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Grass (GRASS): Descentralizando la extracción de datos de la IA

¿Qué es Grass (GRASS)? Grass (GRASS) es una red descentralizada que aprovecha el ancho de banda ocioso de Internet y lo utiliza para recopilar información pública de Internet para entrenar la IA. A continuación, esta información se utiliza para entrenar grandes modelos lingüísticos (LLM), que son algoritmos de IA capaces de comprender y generar texto, tal como lo haría un ser humano. Grass es fundamental para ayudar a los laboratorios de IA a acceder a las enormes cantidades de datos necesarias para crear estos modelos. Piensa en los LLM como el cerebro de la IA. Procesan miles de millones de palabras y frases de Internet para aprender cómo funciona el lenguaje. Cuantos más datos tengan, más inteligentes serán. Grass proporciona un flujo continuo de datos de Internet públicos, lo que garantiza que los modelos de IA se mantengan actualizados y mejoren con el transcurso del tiempo. ¿Quién creó Grass (GRASS)? Grass es fruto del talento de un equipo de ingenieros y entusiastas de la IA, pero sus nombres individuales no son de conocimiento público. En lugar de centrarse en las personas que hay detrás, Grass construyó su reputación gracias a la potencia de su tecnología y su red. Por el momento, Grass atrajo a más de 2 millones de nodos activos. ¿Qué sociedades de capital de riesgo respaldan a Grass (GRASS)? Grass generó mucha expectativa, y recientemente completó una ronda semilla de 3,5 millones de dólares. Esta financiación contribuirá al crecimiento de la red y la hará incluso más potente. La ronda semilla fue liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, dos importantes empresas de capital de riesgo. Entre los inversores destacados se incluyen Bitscale Capital, Big Brain VC, Mozaik Capital, Advisors Anonymous, Typhon V, etc. Con esta impresionante lista de inversores, Grass está preparada para dar pasos importantes en el sector de la IA. Estos fondos ayudarán a Grass a ampliar su red, mejorar su capacidad de recopilación de datos y apoyar su misión de entrenar mejores modelos de IA. ¿Cómo funciona Grass (GRASS)? Grass funciona recogiendo el ancho de banda ocioso de Internet de los usuarios que deciden ejecutar un nodo Grass. Un nodo es solo un término elegante para la parte de la red que gestiona los datos. Las personas que se unen a la red Grass permiten que el sistema acceda a su ancho de banda adicional, lo que ayuda a los laboratorios de IA a recopilar datos de toda la web. A continuación, estos datos se procesan y se introducen en modelos de IA para ayudarles a aprender. He aquí una forma sencilla de pensarlo: Imagina que estás regando el jardín con una manguera. Mientras riegas las plantas, sigue pasando mucha agua por la manguera que no se utiliza. Grass toma el agua que sobra (en este caso, el ancho de banda ocioso de Internet) y la utiliza para cultivar enormes campos de conocimiento que los laboratorios de inteligencia artificial pueden cosechar. La función de los datos públicos Grass recopila datos públicos de Internet, es decir, recupera la información que está disponible libremente en sitios web como Wikipedia, Reddit y sitios de noticias. Es importante que sepas que Grass no accede a tus datos personales ni a tu información privada. Todo lo que recopila ya es público y cualquier persona que tenga una conexión a Internet puede acceder a esos datos. Por ejemplo, los modelos de IA entrenados a través de Grass podrían analizar artículos de noticias para aprender acerca de la actualidad, o publicaciones en redes sociales para saber qué opina la gente acerca de un tema determinado. El objetivo es recopilar datos tan reales y variados como sea posible para que la IA pueda generar respuestas más precisas y pertinentes. Una de las mayores ventajas de Grass es que aprovecha los datos en tiempo real. Mientras que algunos modelos de IA se basan en conjuntos de datos estáticos (como enciclopedias o libros de texto antiguos), Grass ofrece acceso a información que se actualiza constantemente. Esto significa que los modelos de IA pueden responder preguntas sobre eventos actuales, tendencias e incluso cambios culturales. Grandes modelos lingüísticos: ¿Cómo aprende la IA gracias a Grass? Para comprender cómo encaja Grass en el ecosistema de la IA, veamos más de cerca cómo funcionan los grandes modelos lingüísticos (LLM). Los LLM son como los cerebros detrás de los chatbots de IA, los traductores y los asistentes virtuales. Se entrenan con enormes cantidades de datos de texto para aprender cómo funciona el lenguaje y cómo se relacionan entre sí las distintas palabras. Esto les permite generar respuestas similares a las humanas cuando se les formula una pregunta. Pero aquí está la parte complicada: Entrenar un LLM requiere enormes cantidades de datos. Cuanto más texto lee el modelo, más inteligente se vuelve. Por ejemplo, si un modelo de IA está entrenado para entender todo lo que se escribe en Wikipedia, puede responder preguntas acerca de cualquier tema que se aborde en esos artículos. Sin embargo, para ser aún más preciso, el modelo tiene que leer de muchas fuentes diferentes y mantenerse al día con la información que cambia de forma constante. Aquí es donde se destaca Grass. Grass permite que los modelos de IA accedan a información pública actualizada utilizando su red de nodos. Los laboratorios de IA conectados a Grass pueden utilizar estos datos para crear LLM mejores y más precisos, capaces de responder todo tipo de preguntas, desde consultas sencillas sobre la vida cotidiana hasta complejos problemas científicos. GRASS ya está disponible en Bitget Grass es un actor nuevo y emocionante en el mundo de la IA, que utiliza una tecnología innovadora para recopilar datos públicos de Internet y entrenar grandes modelos lingüísticos muy potentes. Con el respaldo de inversores importantes y una creciente red de nodos, Grass está cambiando la forma en que los laboratorios de IA acceden a la información y ayudando a crear modelos de IA más inteligentes y precisos. A medida que sigue ganando tracción en el espacio de la IA, ahora podría ser un momento oportuno para considerar el trading de Grass en el pre-mercado de Bitget. Con su enfoque descentralizado para recopilar datos públicos de Internet y contribuir al crecimiento de grandes modelos lingüísticos, Grass presenta una oportunidad intrigante para quienes buscan invertir en tecnología de IA de vanguardia. El trading en el pre-mercado permite acceder antes que nadie a posibles ganancias a medida que el proyecto siga desarrollándose. GRASS en el pre-mercado de Bitget GRASS forma parte del pre-mercado de Bitget, una plataforma en la que los usuarios pueden tradear tokens over-the-counter antes de que el token se liste para el trading en spot. ¡Únete ahora para aprovecharla al máximo! El pre-mercado de Bitget ofrece flexibilidad en las actividades de trading con dos opciones de liquidación: ● La liquidación en monedas, que utiliza un método de "pago contra entrega" en el que se pierde un depósito de garantía si el vendedor no realiza la entrega. ● La liquidación en USDT, una nueva opción en la que los trades se liquidan en USDT al precio promedio del índice en el último minuto. Para utilizar el pre-mercado de Bitget, sigue estos sencillos pasos: ● Paso 1: Ve a la página de pre-mercado de Bitget. ● Paso 2: ○ Para makers: ■ Selecciona el token deseado y haz clic en “Colocar orden”. ■ Especifica Comprar o Vender, ingresa el precio y la cantidad, revisa los detalles y, a continuación, confirma la orden. ○ Para takers: ■ Elige el token deseado, selecciona "Vender" o "Comprar", selecciona la orden pendiente, ingresa la cantidad y confirma la orden. Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo utilizar el pre-mercado de Bitget, lee la Presentación del pre-mercado de Bitget: Acceso anticipado para hacer trading con nuevas monedas . ¡Obtén GRASS en el pre-mercado de Bitget ahora! Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo tienen solo fines informativos. Este artículo no constituye un respaldo a ninguno de los productos y servicios analizados ni un asesoramiento de inversión, financiero o de trading. Consulta a profesionales calificados antes de tomar decisiones financieras.