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| DCD | ICRC1 | ICP | xsi2v-cyaaa-aaaaq-aabfq-cai | 2024-04-12 |
Tentang DecideAI
DecideAI (DCD) é um ecossistema de inteligência artificial (IA) projetado para facilitar o desenvolvimento, refinamento e implementação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) especializados e de alto desempenho. A plataforma aborda as limitações dos modelos de IA centralizados e de uso geral, focando em soluções direcionadas específicas de domínio em indústrias como saúde, finanças e mídia.
O ecossistema DecideAI consiste em três componentes principais:
- Decide Protocol: Uma plataforma que coordena a inteligência humana e artificial para anotar, treinar e refinar continuamente LLMs especializados usando Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF).
- Decide ID: Um sistema de verificação que emprega Prova de Identidade (PoP) para garantir que os contribuidores de dados são autênticos e credenciados, melhorando a qualidade e rastreabilidade dos dados.
- Decide Cortex: Uma plataforma que fornece acesso a LLMs pré-treinados e conjuntos de dados curados para desenvolvedores e organizações por meio de compra direta ou API.
O token DCD funciona como o token utilitário nativo dentro do ecossistema DecideAI, apoiando uma gama de atividades:
Incentivar a Participação: Contribuidores são recompensados em DCD por fornecer anotações de dados de alta qualidade, participar do refinamento de modelos e melhorar a infraestrutura do ecossistema.
Financiamento da Inovação: Desenvolvedores e pesquisadores recebem incentivos em DCD por criar novos modelos de IA, melhorar conjuntos de dados e desenvolver aplicações externas usando a infraestrutura do DecideAI.
Transações no Ecossistema: DCD é utilizado para transações dentro do ecossistema, incluindo acesso a modelos de IA, conjuntos de dados e recursos computacionais.
Colaboração e Governança: DCD apoia a colaboração descentralizada, permitindo que as partes interessadas contribuam para o crescimento e sustentabilidade do ecossistema.
Decide Protocol:
- Facilita a coleta, anotação e refinamento de conjuntos de dados para treinamento de LLM.
- Emprega RLHF, integrando feedback humano para precisão do modelo e personalização específica de domínio.
- Incentiva os contribuidores por meio de um sistema de recompensas usando tokens DCD.
Decide ID:
- Utiliza uma metodologia de Prova de Identidade (PoP) para verificar as identidades e credenciais dos contribuidores.
- Garante que os contribuidores de dados sejam únicos, credenciados e rastreáveis.
- Emprega Provas de Conhecimento Zero (ZKPs) para verificação que preserva a privacidade.
Decide Cortex:
- Fornece acesso a LLMs pré-treinados e conjuntos de dados curados para uso direto ou integração via APIs.
- Suporta personalização de modelos e gestão pós-implementação.