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बैगेल नेटवर्क: एआई के लिए अगली पीढ़ी का कंप्यूटेबल डेटा लेयर
कॉइनफंड को 3.1 मिलियन डॉलर के वित्तपोषण का नेतृत्व करने पर गर्व है बैगेल नेटवर्क, एक स्टार्टअप जो सहयोगी एम्बेडिंग डेटासेट के लिए एक विकेन्द्रीकृत प्रोटोकॉल का निर्माण कर रहा है और विकेन्द्रीकृत एआई गणना योग्य डेटा पारिस्थितिकी तंत्र का विस्तार कर रहा है। उभरते वेब3 एक्स एआई स्टैक पर कॉइनफंड के चल रहे शोध और निवेश के बारे में जानने के लिए कृपया हमारी पिछली सामग्री देखें विश्व मुद्रा, गिज़ा, 2022 एआई x वेब3 अवलोकन और हमारे जेन्सिन बीज थीसिस.
वेक्टर एंबेडिंग का परिचय
एक परिचय के रूप में, वेक्टर एम्बेडिंग व्यक्तिगत और सापेक्ष डेटा को संरक्षित करते हुए शब्दों, वाक्यों, छवियों और अन्य डेटा को गणितीय वस्तुओं (वेक्टर) में परिवर्तित करने का एक तरीका है। उदाहरण के लिए, एक एम्बेडिंग एक बड़े डेटासेट में शब्द के संदर्भ के आधार पर "ऐप्पल" शब्द को 200-आयामी वेक्टर में अनुवादित कर सकता है। यह वेक्टर सेब के आवश्यक अर्थ और फल, बाग, पाई आदि जैसी संबंधित अवधारणाओं के साथ इसके संबंधों को पकड़ेगा। जबकि वेक्टर एम्बेडिंग में प्राथमिक अनुप्रयोग Word2Vec और जैसे प्रमुख मॉडल के साथ पाठ में रहे हैं। दस्ताना, छवि और ऑडियो डेटा सहित अन्य प्रकार के डेटा के लिए वेक्टर एम्बेडिंग का उत्पादन किया जा सकता है। यह संदर्भ महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई विकास तेजी से मल्टी-मोडैलिटी विकसित करने पर केंद्रित हो गया है जहां एक मॉडल टेक्स्ट, छवि या ऑडियो को संसाधित कर सकता है और इन तीन माध्यमों में से किसी एक को भी आउटपुट कर सकता है। इसके अलावा, एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग बड़े डेटा प्रकारों को कैप्चर करने के लिए किया जा सकता है जैसे कि उपयोगकर्ता-विशिष्ट एम्बेडिंग जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, व्यवहार और विशेषताओं या उत्पाद-स्तरीय एम्बेडिंग को कैप्चर करते हैं जो किसी उत्पाद की विशेषताओं, सुविधाओं या किसी अन्य अर्थ संबंधी जानकारी को कैप्चर करते हैं।
बैगल अवसर
चैटजीपीटी, मिडजर्नी और रनवे जैसे शुरुआती उपभोक्ता एआई अनुप्रयोगों को मुख्यधारा में अपनाने के साथ-साथ पिछले 12 महीनों में वेक्टर डेटाबेस के लिए व्यावसायिक अवसर तेजी से बढ़े हैं। बैगेल एक वेक्टर एम्बेडिंग डेटाबेस को एक प्रोत्साहन बाज़ार प्रोटोकॉल के साथ संयोजित करने के पहले वेब3-नेटिव प्रयासों में से एक है, जो अनुमति प्राप्त डेटा और मॉडल साझाकरण और सहयोग को सुपरचार्ज करने के लिए वेब3 प्रिमिटिव का लाभ उठाता है, जिसमें एक उत्पाद और दोनों से वेब3-नेटिव श्रेणी जीतने का संभावित मार्ग है। एक प्रोत्साहन नेटवर्क परिप्रेक्ष्य, और इंस्टाकार्ट और अरवीव में अमेज़ॅन एलेक्सा टीम पर संस्थापक बिधान रॉय के क्रॉस-डिसिप्लिनरी पेशेवर अनुभव को देखते हुए अपने शुरुआती नेतृत्व को बनाए रखने के लिए तेज़ी से आगे बढ़ने की क्षमता। हमारा मानना है कि बैगेल नेटवर्क एआई अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी के लिए एक प्रमुख प्रवर्तक है, जिसे अपनाने में आज भी प्रासंगिक, अत्यधिक लागू और केस-विशिष्ट प्रतिक्रियाओं का उपयोग करने की क्षमता में बाधा बनी हुई है, विशेष रूप से अधिकांश प्रशिक्षण डेटा की अतृप्त मांग के कारण विश्व का डेटा असंरचित रहता है।
जबकि कुछ वेब2 एम्बेडिंग कंपनियां (वीसी-वित्त पोषित और कॉर्पोरेट स्पिनआउट दोनों) व्यापक प्रतिस्पर्धी सेट का हिस्सा हैं, बैगेल नेटवर्क वेब3-नेटिव परिप्रेक्ष्य से एम्बेडिंग श्रेणी का नेतृत्व करने के अपने समय-सीमित अवसर का लाभ उठाने के लिए जल्दी से शिप करने में सक्षम है, पहले से ही लाइव डेमो, एसडीके और पायलट उपयोगकर्ताओं के साथ। दीर्घावधि में, हम मानते हैं कि अनुक्रमित वेक्टर एम्बेडिंग डेटासेट के लिए विकेन्द्रीकृत प्रोटोकॉल और बाज़ार बनाने का बैगेल का दृष्टिकोण नेटवर्क को दो पारस्परिक रूप से मजबूत करने वाले प्रमुख रुझानों के चौराहे पर रखता है - एलएलएम (और व्युत्पन्न अनुप्रयोगों) का उदय और अनुमति रहित लोगों का आलिंगन, वेब3 के पारदर्शी और विकेन्द्रीकृत मूल मूल्य।
जबकि बाजार वेक्टर एम्बेडिंग के लिए नवजात है, ऐसे डेटा बिंदु हैं जिन पर हम विचार कर सकते हैं। सबसे पहले, हम संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन बाज़ार को एक स्थापित बाज़ार COMP के रूप में देख सकते हैं जिस तक पहुँचा जा सकता है (स्रोत). आज उस बाज़ार का मूल्य $69.44B है और यह 12% की CAGR से बढ़ रहा है। अंतिम-बाज़ार विश्लेषण भी है: वेक्टर एम्बेडिंग द्वारा सेवा प्राप्त कुछ प्राथमिक उद्योगों में छवि पहचान शामिल है ($ 38B), सिफ़ारिश इंजन ($4.55बी), और एआई चैटबॉट्स ($ 5.4B) जिसे सामूहिक रूप से 20 तक 40-2030% की सीएजीआर के साथ बढ़ने का अनुमान है। अंत में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एमएल, एआई रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज़न, एनएलपी और सेंसर तकनीक सहित) पर वैश्विक खर्च अब बढ़ने का अनुमान है। 300 में $2024B+ 700 तक $2030B+ तक। इन आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए, वेक्टर एम्बेडिंग तेजी से सक्षम मल्टी-मोडल एआई मॉडल और अनुप्रयोगों के लिए एक सक्षम तकनीक के रूप में भूमिका निभाने की संभावना है जो अगले दशक में उभरेंगे।
विकेंद्रीकृत एआई स्टैक में बैगेल की भूमिका
हमारा मानना है कि बैगेल नेटवर्क अपने क्रिप्टोनेटिव मार्केटप्लेस मॉडल के माध्यम से एआई टेक स्टैक की डेटा परत के भीतर प्रमुख समस्याओं को हल करने के लिए अनुमति प्राप्त साझाकरण और सहयोग को सुपरचार्ज करेगा। यह एआई की अगली पीढ़ी के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा प्रदान करते हुए अनुमति रहित पहुंच और सहयोग के वेब3 लोकाचार पर फिट बैठता है। वर्तमान में, डेटा की अनुपातहीन मात्रा का स्वामित्व और नियंत्रण बड़ी संस्थाओं के पास है, जो उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट तक पहुंच या स्केल्ड इंटेलिजेंस के मिश्रित प्रभाव के माध्यम से छोटे संगठनों को बाहर कर देती है। बैगल नेटवर्क दो-तरफा बाज़ार बनाकर एआई डेटा परिदृश्य को फिर से परिभाषित करता है जहां मशीन लर्निंग इंजीनियर, शोधकर्ता और एआई एजेंट सहयोगात्मक रूप से डेटासेट बनाते हैं, व्यापार करते हैं और लाइसेंस देते हैं। क्योंकि एम्बेडिंग जेनरेशन अक्सर एआई पाइपलाइन के सबसे कम्प्यूटेशनल रूप से गहन भागों में से एक है, आज वेक्टर डेटाबेस सिस्टम में उच्च स्तर की अतिरेक मौजूद है, जिससे अक्षमताएं, उच्च लागत और डुप्लिकेट कार्य होता है। बैगेल नेटवर्क डुप्लिकेट कार्य से बचते हुए, मॉडलों को एम्बेडिंग साझा करने की अनुमति देता है। कोल्ड-स्टार्ट-संबंधित घर्षण को दूर करने में मदद करने के लिए भविष्य की मुद्रीकरण क्षमता को उचित रूप से साझा करने के लिए ब्लॉकचेन मेटाडेटा और अन्य आवश्यक सामग्रियों के माध्यम से एट्रिब्यूशन को बनाए रखते हुए यह अधिक कुशल है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संदर्भ में, हम पहले से ही मॉडल सुधार को आगे बढ़ाने के लिए बंद स्रोत डेटासेट को दोहराने के लिए ओपन सोर्स प्रयासों को देख रहे हैं (रेडपाजामा-डेटा, एलएलएएमए प्रशिक्षण डेटासेट का पुनरुत्पादन, या मिस्ट्रल/मिक्सट्रल ओपन मॉडल दृष्टिकोण देखें)।
हमारा अनुमान है कि विकेंद्रीकृत नेटवर्क के साथ मिलकर एक वेक्टर डेटाबेस खुले स्रोत और सहयोगात्मक विकास (एक दृष्टिकोण जो पहले से ही बैकएंड वेब 2 स्टैक में जीत चुका है) का लाभ उठाकर प्रतिस्पर्धा कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक स्मार्ट अनुबंध अलग-अलग एम्बेडिंग की विशिष्टता के साथ अनुमति प्राप्त पहुंच का प्रबंधन कर सकता है, जो कि जीथब-जैसे केंद्रीकृत दृष्टिकोण के साथ संभव नहीं है। एक प्रोटोकॉल डेटा योगदान को पुरस्कृत कर सकता है, नेटवर्क भागीदारी की निगरानी और प्रोत्साहन कर सकता है (फोर्किंग के माध्यम से), और गणना संसाधन उपयोग को ट्रैक कर सकता है। वर्तमान वेक्टर डेटाबेस समाधानों में सहयोग की क्षमता का अभाव है, जबकि जीथब/हगिंगफेस जैसे ओपन-सोर्स प्लेटफार्मों में उच्च गुणवत्ता वाले एम्बेडिंग का उत्पादन करने के लिए प्रोत्साहन का अभाव है। आज, उद्यमों और सार्वजनिक डेटासेटों के भीतर बहुत अधिक उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा मौजूद है, खंडित और कम उपयोग किया गया है जिसे भविष्य में शामिल किया जा सकता है, संरेखित किया जा सकता है और मुद्रीकृत किया जा सकता है। अंत में, एक खुला बाज़ार एक साथ कई टीमों द्वारा एम्बेडिंग संग्रह पर अनुमति प्राप्त विकास की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के माध्यम से लेकिन वेक्टरकृत डेटासेट के लिए। यह गुप्त प्रयासों के विपरीत सभी क्षेत्रों में नवप्रवर्तन को उत्प्रेरित करता है।
निष्कर्ष
किसी भी निवेश की तरह, ऐसी महत्वाकांक्षी दृष्टि के साथ कई जोखिम (निष्पादन, प्रतिस्पर्धा, स्केलिंग, मुद्रीकरण) मौजूद हैं। हालाँकि, हमारा मानना है कि बैगेल नेटवर्क आशाजनक प्रारंभिक कर्षण प्रदर्शित करता है और अपने पक्ष में कई धर्मनिरपेक्ष टेलविंड्स के साथ उच्च-विकास बाजार में अच्छी तरह से तैनात है, विशेष रूप से एक अग्रणी वेब 3 कार्यान्वयन को डिजाइन करने और लॉन्च करने के लिए वर्तमान में कम भीड़भाड़ वाले ग्रीनफील्ड अवसर को अच्छी तरह से संरेखित किया गया है। एआई/डेटा मूल्य निर्माण फ्लाईव्हील। अंततः, कॉइनफंड मशीन लर्निंग कंप्यूटेबल डेटासेट के लिए विकेन्द्रीकृत बाज़ार बनाने के बैगेल के दीर्घकालिक दृष्टिकोण को एआई/एमएल उपयोग मामलों के लिए बनाए जा रहे वेब3 स्टैक के हिस्से के एक लापता और महत्वपूर्ण हिस्से के रूप में देखता है। हालांकि अभी शुरुआती दिन हैं, हम मानते हैं कि बाजार की संभावनाएं जोखिमों से कहीं अधिक हैं - इसलिए कॉइनफंड का उच्च-दृढ़ विश्वास और बिधान रॉय और बैगेल टीम के बाकी सदस्यों के साथ मिलकर अपनी आस्तीनें चढ़ाने का हमारा उत्साह। अधिक जानने या प्रारंभिक डेटा पार्टनर के रूप में साइन अप करने के लिए, www.bagel.net पर जाएँ!
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- स्रोत: 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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