Grass (GRASS): Desentralisasi Pengambilan Data AI
Apa itu Grass (GRASS)?
Grass (GRASS) adalah jaringan terdesentralisasi yang mengambil bandwidth internet yang tidak terpakai dan menggunakannya untuk mengumpulkan informasi dari web publik. Informasi ini kemudian digunakan untuk melatih model bahasa besar (large language model/LLM), yang merupakan algoritme AI yang mampu memahami dan menghasilkan teks, seperti halnya manusia. Grass sangat penting dalam membantu AI labs mengakses data dalam jumlah besar yang diperlukan untuk membuat model-model ini.
Bayangkan LLM sebagai otak di balik AI. Mereka memproses miliaran kata dan frasa dari internet untuk mempelajari cara kerja bahasa. Semakin banyak data yang mereka miliki, semakin pintar mereka. Grass menyediakan aliran data web publik yang terus menerus, menjamin bahwa model AI tetap mutakhir dan meningkat dari waktu ke waktu.
Siapa yang Menciptakan Grass (GRASS)?
Grass adalah produk dari tim insinyur dan penggemar AI yang berbakat, tetapi nama-nama mereka tidak diketahui oleh publik. Alih-alih berfokus pada orang-orang di belakangnya, Grass telah membangun reputasinya melalui teknologi dan jaringan yang kuat. Saat ini, Grass telah menarik lebih dari 2 juta node aktif.
VC apa yang mendukung Grass (GRASS)?
Grass telah menghasilkan banyak antusiasme, dan baru-baru ini menyelesaikan putaran pendanaan awal senilai $3,5 juta. Pendanaan ini akan membantu mengembangkan jaringan dan menjadikannya lebih kuat. Putaran pendanaan ini dipimpin oleh Polychain Capital dan Tribe Capital, dua perusahaan modal ventura besar. Investor penting lainnya termasuk Bitscale Capital, Big Brain VC, Mozaik Capital, Advisors Anonymous, Typhon V, dll. Dengan daftar investor yang mengesankan ini, Grass siap untuk membuat langkah signifikan dalam industri AI. Dana ini akan membantu Grass memperluas jaringannya, meningkatkan kemampuan pengumpulan datanya, dan mendukung misinya untuk melatih model AI yang lebih baik.
Cara Kerja Grass (GRASS)
Grass bekerja dengan mengumpulkan bandwidth internet yang tidak terpakai dari pengguna yang memilih untuk menjalankan node Grass. Node hanyalah istilah yang bagus untuk bagian jaringan yang menangani data. Orang-orang yang bergabung dengan jaringan Grass mengizinkan sistem untuk mengakses bandwidth ekstra mereka, yang membantu AI labs mengumpulkan data dari seluruh web. Data ini kemudian diproses dan dimasukkan ke dalam model AI untuk membantu mereka belajar.
Berikut adalah cara sederhana untuk memikirkannya: Bayangkan kamu sedang menyirami kebunmu dengan selang. Saat kamu menyiram tanaman, masih ada banyak air yang mengalir melalui selang yang tidak terpakai. Grass mengambil air ekstra (dalam hal ini, bandwidth internet kamu yang tidak terpakai) dan menggunakannya untuk membantu menumbuhkan ladang pengetahuan yang sangat besar untuk dipanen oleh AI labs.
Peran dari Data Publik
Grass mengumpulkan data web publik, yang berarti scraping informasi yang tersedia secara bebas di situs web seperti Wikipedia, Reddit, dan situs-situs berita. Penting untuk diketahui bahwa Grass tidak mengakses data pribadi atau informasi pribadi kamu. Semua yang dikumpulkannya sudah bersifat publik dan dapat diakses oleh siapa saja yang memiliki koneksi internet.
Sebagai contoh, model AI yang dilatih melalui Grass dapat menganalisis artikel berita untuk mempelajari peristiwa terkini, atau unggahan media sosial untuk memahami perasaan orang tentang topik tertentu. Tujuannya adalah untuk mengumpulkan sebanyak mungkin data dunia nyata yang bervariasi sehingga AI dapat menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.
Salah satu keunggulan terbesar dari Grass adalah memanfaatkan data real-time. Sementara beberapa model AI bergantung pada dataset statis (seperti ensiklopedia atau buku teks lama), Grass memberikan akses ke informasi yang terus diperbarui. Hal ini berarti model AI dapat menjawab pertanyaan tentang peristiwa terkini, tren, dan bahkan pergeseran budaya.
Model Bahasa Besar: Bagaimana AI Belajar dari Grass
Untuk memahami bagaimana Grass cocok dengan ekosistem AI, mari kita lihat lebih dekat bagaimana model bahasa besar (large language model/LLM) bekerja. LLM seperti otak di balik chatbot, penerjemah, dan asisten virtual. Mereka dilatih dengan data teks dalam jumlah besar untuk mempelajari cara kerja bahasa dan bagaimana kata-kata yang berbeda berhubungan satu sama lain. Hal ini memungkinkan mereka untuk menghasilkan respons seperti manusia ketika ditanyai.
Namun, inilah bagian yang sulit: Melatih LLM membutuhkan data yang sangat besar. Semakin banyak teks yang dibaca oleh model, semakin cerdas model tersebut. Misalnya, jika model AI dilatih untuk memahami semua yang ditulis di Wikipedia, model ini dapat menjawab pertanyaan tentang topik apa pun yang tercakup dalam artikel-artikel tersebut. Namun demikian, untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, model ini perlu membaca dari berbagai sumber yang berbeda dan mengikuti informasi yang terus berubah. Di sinilah Grass bersinar.
Grass memungkinkan model AI untuk mengakses informasi publik terkini dengan menggunakan jaringan node-nya. Laboratorium AI yang terhubung dengan Grass kemudian dapat menggunakan data ini untuk menciptakan LLM yang lebih baik dan lebih akurat yang mampu menjawab semua jenis pertanyaan, mulai dari pertanyaan sederhana tentang kehidupan sehari-hari hingga masalah ilmiah yang kompleks.
GRASS Mulai Aktif di Bitget
Grass adalah pemain baru yang menarik di dunia AI, menggunakan teknologi inovatif untuk mengumpulkan data web publik dan melatih model bahasa besar yang kuat. Dengan dukungan dari para investor papan atas dan jaringan node yang terus berkembang, Grass mengubah cara AI labs mengakses informasi dan membantu menciptakan model AI yang lebih cerdas dan akurat.
Karena terus mendapatkan daya tarik di ruang AI, sekarang bisa menjadi saat yang tepat untuk mempertimbangkan memperdagangkan Grass di pra pasar Bitget. Dengan pendekatan terdesentralisasi untuk mengumpulkan data web publik dan berkontribusi pada pertumbuhan model bahasa besar, Grass menghadirkan peluang menarik bagi mereka yang ingin berinvestasi dalam teknologi AI yang canggih. Trading di pra pasar memungkinkan akses awal ke potensi keuntungan saat proyek berkembang lebih lanjut.
GRASS di Pra Pasar Bitget
GRASS adalah bagian dari Pra Pasar Bitget, sebuah platform di mana pengguna dapat memperdagangkan token secara over-the-counter sebelum token tersebut listing untuk perdagangan spot. Gabung sekarang untuk mendapatkan yang terbaik!
Pra Pasar Bitget menawarkan fleksibilitas dalam aktivitas perdagangan dengan dua opsi penyelesaian:
● Penyelesaian koin, yang menggunakan metode 'cash on delivery' di mana uang jaminan hangus jika penjual gagal mengirimkannya.
● Penyelesaian USDT, opsi baru di mana perdagangan diselesaikan dalam USDT dengan harga indeks rata-rata pada menit terakhir.
Untuk menggunakan Pra Pasar Bitget, ikuti langkah-langkah mudah ini:
● Langkah 1: Buka halaman Pra-Pasar Bitget.
● Langkah 2:
○ Untuk Maker:
■ Pilih token yang diinginkan dan klik 'Posting Order'.
■ Tentukan Beli atau Jual, masukkan harga dan kuantitas, tinjau detail, lalu konfirmasi.
○ Untuk Taker:
■ Pilih token yang diinginkan, pilih 'Jual' atau 'Beli', pilih order yang tertunda, masukkan kuantitas, dan konfirmasi.
Untuk petunjuk detail tentang cara menggunakan Pra Pasar Bitget, silakan baca Memperkenalkan Pra Pasar Bitget: Gerbang Kamu untuk Menuju Perdagangan Koin Lebih Awal
Dapatkan GRASS di Pra Pasar Bitget sekarang!
Disclaimer: Opini yang diungkapkan dalam artikel ini hanya untuk tujuan informasi. Artikel ini bukan merupakan bentuk dukungan terhadap produk dan layanan apa pun yang dibahas atau pun saran investasi, keuangan, atau perdagangan. Disarankan untuk berkonsultasi dengan para profesional yang berkualifikasi sebelum membuat keputusan keuangan.
.png)
