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“오픈렛저는 데이터, 연산, 모델 기여를 추적 가능하게 만들어 재사용 시마다 보상이 이뤄지도록 한다.”
람 쿠마르(Ram Kumar) 오픈렛저 핵심 기여자는 최근 매일경제와의 인터뷰에서 “전 세계 데이터 경제는 11탈중앙화 AI 프로젝트 오픈렛저조 달러 이상의 가치가 있지만, 그 대부분의 보상은 플랫폼과 사업자에게 돌아가고 있다”면서 이같이 말했다.
인공지능(AI) 모델을 만들기 위해선, 좋은 데이터, AI 개발자, 서비스를 위한 인프라가 모두 필요하다.
오픈렛저는 탈중앙화고 개방적인 형태로 플랫폼을 구축해 AI를 잘모르거나, 좋은 데이터가 없어도 AI모델을 개종목포커스
발할 수 있는 인프라를 구축한다.
쿠마르는 “오픈렛저는 개발자, 연구자, 커뮤니티가 AI 모델과 데이터셋을 구축하고, 검증하고, 수익화할 수 있도록 지원한다”고 설명했다.
오픈렛저는 범용적인 LLM(Large Language Model)보다코디에스 주식
SLM(Specialized Language Model)의 중요성에 주목했다.
일반적인 질문을 넘어 의료, 법학, 금융 등으로 들어갈수록 더 전문적이고 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 학습한 AI가 필요하기 때문이다.
특히 모든 분야에 높은 전문성을 갖는 범용모델을 개발하는 건 필요한 분야의 전문적인평생주식동호회
모델을 만드는 것 대비 효율이 크게 떨어진다.
또한 기존 LLM 개발은 플랫폼 운영자가 모든걸 독점한 것도 오픈렛저를 개발한 이유다.
쿠마르는 “블록체인은 모든 기여를 온체인에 기록해 소유권과 보상 분배를 투명하고 탈중앙 방식으로 누구나 검증 가능하게 만든다”고 말했다.
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기여에 대한 보상으로 황금데이터 수집
오픈렛저에는 △데이터넷(Datanets) △모델펙토리(Model Factory) △오픈로라(OpenLoRA) 등의 핵심 제품이 있다.
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먼저 데이터넷은 분야별로 전문 데이터 기여자들이 만드는 데이터 풀이다.
블록체인에 모두 기록되어 투명하게 과정이 추적된다.
이들이 제공한 데이터는 기여 증명(PoA, Proof of Attribution)를 통해 보상이 결정된다.
쿠마르는 “PoA는 훈련, 추론, 파인튜닝 과정에서 데이터나 모델이 어떻게 활용되었는지를 추적하는 암호화된 증거를 온체인에 기록한다”면서 “기여자는 자신의 기여가 재사용될 때마다 정당한 크레딧을 받는다”고 설명했다.
그는 또 “오픈렛저의 데이터는 재사용될때마다 계속 보상을 받을 수 있도록 설계됐다”면서 “유튜브에서 인기 있는 사운드 클립이나 영상 포맷이 반복적으로 리믹스되는 것과 유사하다”고 말했다.
손쉽고 저렴한 AI 모델 제작
모델펙토리는 코딩 지식 없이도 전문 AI 모델을 만들 수 있게하는 도구다.
데이터넷에서 선택한 데이터를 갖고 딥시크, LLaMa, Mistral 등의 모델 중에 선택해서 모델을 만들 수 있다.
여기에 서비스 비용을 낮춰주는 OpenLoRA가 덧붙여지는 구조다.
-OpenLoRA는 loRA의 블록체인 버전. 모델을 개발한뒤에 이를 학습시켜야 하는데, 전체 LLM에다가 학습시키면 비용이 많이 들기 때문에 필요한 만큼만 학습시키는 것이다.
쿠마르는 “전체 모델을 다시 훈련시키는 대신, 기존 모델 위에 LoRA 어댑터를 적용해 연산 비용을 줄였다”면서 “이는 제한된 GPU 자원에서도 많은 경량 AI 모델을 미세조정하게 해준다”고 말했다.
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