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| DCD | ICRC1 | ICP | xsi2v-cyaaa-aaaaq-aabfq-cai | 2024-04-12 |
Chi Siamo DecideAI
DecideAI (DCD) è un ecosistema di intelligenza artificiale (AI) progettato per facilitare lo sviluppo, il perfezionamento e l'implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) specializzati ad alte prestazioni. La piattaforma affronta le limitazioni dei modelli AI centralizzati e a uso generale concentrandosi su soluzioni mirate e specifiche per settore in ambiti come sanità, finanza e media.
L'ecosistema DecideAI è composto da tre componenti principali:
- Decide Protocol: Una piattaforma che coordina intelligenza umana e artificiale per annotare, addestrare e perfezionare continuamente LLMs specializzati utilizzando Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF).
- Decide ID: Un sistema di verifica che impiega la Proof of Personhood (PoP) per garantire che i contribuenti dei dati siano autentici e accreditati, migliorando la qualità e la tracciabilità dei dati.
- Decide Cortex: Una piattaforma che fornisce accesso a LLM pre-addestrati e a set di dati curati per sviluppatori e organizzazioni tramite acquisto diretto o API.
Il token DCD funge da token di utilità nativo all'interno dell'ecosistema DecideAI, supportando una serie di attività:
Incentivare la partecipazione: I contribuenti vengono premiati in DCD per fornire annotazioni di dati di alta qualità, partecipare al perfezionamento dei modelli e migliorare l'infrastruttura dell'ecosistema.
Finanziare l'innovazione: Sviluppatori e ricercatori ricevono incentivi DCD per creare nuovi modelli AI, migliorare set di dati e sviluppare applicazioni esterne utilizzando l'infrastruttura DecideAI.
Transazioni nell'ecosistema: Il DCD viene utilizzato per le transazioni all'interno dell'ecosistema, compreso l'accesso a modelli AI, set di dati e risorse computazionali.
Collaborazione e governance: Il DCD supporta la collaborazione decentralizzata, permettendo ai portatori di interesse di contribuire alla crescita e sostenibilità dell'ecosistema.
Decide Protocol:
- Facilita la raccolta, l'annotazione e il perfezionamento dei set di dati per l'addestramento degli LLM.
- Impiega RLHF, integrando il feedback umano per l'accuratezza del modello e la personalizzazione specifica per dominio.
- Incentiva i contribuenti tramite un sistema di premi che utilizza token DCD.
Decide ID:
- Utilizza una metodologia di Proof of Personhood (PoP) per verificare le identità e le credenziali dei contribuenti.
- Assicura che i contribuenti dei dati siano unici, accreditati e tracciabili.
- Impiega Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) per una verifica che preserva la privacy.
Decide Cortex:
- Fornisce accesso a LLM pre-addestrati e a set di dati curati per uso diretto o integrazione tramite API.
- Supporta la personalizzazione dei modelli e la gestione post-implementazione.