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Bagel Network: Die berechenbare Datenschicht der nächsten Generation für KI
CoinFund ist stolz darauf, eine Finanzierung in Höhe von 3.1 Millionen US-Dollar zu leiten Bagel-Netzwerk, ein Startup, das ein dezentrales Protokoll für die kollaborative Einbettung von Datensätzen entwickelt und das dezentrale Ökosystem für berechenbare KI-Daten erweitert. Um sich über die laufenden Forschungen und Investitionen von CoinFund zum aufkommenden web3 x AI-Stack zu informieren, lesen Sie bitte unsere vorherigen Inhalte auf Weltmünze, Giza, 2022 AI x web3-Übersicht und unseren Gensyn-Seed-These.
Einführung in Vektoreinbettungen
Als Einführung stellen Vektoreinbettungen eine Möglichkeit dar, Wörter, Sätze, Bilder und andere Daten in mathematische Objekte (Vektoren) umzuwandeln und dabei individuelle und relative Daten beizubehalten. Beispielsweise könnte eine Einbettung das Wort „Apfel“ in einen 200-dimensionalen Vektor übersetzen, basierend auf dem Kontext des Wortes in einem großen Datensatz. Dieser Vektor würde die wesentliche Bedeutung von Apfel und seine Beziehungen zu verwandten Konzepten wie Obst, Obstgarten, Kuchen usw. erfassen. Während die primären Anwendungen bei Vektoreinbettungen in Texten mit Flaggschiffmodellen wie Word2Vec und waren Handschuhkönnen Vektoreinbettungen für andere Arten von Daten erstellt werden, einschließlich Bild- und Audiodaten. Dieser Kontext ist von entscheidender Bedeutung, da sich die KI-Entwicklung zunehmend auf die Entwicklung von Multimodalitäten konzentriert, bei denen ein Modell Text, Bilder oder Audio verarbeiten und auch jedes dieser drei Medien ausgeben kann. Darüber hinaus könnten Einbettungsmodelle verwendet werden, um größere Datentypen zu erfassen, beispielsweise benutzerspezifische Einbettungen, die Benutzerpräferenzen, Verhaltensweisen und Merkmale erfassen, oder Einbettungen auf Produktebene, die Attribute, Funktionen oder andere semantische Informationen eines Produkts erfassen.
Die Bagel-Gelegenheit
Die kommerziellen Möglichkeiten für Vektordatenbanken sind in den letzten 12 Monaten zusammen mit der allgemeinen Einführung früher KI-Anwendungen für Verbraucher wie ChatGPT, Midjourney und Runway, um nur einige zu nennen, schnell gewachsen. Bagel gehört zu den ersten Web3-Native-Versuchen, eine Vektor-Einbettungsdatenbank mit einem Anreiz-Marktprotokoll zu kombinieren und dabei Web3-Grundelemente zu nutzen, um die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit von genehmigten Daten und Modellen zu beschleunigen, mit einem potenziellen Weg zum Gewinn der Web3-Native-Kategorie sowohl als Produkt als auch als Produkt Angesichts der interdisziplinären Berufserfahrung des Gründers Bidhan Roy im Amazon Alexa-Team, bei Instacart und Arweave verfügt das Unternehmen über eine anreizorientierte Netzwerkperspektive und die Fähigkeit, schnell zu agieren, um seine frühe Führungsrolle zu behaupten. Wir glauben, dass Bagel Network ein wichtiger Wegbereiter für die nächste Generation von KI-Anwendungen ist, deren Akzeptanz bis heute durch die Fähigkeit, kontextualisierte, hoch anwendbare und anwendungsfallspezifische Antworten bereitzustellen, eingeschränkt wird und durch die unstillbare Nachfrage nach Trainingsdaten, insbesondere wie bei den meisten davon, eingeschränkt wird Die Daten der Welt bleiben unstrukturiert.
Während einige Web2-Einbettungsunternehmen (sowohl VC-finanzierte als auch Unternehmensausgründungen) Teil des breiteren Wettbewerbs sind, konnte Bagel Network seine zeitlich begrenzte Gelegenheit nutzen, die Kategorie der Einbettungen aus web3-nativer Sicht anzuführen. mit einer bereits Live-Demo, SDK und Pilotbenutzern. Längerfristig glauben wir, dass Bagels Ansatz, ein dezentrales Protokoll und einen Marktplatz für indizierte Vektoreinbettungsdatensätze aufzubauen, das Netzwerk an der Schnittstelle zweier sich gegenseitig verstärkender Schlüsseltrends positioniert – dem Aufstieg von LLMs (und abgeleiteten Anwendungen) und der Akzeptanz des Erlaubnislosen. transparente und dezentrale Grundwerte von web3.
Während der Markt für Vektoreinbettungen noch im Entstehen begriffen ist, gibt es Datenpunkte, die wir berücksichtigen können. Erstens können wir den Markt für relationales Datenbankmanagement als einen etablierten Markt betrachten, der erreicht werden könnte (Quelle). Heute ist dieser Markt 69.44 Milliarden US-Dollar wert und wächst mit einer jährlichen Wachstumsrate von 12 %. Es gibt auch die Endmarktanalyse: Zu den Hauptindustrien, die von Vektoreinbettungen bedient werden, gehört die Bilderkennung ($ 38B), Empfehlungsmaschine (4.55 Milliarden US-Dollar) und KI-Chatbots ($ 5.4B), die insgesamt voraussichtlich bis 20 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 40–2030 % wachsen werden. Schließlich wird nun erwartet, dass die weltweiten Ausgaben für künstliche Intelligenz (einschließlich ML, KI-Robotik, Computer Vision, NLP und Sensortechnologie) steigen werden 300 Milliarden US-Dollar und mehr im Jahr 2024 bis 700 auf über 2030 Milliarden US-Dollar steigen. Angesichts dieser Zahlen werden Vektoreinbettungen wahrscheinlich eine Rolle als Basistechnologie für die immer leistungsfähigeren multimodalen KI-Modelle und -Anwendungen spielen, die im Laufe des nächsten Jahrzehnts entstehen werden.
Bagels Rolle im dezentralen KI-Stack
Wir glauben, dass Bagel Network durch sein kryptonatives Marktplatzmodell den erlaubten Austausch und die Zusammenarbeit vorantreiben und wichtige Probleme innerhalb der Datenschicht des KI-Tech-Stacks lösen wird. Dies passt zum Web3-Ethos des erlaubnislosen Zugriffs und der Zusammenarbeit und stellt gleichzeitig die erforderliche Infrastruktur für die nächste Generation von KI bereit. Derzeit befindet sich eine unverhältnismäßig große Menge an Daten im Besitz großer Unternehmen und wird von ihnen kontrolliert. Kleinere Organisationen werden durch den Zugang zu qualitativ hochwertigen Datensätzen oder einfach durch den verstärkenden Effekt skalierter Informationen verdrängt. Bagel Network definiert die KI-Datenlandschaft neu, indem es einen zweiseitigen Marktplatz schafft, auf dem Ingenieure, Forscher und KI-Agenten für maschinelles Lernen gemeinsam Datensätze erstellen, handeln und lizenzieren. Da die Einbettungsgenerierung oft einer der rechenintensivsten Teile einer KI-Pipeline ist, gibt es in Vektordatenbanksystemen heutzutage ein hohes Maß an Redundanz, was zu Ineffizienzen, höheren Kosten und doppelter Arbeit führt. Bagel Network ermöglicht Modellen die gemeinsame Nutzung von Einbettungen und vermeidet so Doppelarbeit. Dies ist effizienter und behält gleichzeitig die Zuordnung über Blockchain-Metadaten und andere notwendige Zutaten bei, um zukünftiges Monetarisierungspotenzial gerecht aufzuteilen und so Kaltstart-bedingte Reibungsverluste zu vermeiden. Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sehen wir bereits Open-Source-Bemühungen, Closed-Source-Datensätze zu replizieren, um die Modellverbesserung voranzutreiben (siehe RedPajama-Data, Reproduktion des LLaMA-Trainingsdatensatzes oder den offenen Modellansatz von Mistral/Mixtral).
Wir gehen davon aus, dass eine Vektordatenbank in Verbindung mit einem dezentralen Netzwerk durch die Nutzung von Open Source und kollaborativer Entwicklung (ein Ansatz, der sich bereits im Backend-Web2-Stack durchgesetzt hat) die Konkurrenz übertreffen kann. Beispielsweise kann ein Smart Contract den berechtigten Zugriff speziell auf diskrete Einbettungen verwalten, was mit einem Github-ähnlichen zentralisierten Ansatz nicht möglich ist. Ein Protokoll kann Datenbeiträge belohnen, die Netzwerkteilnahme überwachen und Anreize dafür schaffen (durch Forking) und die Nutzung von Rechenressourcen verfolgen. Aktuellen Vektordatenbanklösungen fehlt die Fähigkeit zur Zusammenarbeit, während Open-Source-Plattformen wie Github/HuggingFace der Anreiz fehlt, qualitativ hochwertige Einbettungen zu erstellen. Heutzutage liegen in Unternehmen und öffentlichen Datensätzen viele hochwertige Daten fragmentiert und unzureichend genutzt vor, die in Zukunft integriert, abgeglichen und monetarisiert werden können. Schließlich ermöglicht ein offener Marktplatz die genehmigte Entwicklung zur Einbettung von Sammlungen durch mehrere Teams gleichzeitig, beispielsweise über Open-Source-Software, aber für vektorisierte Datensätze. Dies katalysiert sektorübergreifende Innovationen im Gegensatz zu isolierten Bemühungen.
Zusammenfassung
Wie bei jeder Investition bestehen bei einer so ehrgeizigen Vision viele Risiken (Ausführung, Wettbewerb, Skalierung, Monetarisierung). Wir glauben jedoch, dass Bagel Network eine vielversprechende frühe Dynamik aufweist und in einem wachstumsstarken Markt mit mehreren langfristigen Rückenwinden gut positioniert ist, insbesondere angesichts der derzeit nicht überfüllten Greenfield-Chance, eine führende Web3-Implementierung zu entwerfen und auf den Markt zu bringen, die gut darauf abgestimmt ist das Schwungrad der KI-/Datenwertschöpfung. Letztendlich betrachtet CoinFund Bagels langfristige Vision, einen dezentralen Marktplatz für berechenbare Datensätze für maschinelles Lernen zu schaffen, als einen fehlenden und kritischen Teil des Teils des Web3-Stacks, der für KI/ML-Anwendungsfälle entwickelt wird. Obwohl wir noch am Anfang stehen, glauben wir, dass das Marktpotenzial die Risiken überwiegt – daher ist CoinFunds Überzeugungswette und wir freuen uns darauf, gemeinsam mit Bidhan Roy und dem Rest des Bagel-Teams die Ärmel hochzukrempeln. Um mehr zu erfahren oder sich als früher Datenpartner anzumelden, besuchen Sie www.bagel.net!
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- Quelle: 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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