Jakarta, Pacman News – Pengembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence AI generatif telah memasuki era baru dengan munculnya model-model yang lebih canggih dan efisien.
Tren terbaru dalam AI generatif menunjukkan pergeseran paradigma dari model monolitik yang memerlukan siklus pelatihan yang panjang, menuju arsitektur yang lebih terdistribusi dan dioptimalkan. Web3, yang sebelumnya kurang terlibat dalam gelombang pertama AI generatif, kini memiliki kesempatan untuk memainkan peran kunci dalam revolusi ini.
Perlombaan Kemampuan Penalaran
Kemampuan penalaran telah menjadi fokus utama bagi model-model bahasa besar terkini seperti GPT-01, DeepSeek R1, dan Gemini Flash. Kemampuan ini memungkinkan AI untuk memecah tugas inferensi yang kompleks menjadi proses multi-langkah yang terstruktur, sering kali dengan menggunakan teknik Chain of Thought (CoT). Sama seperti pengikut instruksi menjadi standar bagi model-model sebelumnya, kemampuan penalaran diharapkan menjadi kemampuan dasar untuk semua model utama di masa depan.
Web3 memiliki potensi untuk meningkatkan transparansi dan keandalan dalam proses penalaran AI. Dengan setiap langkah penalaran yang dapat diverifikasi secara on-chain, akan tercipta catatan yang tidak dapat diubah dari urutan logisnya. Ini sangat penting di era di mana konten yang dihasilkan AI mendominasi interaksi digital, menjadikan tingkat provenansi ini sebagai kebutuhan dasar.
Pelatihan Data Sintetis Meningkat
Data sintetis memainkan peran kunci dalam mengaktifkan penalaran lanjutan. Model seperti DeepSeek R1 menggunakan sistem perantara untuk menghasilkan dataset penalaran berkualitas tinggi yang kemudian digunakan untuk penyetelan halus. Pendekatan ini mengurangi ketergantungan pada dataset dunia nyata, mempercepat pengembangan model dan meningkatkan ketangguhan.
Dalam konteks Web3, generasi data sintetis adalah tugas yang sangat paralel, ideal untuk jaringan terdesentralisasi. Kerangka kerja Web3 dapat memberi insentif kepada node untuk berkontribusi pada generasi data sintetis, dengan imbalan berdasarkan penggunaan dataset. Ini dapat mendorong ekonomi data AI yang terdesentralisasi, di mana dataset sintetis memberi daya pada model AI sumber terbuka dan milik pribadi.
Perubahan ke Alur Kerja Pasca-Pelatihan
Model AI awal bergantung pada beban kerja pra-pelatihan yang besar yang membutuhkan ribuan GPU. Namun, model seperti GPT-01 telah beralih fokus ke pelatihan tengah dan pasca-pelatihan, yang memungkinkan kemampuan yang lebih spesialis seperti penalaran lanjutan. Perubahan ini secara dramatis mengubah kebutuhan komputasi, mengurangi ketergantungan pada kluster terpusat.
Web3 dapat memfasilitasi penyempurnaan model AI yang terdesentralisasi, memungkinkan kontributor untuk mempertaruhkan sumber daya komputasi sebagai imbalan atas insentif tata kelola atau keuangan. Perubahan ini mendemokratisasi pengembangan AI, membuat infrastruktur pelatihan yang terdesentralisasi lebih layak.