AIモデルのライフサイクルを管理するために、分散型自律組織（DAO）を活用するコンセプトを紹介しました。AWS上でブロックチェーンと生成AI技術を組み合わせたソリューションの全体的なアーキテクチャに焦点を当て、Ethereum Improvement Proposals（EIP）に同期させるための、Amazonのサービスを利用して大規模な言語モデル（LLM）の知識ベースの設定方法を実演しました。
このセットアップはAIガバナンスへの革新的なアプローチの基盤を形成し、続くパートでスマートコントラクトの実装へと舞台を整えています。ここでは、DAOの決定の結果を含むイーサリアムスマートコントラクトの記述とデプロイに焦点を当てます。スマートコントラクトは、残るシリーズで更に活用されるため、クリーンアップするかどうかは選択になります。
オープンソースのWebベース統合開発環境、Remixを使用してスマートコントラクトを作成、デプロイし、イーサリアムのテストネットSepoliaでMetaMaskと協力して作業を行います。AWS上のIPFSクラスタの運用ガイドに従って、トレーニングデータを効率的に参照し共有する方法や、IPFSを活用して新しいデータをスマートコントラクトに追加するプロセスについても説明します。
さらに、技術的な詳細に興味のある方のために、AWSでの架け橋となるエンタープライズアーキテクト達を紹介し、続編での内容にも触れています。
出典 : Use a DAO to govern LLM training data, Part 2: The smart contract https://aws.amazon.com/blogs/database/part-2-use-a-dao-to-govern-llm-training-data-the-smart-contract/