ChatGPT 这种超大规模的AI预训练模型的出现使得机器学习领域发生了巨大的变革。它能够利用预训练模型进行自然语言处理、图像识别、语音识别等任务，大大提高了人工智能技术的水平。然而，尽管ChatGPT模型具备强大的理解和学习能力，但是它依然需要在具体场景下面对特定问题进行学习和优化。
由于每个领域和每个场景都有其独特的特点，AI 服务的开发需要采用基于场景的方法。这就需要大量高质量的场景 AI 训练数据来训练模型，使得模型能够更好地适应不同的场景和任务。因此，采集基于场景的AI训练数据是非常重要的。举个例子，ChatGPT 这种超大规模的 AI 预训练模型就像是一个大学毕业生，有成熟的理解和学习能力，但也像刚毕业的大学生一样，为了做好自己的工作中，还需要学习所在行业的更深入更细节的知识，这就需要采集基于场景 AI 训练数据来强化 ChatGPT 在具体场景下解决问题的能力。
而 EpiK Protocol 聚焦的正是分领域分场景的去中心化的 AI 训练数据协作网络，集采集、标注、存储和分享于一体形成优质 AI 训练数据的生产精密机器。这个精密机器的作用是将场景 AI 训练数据集成到 ChatGPT等模型中，从而使得模型可以更好地理解和应对不同场景的问题。举个 AI 作画的案例，AI 可以通过图像识别技术来自动分类和标注数字、形状、颜色等基本元素，同时还能对图像进行分割和语义分析等高级操作。然而，要让 AI 能够更好地在画画领域发挥作用，就需要采集基于场景的 AI 训练数据。
如果 EpiK Protocol 让用户去中心化地采集不同场景的 AI 训练数据，各种类型的绘画数据（素描、彩铅、水彩等不同媒介的绘画作品）这些采集到的绘画数据可以被用来训练 ChatGPT 模型，使其能够更好地理解和应对不同场景的绘画问题，从而给出更好的 AI 作画的描述或者关键词。
除此之外，EpiK Protocol 还将提供了AI Bots Store，这是一个AI 应用的综合服务市场。AI 开发者可以将基于场景的 AI 服务发布到该平台，用户可以使用 EPK 支付这些服务。这些服务在使用过程中产生的数据也将反馈到铭识大陆中进行准确度标注，从而进一步提高数据质量，优化模型的理解能力。
总的来说，EpiK Protocol 提供了一个分领域分场景的去中心化的AI训练数据协作网络，是 ChatGPT等超大规模的 AI 预处理模型提供高质量的场景AI训练数据，从而进一步提高模型的适应性和理解能力，实现更好的通用型人工智能服务。让我们共同期待！
