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Openledger
Openledger
Openledger는 특화된 AI 모델의 개발 및 수익화를 위한 분산형 인프라를 제공하여 인공 지능(AI) 애플리케이션을 지원하는 블록체인 네트워크입니다. 이는 AI 기반 생태계 내에서 검증 가능한 데이터 속성 및 암호 경제적 인센티브를 용이하게 하는 경제적 프레임워크를 만드는 것을 목표로 합니다. [11]
개요
Openledger는 블록체인 네트워크로, 특화된 언어 모델(SLM)을 구축하고 수익을 창출할 수 있는 탈중앙화 인프라를 제공하여 AI 개발을 지원합니다. 이 네트워크는 블록체인 기반 경제 메커니즘을 통합하여 특화된 데이터 접근, 투명한 기여도 추적, 공정한 보상과 같은 AI 분야의 과제를 해결합니다. Openledger는 도메인별 데이터 수집을 위한 데이터넷, 데이터 영향력을 추적하는 "기여 증명(Proof of Attribution)" 시스템, 데이터 가용성을 위한 EigenDA와 함께 OP 스택에 구축된 EVM 호환 레이어 2 네트워크와 같은 계층화된 아키텍처를 사용합니다. [13] 데이터세트 업로드, 모델 훈련, 보상 크레딧 및 거버넌스 참여와 같은 생태계 내의 모든 작업은 투명성과 불변성을 보장하기 위해 온체인에서 실행됩니다. [1] [2] 이러한 설정을 통해 AI 모델 및 애플리케이션을 저렴하고 확장 가능하게 배포할 수 있으며, 기여자, 개발자 및 검증자가 투명하고 지속 가능한 AI 생태계에서 협업하고 보상을 받을 수 있습니다.
기술
데이터넷
Openledger의 데이터넷은 특정 도메인 AI 모델 훈련을 위해 특화된 데이터 세트를 수집, 검증 및 배포하도록 설계된 탈중앙화된 데이터 네트워크입니다. 이 네트워크는 기여자가 검증 가능한 속성으로 고품질 데이터를 제공할 수 있는 구조화되고 투명한 저장소 역할을 합니다. 데이터넷은 소유자, 기여자 및 검증자가 관련된 신뢰 없는 시스템을 지원하여 데이터 정확성과 무결성을 보장합니다. 사용자는 새로운 데이터넷을 생성하거나 기존 공개 데이터넷에 기여할 수 있습니다. [13] 특화된 데이터는 특정 도메인에 맞춘 AI 모델의 성능, 설명 가능성 및 효율성을 향상시키는 데 필수적입니다. 데이터넷은 특화된 AI 에이전트를 강화하는 데 중심적인 역할을 하며, 미세 조정되고 검증 가능하며 해석 가능한 모델 개발을 가능하게 함으로써 데이터 경제에서 지속 가능하고 탈중앙화된 참여를 촉진합니다. [3] [12]
기여 증명
OpenLedger의 기여 증명 시스템은 AI 모델 결과물에 대한 각 데이터 기여를 연결하는 암호학적으로 안전하고 투명한 방법을 확립합니다. 이 메커니즘은 학습에 사용된 모든 데이터 세트가 출처로 추적될 수 있고, 체인에 불변적으로 기록되며, 모델 동작에 미치는 영향에 대해 평가될 수 있도록 보장합니다. 이는 기여자가 데이터 가치에 비례하여 보상을 받을 수 있도록 하고, 페널티 시스템을 통해 낮은 품질 또는 악의적인 입력을 억제함으로써 AI 개발에 대한 책임감과 신뢰를 도입합니다.
기여 프로세스는 기여자가 메타데이터로 태그되고 Datanet 내에 저장된 도메인별 데이터 세트를 제출할 때 시작됩니다. 이러한 데이터 세트는 학습에 대한 기능 수준 영향과 기여자의 평판에 대해 평가되어 보상 공유를 결정하는 영향 점수를 생성합니다. 이러한 기여는 모델 학습 중 및 후에 기록되고 검증되며, 영향력이 큰 데이터는 더 큰 토큰 기반 인센티브를 제공합니다. 이 시스템은 데이터, 컴퓨팅 또는 알고리즘 조정 등 모든 기여를 블록체인을 통해 추적하여 모든 참가자가 투명한 방식으로 인정받고 인센티브를 받도록 보장합니다. [13] 데이터가 중복성, 편향 또는 적대적 콘텐츠로 플래그되면 기여자는 스테이크 삭감 또는 미래 보상 감소와 같은 페널티를 받습니다. 전체적으로 기여 증명은 신뢰할 수 없고 검증 가능한 데이터 기여 파이프라인을 지원하여 품질 참여를 장려하는 동시에 모델 무결성 및 투명성을 보장합니다. [4] [5]
RAG 귀속
OpenLedger의 RAG 귀속 시스템은 검색 증강 생성(RAG)과 블록체인 기반 데이터 귀속을 통합하여 AI 생성 결과물의 검증 가능성과 보상 연계를 보장합니다. 이 프레임워크에서 AI 모델의 모든 응답은 OpenLedger의 인덱싱된 데이터 세트에서 검색된 데이터를 기반으로 하며, 각 소스는 원래 기여자에게 귀속됩니다. 이 접근 방식은 모델 결과물의 정확성과 신뢰성을 향상시키고 완전한 데이터 출처 및 추적성을 유지하여 오보의 위험을 줄입니다.
RAG 귀속 파이프라인은 사용자가 쿼리를 제출할 때 시작되며, 모델은 OpenLedger의 분산 데이터 저장소에서 관련 데이터를 검색합니다. 검색된 각 정보는 암호화 방식으로 기록되어 사용 내역이 체인에 기록되도록 합니다. 이러한 데이터 세트의 기여자는 데이터가 응답에 사용되는 빈도와 중요도에 따라 소액 보상을 받습니다. 또한 시스템은 모델 결과물에 투명한 인용을 포함하여 사용자가 생성된 콘텐츠의 출처를 확인할 수 있도록 합니다. 이 구조는 AI 기반 통찰력에 대한 신뢰를 구축하는 동시에 고품질 데이터 기여를 장려합니다. [6]
제품
Model Factory
ModelFactory는 OpenLedger의 노코드 플랫폼으로, 허가된 데이터 세트를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 안전하게 미세 조정할 수 있습니다. 전통적인 명령줄 도구와 API를 완전한 그래픽 사용자 인터페이스로 대체하여 기술 및 비기술 사용자가 LLaMA, Mistral, DeepSeek와 같은 모델을 미세 조정할 수 있도록 합니다. 사용자는 OpenLedger 저장소에 저장된 데이터 세트에 대한 액세스를 요청하고, 승인되면 이러한 데이터 세트는 ModelFactory 워크플로에 직접 통합됩니다. 모델 선택, 구성, 훈련 및 평가는 모두 직관적인 대시보드와 LoRA 및 QLoRA와 같은 지원 방법을 통해 관리됩니다.
ModelFactory의 핵심 기능은 기여자 권한을 보존하고 책임감 있는 데이터 사용을 보장하는 안전한 데이터 세트 액세스 제어입니다. 미세 조정된 모델은 내장된 채팅 인터페이스를 통해 테스트할 수 있어 실시간 상호 작용이 가능합니다. 또한 이 플랫폼은 생성된 출력을 소스 인용과 연결하여 투명성과 데이터 출처를 향상시키는 RAG 속성을 통합합니다. 모듈식 확장, 실시간 훈련 분석 및 엔드 투 엔드 모델 배포를 지원하는 ModelFactory는 분산 환경에서 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 모델 개발을 가능하게 합니다. [7] [8]
Open LoRA
Open LoRA는 단일 GPU에서 수천 개의 미세 조정된 LoRA(Low-Rank Adaptation) 모델을 효율적으로 제공하는 확장 가능한 프레임워크입니다. 동적 어댑터 로딩을 통해 리소스 사용을 최적화합니다. Hugging Face 또는 사용자 정의 파일 시스템과 같은 소스에서 LoRA 어댑터에 즉시 액세스하여 모든 모델을 미리 로드하지 않아 메모리 오버헤드를 줄입니다. Open LoRA는 앙상블 추론을 위해 필요에 따라 어댑터를 병합하여 별도의 인스턴스를 배포하지 않고도 유연하고 효율적인 모델 전환을 가능하게 합니다.
이 프레임워크는 텐서 병렬 처리, 플래시 어텐션, 페이지 어텐션 및 양자화와 같은 최적화를 통해 추론 성능을 향상시켜 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 보장합니다. 확장성을 통해 많은 미세 조정된 모델을 동시에 비용 효율적으로 배포할 수 있으며, 토큰 스트리밍 및 양자화와 같은 기능은 추론 속도와 효율성을 더욱 향상시킵니다. Open LoRA는 수많은 미세 조정된 모델에 대한 빠르고 리소스 효율적인 액세스가 필요한 애플리케이션에 특히 적합합니다. [9]
사용 사례
Openledger의 인프라는 탈중앙화된 AI 경제를 중심으로 다양한 애플리케이션을 지원합니다. 주요 사용 사례로는 데이터 큐레이션, 모델 훈련, 수익화된 추론, 커뮤니티 주도 거버넌스 등이 있습니다. [13]
데이터 큐레이션 및 기여
사용자는 새로운 전문 Datanet을 만들거나 기존 공개 데이터 세트에 기여할 수 있습니다. 이 프로세스는 AI 모델 훈련을 위한 고품질의 도메인별 데이터 저장소를 구축하도록 설계되었습니다. 모든 기여는 블록체인에서 검증 및 기록되며, 기여자는 데이터의 기여도에 따라 보상을 받아 가치 있는 정보를 제공하는 인센티브를 생성합니다. [13]
분산 모델 훈련 및 미세 조정
이 플랫폼은 분산 방식으로 Datanet의 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하고 미세 조정하는 도구를 제공합니다. 단일 GPU에서 여러 모델을 효율적으로 배포할 수 있는 고급 기술을 지원하여 성능을 향상시키고 비용을 절감합니다. 데이터, 컴퓨팅 성능 및 알고리즘 조정을 포함한 훈련 과정에 대한 모든 기여는 체인에 기록되어 모든 참가자가 투명하게 인정받고 인센티브를 받을 수 있도록 보장합니다. [13]
수익화된 AI 추론 및 기여
Openledger의 AI 모델이 출력을 생성(추론)하는 데 사용되면 시스템은 어떤 모델이 사용되었고 어떤 데이터로 훈련되었는지 추적합니다. 이 기여 추적 과정을 통해 플랫폼은 모델 개발에 기여한 개인과 팀에게 보상을 분배할 수 있습니다. 이는 채팅 응답이나 API 호출과 같은 모든 AI 상호 작용을 생태계 기여자에게 수익을 창출할 수 있는 이벤트로 전환하여 AI 사용과 보상 간의 투명한 링크를 생성합니다. [13]
분산형 거버넌스
플랫폼의 거버넌스는 하이브리드 온체인 시스템을 통해 관리됩니다. 네이티브 OPEN 토큰 보유자는 프로토콜의 미래를 지시하고 업그레이드 및 기타 생태계 결정에 대한 제안에 투표하는 데 참여할 수 있습니다. 이를 통해 Openledger 네트워크의 개발 및 관리가 이해 관계자 커뮤니티에 의해 안내됩니다. [13]
토큰노믹스
OPN 토큰은 지속 가능하고 분산화된 AI 경제를 지원하도록 설계된 OpenLedger 생태계의 기본 유틸리티 및 거버넌스 자산입니다. 온체인 거버넌스 활성화, OpenLedger의 레이어 2 네트워크에서 트랜잭션 수수료 지불, 데이터 기여자, AI 개발자 및 검증자에게 보상하는 등 다양한 기능을 수행합니다. 토큰 보유자는 모델 자금 조달, AI 에이전트 정책 및 재무 할당과 같은 생태계 결정에 투표할 수 있습니다. 거버넌스는 OpenZeppelin의 모듈식 Governor 프레임워크를 사용하는 하이브리드 온체인 시스템으로 구동되며, 더 광범위한 참여를 위해 위임된 거버넌스 옵션을 사용할 수 있습니다. [13]
거버넌스 외에도 OPN은 L2 트랜잭션의 가스로 사용되어 ETH에 대한 의존도를 줄이고 AI 워크로드에 최적화된 수수료 모델을 허용합니다. 또한 데이터 기여 및 AI 서비스 성능의 품질과 영향에 따라 인센티브가 제공되는 보상 메커니즘으로도 작동합니다. 이를 통해 모든 AI 상호 작용은 생태계 전반에 걸쳐 기여자를 위한 수익 창출 이벤트가 됩니다. [13] 또한 토큰은 OpenLedger와 Ethereum 간의 브리징을 지원하여 크로스 체인 기능을 활성화합니다. 주요 유틸리티는 AI 에이전트 스테이킹으로, 에이전트는 작동하기 위해 OPN을 잠가야 하며, 성능 저하나 악의적인 활동은 슬래싱으로 이어집니다. 이 스테이킹 시스템은 품질 표준을 시행하고 안정적인 AI 서비스 제공을 촉진합니다. 전반적으로 OPN은 OpenLedger의 경제적 및 운영적 계층을 고정하여 AI 에이전트, 데이터 제공자 및 개발자 전반에 걸쳐 인센티브를 조정합니다. [10]
파트너십
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