仍然是非结构化的。
虽然一些 web2 嵌入公司(包括风投资助的公司和企业衍生公司)属于更广泛的竞争群体的一部分,但 Bagel Network 已经能够利用其限时机会快速发货,从 web3 原生的角度引领嵌入类别,拥有已经上线的演示、SDK 和试点用户。从长远来看,我们相信 Bagel 为索引向量嵌入数据集构建去中心化协议和市场的方法将网络置于两个相互强化的关键趋势的交叉点——法学硕士(和衍生应用程序)的兴起和无需许可的拥抱, web3 的透明和去中心化核心价值。
虽然矢量嵌入市场还处于萌芽阶段,但我们可以考虑一些数据点。首先,我们可以将关系数据库管理市场视为一个可以达到的成熟市场竞争(资源)。如今,该市场价值 $69.44B,复合年增长率为 12%。还有终端市场分析:矢量嵌入服务的一些主要行业包括图像识别($ 38B)、推荐引擎($4.55B)和人工智能聊天机器人($ 5.4B)到 20 年,预计复合年增长率将达到 40-2030%。最后,全球人工智能(包括 ML、AI 机器人、计算机视觉、NLP 和传感器技术)支出预计将从 300 年 $2024B+ 到 700 年,这一数字将达到 2030B+ 美元。考虑到这些数字,矢量嵌入很可能会成为未来十年将出现的功能日益强大的多模式 AI 模型和应用程序的支持技术。
Bagel 在去中心化人工智能堆栈中的作用
我们相信 Bagel Network 将通过其加密市场模型增强许可共享和协作,解决人工智能技术堆栈数据层内的关键问题。 这符合 web3 的无许可访问和协作精神,同时为下一代人工智能提供所需的基础设施。目前,大量数据由大型实体拥有和控制,通过访问高质量数据集或规模化情报的复合效应将小型组织排除在外。 Bagel Network 通过创建一个双向市场重新定义了人工智能数据格局,机器学习工程师、研究人员和人工智能代理在其中协作构建、交易和许可数据集。由于嵌入生成通常是人工智能管道中计算最密集的部分之一,因此当今矢量数据库系统中存在高度冗余,导致效率低下、成本更高和重复工作。 Bagel Network 允许模型共享嵌入,避免重复工作。这是更有效的,同时通过区块链元数据和其他必要的成分保留归因,以公平地分享未来的货币化潜力,以帮助解决与冷启动相关的摩擦。在人工智能的背景下,我们已经看到开源努力复制闭源数据集以推进模型改进(参见 RedPajama-Data、LLaMA 训练数据集的复制或 Mistral/Mixtral 开放模型方法)。
我们预计,矢量数据库与去中心化网络相结合可以通过利用开源和协作开发(这种方法已经在后端 web2 堆栈中获胜)来超越竞争。例如,智能合约可以管理特定于离散嵌入的许可访问,而这对于类似 Github 的集中式方法来说是不可能的。协议可以奖励数据贡献、监控和激励网络参与(通过分叉)以及跟踪计算资源使用情况。当前的矢量数据库解决方案缺乏协作能力,而像 Github/HuggingFace 这样的开源平台缺乏产生高质量嵌入的动力。如今,企业和公共数据集中存在大量高质量数据,但这些数据分散且未得到充分利用,这些数据在未来可以被引入、调整和货币化。最后,开放市场允许多个团队同时进行嵌入集合的许可开发,例如通过开源软件但针对矢量化数据集。与孤立的努力相比,这促进了跨部门的创新。
结论
与任何投资一样,如此雄心勃勃的愿景也存在许多风险(执行、竞争、规模化、货币化)。然而,我们相信 Bagel Network 表现出了有希望的早期吸引力,并且在高增长市场中处于有利地位,有几个长期的有利因素,特别是考虑到目前不拥挤的绿地机会,可以设计和推出一个领先的 web3 实施,与人工智能/数据价值创造飞轮。最终,CoinFund 将 Bagel 为机器学习可计算数据集创建去中心化市场的长期愿景视为为 AI/ML 用例构建的 web3 堆栈部分中缺失的关键部分。虽然还处于早期阶段,但我们相信市场潜力大于风险——因此 CoinFund 的押注非常坚定,我们很高兴与 Bidhan Roy 和 Bagel 团队的其他成员一起卷起袖子。要了解更多信息或注册成为早期数据合作伙伴,请访问 www.bagel.net!
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