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Grass (GRASS)：AIデータスクレイピングの分散化

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2024-10-18 | 5m

Grass（GRASS）とは？

Grass （GRASS）は、使われていないインターネットの帯域幅を利用し、公共のウェブから情報を収集する分散型ネットワークです。この情報は、大規模言語モデル（LLM）の学習に使用される。LLMは、人間と同じようにテキストを理解し、生成することができるAIアルゴリズムです。Grassは、AIラボがこれらのモデルを作成するのに必要な膨大な量のデータにアクセスするのを支援する上で極めて重要です。

LLMはAIを支える頭脳だと考えてみましょう。LLMはインターネットから何十億もの単語やフレーズを処理し、言語がどのように機能するかを学びます。データが多ければ多いほど、彼らは賢くなります。Grassは、公開されたウェブデータの継続的なストリームを提供し、AIモデルが常に最新の状態に保たれ、時間の経過とともに改善されることを保証します。

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Grass（GRASS）の作成者

Grassは優秀なエンジニアとAI愛好家からなるチームが生み出しましたが、彼らの個人名は公表されていません。Grassは、その背後にいる人々に焦点を当てるのではなく、その強力なテクノロジーとネットワークによって評判を高めてきました。現在、Grassは200万以上のアクティブノードを集めている。

Grass（GRASS）を支援するVC

Grassは多くの興奮を呼び起こし、最近350万ドルのシード・ラウンドを完了しました。この資金調達は、ネットワークを成長させ、さらに強力なものにするのに役立つでしょう。シードラウンドは、大手ベンチャーキャピタル2社であるPolychain CapitalとTribe Capitalが主導しました。その他の注目すべき投資家には、Bitscale Capital、Big Brain VC、Mozaik Capital、Advisors Anonymous、Typhon Vなどがいます。この豪華な投資家リストにより、GrassはAI業界で大きな前進を遂げようとしています。これらの資金は、Grassのネットワークを拡大し、データ収集能力を向上させ、より優れたAIモデルを訓練するミッションを支援します。

grass（GRASS）の仕組み

Grassは、Grassノードを選択したユーザーから未使用のインターネット帯域幅を収集することで機能します。ノードとは、データを処理するネットワークの一部分を指す空想的な用語にすぎません。Grassネットワークに参加する人々は、システムが余分な帯域幅にアクセスすることを許可し、AIラボがウェブ全体からデータを収集するのを助けます。このデータは処理され、AIモデルに供給され、学習を助けます。

たとえば、庭にホースで水を撒いているとします。植物に水をやっている間にも、ホースには使われない水がたくさん流れています。草は余分な水（この場合、あなたの使っていないインターネット帯域幅）を取り、AIラボが収穫するための巨大な知識畑を育てるのに使います。

公共データの役割

Grassはウィキペディアやレディット、ニュースサイトなどで自由に利用できる情報をスクレイピングするため、個人データや個人情報にアクセスすることはありません。収集されたものはすべてすでに公開されており、インターネットに接続できる人なら誰でもアクセスできます。

例えば、Grassを通して学習されたAIモデルは、時事問題を知るためにニュース記事を分析したり、あるトピックについて人々がどのように感じているかを理解するためにソーシャルメディアの投稿を分析するかもしれません。目標は、AIがより正確で適切な応答を生成できるように、できるだけ多くの多様な実世界のデータを収集することです。

Grassの最大の利点のひとつは、リアルタイムのデータを活用できることです。AIモデルの中には、（古い百科事典や教科書のような）静的なデータセットに依存するものもあるが、Grassは常に更新される情報にアクセスできます。つまり、AIモデルは時事問題やトレンド、さらには文化的な変化に関する質問に答えることができるのです。

大規模言語モデル：AIはどのようにしてGrassから学ぶのか

GrassがAIのエコシステムにどのように適合するかを理解するために、大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを詳しく見てみましょう。LLMはAIチャットボット、翻訳者、バーチャルアシスタントの頭脳のようなものです。膨大な量のテキストデータで訓練され、言語がどのように機能するのか、異なる単語が互いにどのように関連するのかを学習します。これにより、質問されたときに人間のような返答をすることができます。

しかし、LLMのトレーニングには膨大な量のデータが必要です。モデルがより多くのテキストを読めば読むほど、より賢くなるからです。例えば、AIモデルがウィキペディアに書かれていることをすべて理解できるように訓練されていれば、それらの記事で取り上げられているあらゆるトピックに関する質問に答えることができます。しかし、さらに精度を上げるためには、モデルは多くの異なる情報源から情報を読み取り、常に変化する情報に対応する必要があります。Grassの強みはここにあります。

Grassは、AIモデルがノードのネットワークを利用して最新の公共情報にアクセスすることを可能にします。Grassに接続されたAIラボは、このデータを使って、日常生活に関する簡単な質問から複雑な科学的問題まで、あらゆる種類の質問に答えることができる、より優れた、より正確なLLMを作成することができます。

BitgetがGRASSを上場

Grassは、革新的なテクノロジーを駆使して公共のウェブデータを収集し、強力な大規模言語モデルを学習する、AIの世界におけるエキサイティングな新プレーヤーです。トップクラスの投資家の支援とノードネットワークの拡大により、GrassはAIラボが情報にアクセスする方法を変え、よりスマートで正確なAIモデルの作成を支援しています。

AI分野での牽引を続けている今こそ、ビットジェットのプレマーケットで草の取引を検討する好機かもしれません。公共のウェブデータを収集し、大規模な言語モデルの成長に貢献する非中央集権的なアプローチにより、Grassは最先端のAI技術への投資を検討している人々にとって魅力的な機会を提供しています。プレマーケットでの取引は、プロジェクトがさらに発展するにつれて得られる可能性のある利益を早期に得ることができます。