OpenLedger Kedalaman Riset: Membangun ekonomi agen yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan model menggunakan OP Stack+EigenDA sebagai dasar
I. Pendahuluan | Lompatan lapisan model Crypto AI
Data, model, dan daya komputasi adalah tiga elemen inti dari infrastruktur AI, yang dapat dianalogikan sebagai bahan bakar (data), mesin (model), dan energi (daya komputasi) yang tidak dapat dipisahkan. Mirip dengan jalur evolusi infrastruktur industri AI tradisional, bidang Crypto AI juga mengalami fase yang serupa. Pada awal 2024, pasar sempat didominasi oleh proyek GPU terdesentralisasi ( platform daya komputasi tertentu, platform rendering tertentu, jaringan terdesentralisasi tertentu ), yang umumnya menekankan logika pertumbuhan kasar "menggabungkan daya komputasi". Namun, memasuki tahun 2025, fokus industri secara bertahap bergeser ke lapisan model dan data, menandakan bahwa Crypto AI sedang bertransisi dari kompetisi sumber daya dasar ke pembangunan lapisan menengah yang lebih berkelanjutan dan bernilai aplikasi.
Model Besar Umum (LLM) vs Model Spesifik (SLM)
Model bahasa besar tradisional (LLM) sangat bergantung pada kumpulan data skala besar dan arsitektur terdistribusi yang kompleks, dengan skala parameter yang sering kali mencapai 70B hingga 500B, dan biaya untuk sekali pelatihan sering kali mencapai jutaan dolar. Sementara itu, SLM (Model Bahasa Khusus) sebagai paradigma penyetelan ringan dari model dasar yang dapat digunakan kembali, biasanya berbasis pada beberapa model sumber terbuka, menggabungkan sejumlah kecil data profesional berkualitas tinggi dan teknologi seperti LoRA, untuk dengan cepat membangun model ahli yang memiliki pengetahuan di bidang tertentu, secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan ambang teknis.
Perlu dicatat bahwa SLM tidak akan diintegrasikan ke dalam bobot LLM, melainkan beroperasi dengan memanggil arsitektur Agent, sistem plugin untuk routing dinamis, hot-swappable modul LoRA, dan RAG (Generasi yang Ditingkatkan oleh Pencarian) dalam kolaborasi dengan LLM. Arsitektur ini mempertahankan kemampuan cakupan luas LLM, sekaligus meningkatkan kinerja profesional melalui modul fine-tuning, membentuk sistem cerdas kombinatorial yang sangat fleksibel.
Nilai dan batas AI Crypto di lapisan model
Proyek Crypto AI pada dasarnya sulit untuk langsung meningkatkan kemampuan inti model bahasa besar (LLM), penyebab utamanya adalah
Hambatan teknis terlalu tinggi: Skala data, sumber daya komputasi, dan kemampuan rekayasa yang diperlukan untuk melatih Model Fondasi sangat besar, saat ini hanya raksasa teknologi seperti Amerika Serikat dan Cina yang memiliki kemampuan yang sesuai.
Keterbatasan ekosistem sumber terbuka: Meskipun model dasar utama telah sumber terbuka, kunci untuk mendorong terobosan model tetap terfokus pada lembaga penelitian dan sistem rekayasa tertutup, ruang partisipasi proyek di blockchain pada tingkat model inti terbatas.
Namun, di atas model dasar sumber terbuka, proyek Crypto AI masih dapat memperluas nilai melalui penyempurnaan model bahasa khusus (SLM), serta menggabungkan verifikasi dan mekanisme insentif dari Web3. Sebagai "lapisan antarmuka perifer" dari rantai industri AI, hal ini tercermin dalam dua arah inti:
Lapisan verifikasi yang dapat dipercaya: Meningkatkan keterlacakan dan kemampuan anti manipulasi dari output AI dengan mencatat jalur generasi model, kontribusi data, dan penggunaan melalui catatan di blockchain.
Mekanisme insentif: Dengan menggunakan Token asli, untuk mendorong perilaku seperti pengunggahan data, pemanggilan model, dan pelaksanaan agen, membangun siklus positif pelatihan model dan layanan.
Klasifikasi Tipe Model AI dan Analisis Kesesuaian Blockchain
Dari sini dapat dilihat bahwa titik keberlanjutan dari proyek Crypto AI berbasis model terutama terfokus pada penyempurnaan ringan SLM kecil, akses dan verifikasi data on-chain menggunakan arsitektur RAG, serta penyebaran lokal dan insentif untuk model Edge. Menggabungkan kemampuan verifikasi blockchain dan mekanisme token, Crypto dapat memberikan nilai unik untuk skenario model dengan sumber daya menengah hingga rendah, membentuk nilai diferensiasi pada "lapisan antarmuka" AI.
Blockchain AI Chain berbasis data dan model dapat mencatat sumber kontribusi setiap data dan model dengan jelas dan tidak dapat diubah, secara signifikan meningkatkan kepercayaan data dan keterlacakan pelatihan model. Selain itu, melalui mekanisme kontrak pintar, hadiah akan secara otomatis dibagikan saat data atau model digunakan, mengubah perilaku AI menjadi nilai tokenisasi yang dapat diukur dan diperdagangkan, membangun sistem insentif yang berkelanjutan. Selain itu, pengguna komunitas juga dapat menilai kinerja model melalui suara token, berpartisipasi dalam pembuatan dan iterasi aturan, serta menyempurnakan struktur tata kelola terdesentralisasi.
Dua, Ringkasan Proyek | Visi Rantai AI OpenLedger
OpenLedger adalah salah satu dari sedikit proyek blockchain AI yang fokus pada mekanisme insentif data dan model di pasar saat ini. Proyek ini pertama kali mengusulkan konsep "Payable AI" yang bertujuan untuk membangun lingkungan operasi AI yang adil, transparan, dan dapat digabungkan, yang mendorong kontributor data, pengembang model, dan pembangun aplikasi AI untuk berkolaborasi di platform yang sama dan memperoleh pendapatan on-chain berdasarkan kontribusi nyata.
OpenLedger menyediakan rantai tertutup lengkap dari "penyediaan data" hingga "penempatan model" dan "panggilan pembagian keuntungan", dengan modul inti yang mencakup:
Model Factory: Tanpa perlu pemrograman, Anda dapat menggunakan LoRA untuk pelatihan dan penyebaran model kustom berbasis LLM sumber terbuka;
OpenLoRA: mendukung keberadaan seribu model, memuat secara dinamis sesuai kebutuhan, secara signifikan mengurangi biaya penerapan;
PoA (Proof of Attribution): mengukur kontribusi dan distribusi hadiah melalui pencatatan panggilan di blockchain;
Datanets：Jaringan data terstruktur yang ditujukan untuk skenario vertikal, dibangun dan divalidasi melalui kolaborasi komunitas;
Platform Usulan Model (Model Proposal Platform): Pasar model on-chain yang dapat digabungkan, dapat dipanggil, dan dapat dibayar.
Melalui modul di atas, OpenLedger membangun "infrastruktur ekonomi agen cerdas" yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan dalam model, mendorong on-chain dari rantai nilai AI.
Sementara itu, dalam penerapan teknologi blockchain, OpenLedger menggunakan OP Stack + EigenDA sebagai dasar untuk membangun lingkungan operasi data dan kontrak yang berkinerja tinggi, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk model AI.
Dibangun di atas OP Stack: Berdasarkan tumpukan teknologi tertentu, mendukung throughput tinggi dan eksekusi biaya rendah;
Menyelesaikan di jaringan utama Ethereum: Memastikan keamanan transaksi dan integritas aset;
Kompatibel EVM: Memudahkan pengembang untuk dengan cepat mengembangkan dan memperluas berdasarkan Solidity;
EigenDA menyediakan dukungan ketersediaan data: secara signifikan mengurangi biaya penyimpanan, menjamin verifikasi data.
Dibandingkan dengan beberapa blockchain publik yang lebih berfokus pada lapisan dasar, menekankan kedaulatan data dan arsitektur 「AI Agents on BOS」, OpenLedger lebih fokus pada pembangunan blockchain khusus AI yang ditujukan untuk insentif data dan model, berkomitmen untuk mewujudkan pengembangan dan pemanggilan model yang dapat dilacak, dapat digabungkan, dan berkelanjutan di atas rantai. Ini adalah infrastruktur dasar insentif model di dunia Web3, menggabungkan pengelolaan model ala komunitas tertentu, penagihan penggunaan ala platform pembayaran tertentu, dan antarmuka komposabel di atas rantai ala infrastruktur tertentu, mendorong jalan menuju realisasi 「model sebagai aset」.
Tiga, Komponen Inti dan Arsitektur Teknologi OpenLedger
3.1 Model Factory, tanpa kode model pabrik
ModelFactory adalah platform penyesuaian model bahasa besar (LLM) di bawah ekosistem OpenLedger. Berbeda dengan kerangka penyesuaian tradisional, ModelFactory menyediakan antarmuka grafis murni, tanpa memerlukan alat baris perintah atau integrasi API. Pengguna dapat melakukan penyesuaian model berdasarkan dataset yang telah disetujui dan diperiksa di OpenLedger. Ini mewujudkan alur kerja terpadu untuk otorisasi data, pelatihan model, dan penyebaran, dengan proses inti yang mencakup:
Kontrol akses data: Pengguna mengajukan permintaan data, penyedia meninjau dan menyetujui, data secara otomatis terhubung ke antarmuka pelatihan model.
Pemilihan dan konfigurasi model: Mendukung LLM utama, melalui GUI untuk mengonfigurasi hyperparameter.
Penyesuaian ringan: Mesin LoRA / QLoRA bawaan, menampilkan kemajuan pelatihan secara real-time.
Evaluasi dan Penempatan Model: Alat evaluasi bawaan, mendukung ekspor penempatan atau panggilan berbagi ekosistem.
Antarmuka Verifikasi Interaktif: Menyediakan antarmuka berbasis chat, memudahkan pengujian langsung kemampuan tanya jawab model.
RAG menghasilkan jejak sumber: Menyediakan referensi sumber dalam jawaban, meningkatkan kepercayaan dan dapat diaudit.
Arsitektur sistem Model Factory terdiri dari enam modul, meliputi otentikasi identitas, hak akses data, penyesuaian model, evaluasi dan penerapan, serta pelacakan RAG, menciptakan platform layanan model terintegrasi yang aman, terkontrol, interaktif secara real-time, dan dapat menghasilkan secara berkelanjutan.
ModelFactory saat ini mendukung kemampuan model bahasa besar sebagai berikut:
LLaMA Series: Ekosistem terluas, komunitas aktif, kinerja umum yang kuat, merupakan salah satu model dasar sumber terbuka yang paling mainstream saat ini.
Mistral: Arsitektur efisien, kinerja inferensi sangat baik, cocok untuk skenario yang fleksibel dan sumber daya terbatas.
Qwen：Dikembangkan oleh suatu perusahaan teknologi, memiliki kinerja tugas bahasa Mandarin yang sangat baik, kemampuan komprehensif yang kuat, cocok sebagai pilihan utama bagi pengembang dalam negeri.
ChatGLM: Efek percakapan dalam bahasa Mandarin menonjol, cocok untuk layanan pelanggan spesifik dan skenario lokalisasi.
Deepseek: Unggul dalam penghasilan kode dan penalaran matematis, cocok untuk alat bantu pengembangan cerdas.
Gemma: Model ringan yang diluncurkan oleh suatu perusahaan teknologi, dengan struktur yang jelas, mudah untuk digunakan dan bereksperimen dengan cepat.
Falcon: Pernah menjadi tolok ukur kinerja, cocok untuk penelitian dasar atau pengujian perbandingan, tetapi tingkat aktivitas komunitas telah menurun.
BLOOM: Dukungan multibahasa yang kuat, tetapi kinerja inferensinya lemah, cocok untuk penelitian yang mencakup bahasa.
GPT-2: Model klasik awal, hanya cocok untuk tujuan pengajaran dan verifikasi, tidak disarankan untuk digunakan dalam penerapan nyata.
Meskipun kombinasi model OpenLedger tidak mencakup model MoE berkinerja tinggi terbaru atau model multimodal, strateginya tidak ketinggalan zaman, melainkan merupakan konfigurasi "prioritas praktis" yang dibuat berdasarkan batasan realitas yang diterapkan di blockchain (biaya inferensi, adaptasi RAG, kompatibilitas LoRA, lingkungan EVM).
Model Factory sebagai rantai alat tanpa kode, semua model dilengkapi dengan mekanisme bukti kontribusi, memastikan hak-hak kontributor data dan pengembang model, dengan keunggulan ambang rendah, dapat dimonetisasi dan dapat dikombinasikan, dibandingkan dengan alat pengembangan model tradisional:
Untuk pengembang: menyediakan jalur lengkap untuk inkubasi model, distribusi, dan pendapatan;
Untuk platform: membentuk sirkulasi aset model dan ekosistem kombinasi;
Untuk pengguna: Anda dapat menggabungkan model atau Agen seperti memanggil API.
3.2 OpenLoRA, aset on-chain dari model fine-tuning
LoRA (Low-Rank Adaptation) adalah metode penyetelan parameter yang efisien, yang belajar tugas baru dengan menyisipkan "matriks peringkat rendah" ke dalam model besar yang telah dilatih sebelumnya, tanpa mengubah parameter model asli, sehingga secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan kebutuhan penyimpanan. Model bahasa besar tradisional biasanya memiliki miliaran bahkan triliunan parameter. Untuk menggunakannya dalam tugas tertentu (seperti tanya jawab hukum, konsultasi medis), penyetelan (fine-tuning) diperlukan. Strategi inti LoRA adalah: "membekukan parameter model besar asli, hanya melatih matriks parameter baru yang disisipkan." Metode ini efisien dalam parameter, cepat dalam pelatihan, dan fleksibel dalam penerapan, menjadikannya metode penyetelan utama yang paling cocok untuk penerapan dan pemanggilan kombinasi model Web3 saat ini.
OpenLoRA adalah kerangka inferensi ringan yang dibangun oleh OpenLedger, dirancang khusus untuk penyebaran multi-model dan berbagi sumber daya. Tujuan utamanya adalah untuk mengatasi masalah umum dalam penyebaran model AI saat ini, seperti biaya tinggi, rendahnya penggunaan kembali, dan pemborosan sumber daya GPU, serta mendorong pelaksanaan "AI yang dapat dibayar" (Payable AI).
OpenLoRA arsitektur sistem komponen inti, berdasarkan desain modular, mencakup penyimpanan model, pelaksanaan inferensi, pengaturan permintaan dan aspek penting lainnya, mewujudkan kemampuan penyebaran dan pemanggilan multi-model yang efisien dan biaya rendah:
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
23 Suka
Hadiah
23
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
EntryPositionAnalyst
· 08-10 15:14
Dukungan modal, didorong oleh data, yang mengerti pasti mengerti
Lihat AsliBalas0
FloorPriceWatcher
· 08-10 04:11
Sekali lagi ada proyek yang mengandalkan Daya Komputasi.
Lihat AsliBalas0
ForkMaster
· 08-10 04:03
Ini adalah cerita untuk mengumpulkan uang, siapa yang tidak tahu itu paling banyak hanya kode fork kedua.
Lihat AsliBalas0
WalletDetective
· 08-10 03:53
Sekali lagi memanfaatkan kepopuleran AI, jika saya bisa bertahan sampai tahun depan, itu berarti saya kalah.
OpenLedger membangun infrastruktur aset berbasis AI: OP Stack+EigenDA mendorong model data ekonomi yang dapat dikombinasikan
OpenLedger Kedalaman Riset: Membangun ekonomi agen yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan model menggunakan OP Stack+EigenDA sebagai dasar
I. Pendahuluan | Lompatan lapisan model Crypto AI
Data, model, dan daya komputasi adalah tiga elemen inti dari infrastruktur AI, yang dapat dianalogikan sebagai bahan bakar (data), mesin (model), dan energi (daya komputasi) yang tidak dapat dipisahkan. Mirip dengan jalur evolusi infrastruktur industri AI tradisional, bidang Crypto AI juga mengalami fase yang serupa. Pada awal 2024, pasar sempat didominasi oleh proyek GPU terdesentralisasi ( platform daya komputasi tertentu, platform rendering tertentu, jaringan terdesentralisasi tertentu ), yang umumnya menekankan logika pertumbuhan kasar "menggabungkan daya komputasi". Namun, memasuki tahun 2025, fokus industri secara bertahap bergeser ke lapisan model dan data, menandakan bahwa Crypto AI sedang bertransisi dari kompetisi sumber daya dasar ke pembangunan lapisan menengah yang lebih berkelanjutan dan bernilai aplikasi.
Model Besar Umum (LLM) vs Model Spesifik (SLM)
Model bahasa besar tradisional (LLM) sangat bergantung pada kumpulan data skala besar dan arsitektur terdistribusi yang kompleks, dengan skala parameter yang sering kali mencapai 70B hingga 500B, dan biaya untuk sekali pelatihan sering kali mencapai jutaan dolar. Sementara itu, SLM (Model Bahasa Khusus) sebagai paradigma penyetelan ringan dari model dasar yang dapat digunakan kembali, biasanya berbasis pada beberapa model sumber terbuka, menggabungkan sejumlah kecil data profesional berkualitas tinggi dan teknologi seperti LoRA, untuk dengan cepat membangun model ahli yang memiliki pengetahuan di bidang tertentu, secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan ambang teknis.
Perlu dicatat bahwa SLM tidak akan diintegrasikan ke dalam bobot LLM, melainkan beroperasi dengan memanggil arsitektur Agent, sistem plugin untuk routing dinamis, hot-swappable modul LoRA, dan RAG (Generasi yang Ditingkatkan oleh Pencarian) dalam kolaborasi dengan LLM. Arsitektur ini mempertahankan kemampuan cakupan luas LLM, sekaligus meningkatkan kinerja profesional melalui modul fine-tuning, membentuk sistem cerdas kombinatorial yang sangat fleksibel.
Nilai dan batas AI Crypto di lapisan model
Proyek Crypto AI pada dasarnya sulit untuk langsung meningkatkan kemampuan inti model bahasa besar (LLM), penyebab utamanya adalah
Namun, di atas model dasar sumber terbuka, proyek Crypto AI masih dapat memperluas nilai melalui penyempurnaan model bahasa khusus (SLM), serta menggabungkan verifikasi dan mekanisme insentif dari Web3. Sebagai "lapisan antarmuka perifer" dari rantai industri AI, hal ini tercermin dalam dua arah inti:
Klasifikasi Tipe Model AI dan Analisis Kesesuaian Blockchain
Dari sini dapat dilihat bahwa titik keberlanjutan dari proyek Crypto AI berbasis model terutama terfokus pada penyempurnaan ringan SLM kecil, akses dan verifikasi data on-chain menggunakan arsitektur RAG, serta penyebaran lokal dan insentif untuk model Edge. Menggabungkan kemampuan verifikasi blockchain dan mekanisme token, Crypto dapat memberikan nilai unik untuk skenario model dengan sumber daya menengah hingga rendah, membentuk nilai diferensiasi pada "lapisan antarmuka" AI.
Blockchain AI Chain berbasis data dan model dapat mencatat sumber kontribusi setiap data dan model dengan jelas dan tidak dapat diubah, secara signifikan meningkatkan kepercayaan data dan keterlacakan pelatihan model. Selain itu, melalui mekanisme kontrak pintar, hadiah akan secara otomatis dibagikan saat data atau model digunakan, mengubah perilaku AI menjadi nilai tokenisasi yang dapat diukur dan diperdagangkan, membangun sistem insentif yang berkelanjutan. Selain itu, pengguna komunitas juga dapat menilai kinerja model melalui suara token, berpartisipasi dalam pembuatan dan iterasi aturan, serta menyempurnakan struktur tata kelola terdesentralisasi.
Dua, Ringkasan Proyek | Visi Rantai AI OpenLedger
OpenLedger adalah salah satu dari sedikit proyek blockchain AI yang fokus pada mekanisme insentif data dan model di pasar saat ini. Proyek ini pertama kali mengusulkan konsep "Payable AI" yang bertujuan untuk membangun lingkungan operasi AI yang adil, transparan, dan dapat digabungkan, yang mendorong kontributor data, pengembang model, dan pembangun aplikasi AI untuk berkolaborasi di platform yang sama dan memperoleh pendapatan on-chain berdasarkan kontribusi nyata.
OpenLedger menyediakan rantai tertutup lengkap dari "penyediaan data" hingga "penempatan model" dan "panggilan pembagian keuntungan", dengan modul inti yang mencakup:
Melalui modul di atas, OpenLedger membangun "infrastruktur ekonomi agen cerdas" yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan dalam model, mendorong on-chain dari rantai nilai AI.
Sementara itu, dalam penerapan teknologi blockchain, OpenLedger menggunakan OP Stack + EigenDA sebagai dasar untuk membangun lingkungan operasi data dan kontrak yang berkinerja tinggi, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk model AI.
Dibandingkan dengan beberapa blockchain publik yang lebih berfokus pada lapisan dasar, menekankan kedaulatan data dan arsitektur 「AI Agents on BOS」, OpenLedger lebih fokus pada pembangunan blockchain khusus AI yang ditujukan untuk insentif data dan model, berkomitmen untuk mewujudkan pengembangan dan pemanggilan model yang dapat dilacak, dapat digabungkan, dan berkelanjutan di atas rantai. Ini adalah infrastruktur dasar insentif model di dunia Web3, menggabungkan pengelolaan model ala komunitas tertentu, penagihan penggunaan ala platform pembayaran tertentu, dan antarmuka komposabel di atas rantai ala infrastruktur tertentu, mendorong jalan menuju realisasi 「model sebagai aset」.
Tiga, Komponen Inti dan Arsitektur Teknologi OpenLedger
3.1 Model Factory, tanpa kode model pabrik
ModelFactory adalah platform penyesuaian model bahasa besar (LLM) di bawah ekosistem OpenLedger. Berbeda dengan kerangka penyesuaian tradisional, ModelFactory menyediakan antarmuka grafis murni, tanpa memerlukan alat baris perintah atau integrasi API. Pengguna dapat melakukan penyesuaian model berdasarkan dataset yang telah disetujui dan diperiksa di OpenLedger. Ini mewujudkan alur kerja terpadu untuk otorisasi data, pelatihan model, dan penyebaran, dengan proses inti yang mencakup:
Arsitektur sistem Model Factory terdiri dari enam modul, meliputi otentikasi identitas, hak akses data, penyesuaian model, evaluasi dan penerapan, serta pelacakan RAG, menciptakan platform layanan model terintegrasi yang aman, terkontrol, interaktif secara real-time, dan dapat menghasilkan secara berkelanjutan.
ModelFactory saat ini mendukung kemampuan model bahasa besar sebagai berikut:
Meskipun kombinasi model OpenLedger tidak mencakup model MoE berkinerja tinggi terbaru atau model multimodal, strateginya tidak ketinggalan zaman, melainkan merupakan konfigurasi "prioritas praktis" yang dibuat berdasarkan batasan realitas yang diterapkan di blockchain (biaya inferensi, adaptasi RAG, kompatibilitas LoRA, lingkungan EVM).
Model Factory sebagai rantai alat tanpa kode, semua model dilengkapi dengan mekanisme bukti kontribusi, memastikan hak-hak kontributor data dan pengembang model, dengan keunggulan ambang rendah, dapat dimonetisasi dan dapat dikombinasikan, dibandingkan dengan alat pengembangan model tradisional:
3.2 OpenLoRA, aset on-chain dari model fine-tuning
LoRA (Low-Rank Adaptation) adalah metode penyetelan parameter yang efisien, yang belajar tugas baru dengan menyisipkan "matriks peringkat rendah" ke dalam model besar yang telah dilatih sebelumnya, tanpa mengubah parameter model asli, sehingga secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan kebutuhan penyimpanan. Model bahasa besar tradisional biasanya memiliki miliaran bahkan triliunan parameter. Untuk menggunakannya dalam tugas tertentu (seperti tanya jawab hukum, konsultasi medis), penyetelan (fine-tuning) diperlukan. Strategi inti LoRA adalah: "membekukan parameter model besar asli, hanya melatih matriks parameter baru yang disisipkan." Metode ini efisien dalam parameter, cepat dalam pelatihan, dan fleksibel dalam penerapan, menjadikannya metode penyetelan utama yang paling cocok untuk penerapan dan pemanggilan kombinasi model Web3 saat ini.
OpenLoRA adalah kerangka inferensi ringan yang dibangun oleh OpenLedger, dirancang khusus untuk penyebaran multi-model dan berbagi sumber daya. Tujuan utamanya adalah untuk mengatasi masalah umum dalam penyebaran model AI saat ini, seperti biaya tinggi, rendahnya penggunaan kembali, dan pemborosan sumber daya GPU, serta mendorong pelaksanaan "AI yang dapat dibayar" (Payable AI).
OpenLoRA arsitektur sistem komponen inti, berdasarkan desain modular, mencakup penyimpanan model, pelaksanaan inferensi, pengaturan permintaan dan aspek penting lainnya, mewujudkan kemampuan penyebaran dan pemanggilan multi-model yang efisien dan biaya rendah: