jakiro
المؤلف: 0xai ، منصة إنشاء الذكاء الاصطناعى المصدر: متوسطة الترجمة: شان أوبا ، عالم Baitchain Vision
ما هو البيرة؟
Bittersor نفسه ليس منتجًا ذكيًا اصطناعيًا ، كما أنه لا ينتج أو يوفر أي منتجات أو خدمات ذكية اصطناعية.يعد Bittersor نظامًا اقتصاديًا يوفر لمنتجي منتجات الذكاء الاصطناعى نظام حوافز تنافسي للغاية ويعمل كمحسّنات في سوق منتجات الذكاء الاصطناعي.في النظام الإيكولوجي Bittensor ، حصل المنتجون ذوو الجودة العالية على المزيد من الحوافز ، وتم القضاء على المنتجين الذين يعانون من ضعف التنافسية تدريجياً.
>
0XAI Team و Jacob و Vitalik في مناقشة المجموعة
لذا ، كيف يتم وضع Bittensor على وجه التحديد لإنشاء آلية حوافز لتشجيع المنافسة الفعالة وتعزيز الإنتاج العضوي لمنتجات AI عالية الجودة؟
>
Bittensor نموذج دولاب الموازنة
حقق البيرة هذا الهدف من خلال نموذج دولاب الموازنة.تقييمات التحقق من جودة منتجات الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي ، والحوافز وفقًا لتوزيع الجودة لضمان حصول المنتجين ذوي الجودة العالية على المزيد من الحوافز.هذا يحفز الزيادة المتزايدة في الإخراج عالي الجودة ، وبالتالي زيادة قيمة شبكة البيرة وزيادة تقدير TAO.إن تقدير TAO لم يجذب المزيد من المنتجين ذوي الجودة العالية فقط للانضمام إلى البيئة البينية ، ولكن أيضًا زاد من تكلفة هجوم التلاعب في تقييم الجودة.وقد عزز ذلك أيضًا إجماع عمليات التحقق الصادقة ، وتعزيز موضوعية وإنصاف نتائج التقييم ، وحقق آليات منافسة وحوافز أكثر فعالية.
ضمان عدالة وموضوعية نتائج التقييم هي خطوة أساسية لتدوير دولاب الموازنة.هذه هي أيضًا التكنولوجيا الأساسية للمروة ، أي نظام التحقق التجريدي يعتمد على إجماع YUMA.
لذا ، ما هو إجماع Jade Horse ، كيف يمكن أن يضمن أن تقييم الجودة بعد الإجماع عادلة وموضوعية؟
YUMA الإجماع هو آلية إجماع مصممة لحساب نتائج التقييم النهائي من التقييم المتنوع الذي توفره العديد من التحقيقات.على غرار آلية الإجماع عن خطأ بيزنطين ، طالما أن معظم المصاحبين الأصليين في الشبكة صادقون ، فيمكنهم في النهاية الوصول إلى القرار الصحيح.على افتراض أن التحديات الصادقة يمكن أن توفر تقييمًا موضوعيًا ، فإن نتائج التقييم بعد الإجماع ستكون أيضًا عادلة وموضوعية.
أخذ تقييم جودة الشبكة الفرعية كمثال ، يقوم جهاز التحقق من شبكة الجذر بتقييم وتصنيف جودة كل إخراج الشبكة الفرعية.لخص نتائج التقييم 64 التحقق من نتائج التقييم النهائي من خلال خوارزمية إجماع YUMA.ثم استخدم النتيجة النهائية لتخصيص TAO الذي تم إنشاؤه حديثًا لكل شبكة فرعية.
في الوقت الحاضر ، لا يزال إجماع Yuma لديه مجال للتحسين:
-
قد لا يمثل محقيقي شبكة الجذر جميع حاملي TAO تمامًا ، وقد لا تعكس نتائج التقييم التي يقدمونها بالضرورة مجموعة واسعة من المشاهدات.بالإضافة إلى ذلك ، قد لا يكون تقييم بعض التحديات ذات المستوى الأعلى دائمًا موضوعيًا.حتى إذا تم العثور على التحيز ، فقد لا يتم تصحيحه على الفور.
-
يقيد وجود التحقق من شبكة الجذر عدد الشبكات الفرعية التي يمكن استيعابها بواسطة Bittensor.لا يكفي التنافس مع عمالقة الذكاء الاصطناعي المركزي.ومع ذلك ، حتى إذا كان هناك 32 شبكة فرعية ، فقد يكون من الصعب مراقبة جهاز التحقق من شبكة الجذر على جميع الشبكات الفرعية بشكل فعال.
-
قد لا يكون لدى Verivers استعداد قوي للترحيل إلى الشبكة الفرعية الجديدة.على المدى القصير ، تهاجر التحقق من الانبعاثات العالية من Sub -Net القديمة إلى Xinzi.com مع انبعاثات أقل.ما إذا كان انبعاث Xinzi.com يمكنه اللحاق بالركب في نهاية المطاف ، إلى جانب الخسائر الواضحة للمكافأة في عملية المطاردة ، يضعف استعدادهم للترحيل.
-
انتشرت TAO الديناميكية قوة جودة الشبكة الفرعية لجميع حاملي TAO ، وليس عددًا صغيرًا من التحديات.سيتمكن حاملو TAO من تحديد نسبة التوزيع لكل شبكة فرعية بشكل غير مباشر من خلال التعهد.
-
بدون قيود صحة شبكة الجذر ، سيزيد الحد الأقصى لعدد الشبكات الفرعية النشطة إلى 1024.سيؤدي ذلك إلى تقليل عتبة الفرق الجديدة إلى حد كبير للانضمام إلى النظام البيئي Bittensor ، مما يؤدي إلى منافسة أكثر كثافة بين الشبكات الفرعية.
-
قد يحصل أصحاب الأصيلة في وقت سابق إلى Xinzi.com على مكافآت أعلى.الانتقال إلى الشبكة الفرعية الجديدة في أقرب وقت ممكن لشراء DTAO للشبكة الفرعية بسعر أقل ، مما يزيد من إمكانية تلقي المزيد من TAO في المستقبل.
-
بسبب تحديد موقع مماثل من الشبكات الفرعية ، وتكرار الموارد وتكرار.من بين 32 شبكة فرعية ، تركز الشبكة الفرعية المتعددة على الاتجاهات الشائعة مثل صور نقل النص ، ومطالبات النص ، والتنبؤ بالأسعار.
-
هناك شبكات فرعية دون حالات الاستخدام الفعلية.على الرغم من أن الشبكة الفرعية للتنبؤ بالسعر كمزود نبي قد يكون لها قيمة نظرية ، فإن الأداء الحالي للبيانات المتوقعة بعيد عن استخدام المستخدمين النهائيين.
-
مثال على “العملة السفلية يطرد العملة الجيدة”.قد لا يكون لدى بعض التحديات ذات المستوى الأعلى رغبة قوية للترحيل إلى الشبكة الفرعية الجديدة ، حتى لو أظهرت بعض الشبكات الفرعية الجديدة جودة أعلى بكثير.ومع ذلك ، بسبب نقص الدعم المالي ، لا يجوز الحصول على انبعاثات كافية على المدى القصير.نظرًا لأن فترة الحماية التي تلت شينزي عبر الإنترنت هي 7 أيام فقط ، إذا لم تتمكن من تجميع الانبعاثات الكافية بسرعة ، فقد تواجه خطر التخلص منها والإنترنت.
تخطط البيرة أيضًا لترقية آليات لحل هذه القصور:
التسامح القوي هو أيضا ميزة كبيرة لتوافق YUMA.لا يتم استخدام إجماع YUMA فقط لتحديد انبعاثات كل شبكة فرعية ، ولكن أيضًا لتحديد نسبة التوزيع لكل عامل منجم ومتحقق في نفس الشبكة الفرعية.علاوة على ذلك ، بغض النظر عن مهمة عامل المناجم ، فإن المساهمة التي تحتوي عليها ، بما في ذلك قوة الحوسبة والبيانات والمساهمة البشرية والذكاء ، هي اعتبار مجردة.لذلك ، يمكن توصيل النظام الإيكولوجي Bittensor في أي مرحلة من مراحل السلع من الذكاء الاصطناعي للاستمتاع بقيمة شبكة البيتر مع الاستمتاع بالحوافز.
بعد ذلك ، دعنا نستكشف بعض الشبكات الفرعية الرائدة ونلاحظ كيف يلهم حلوور ناتج هذه الشبكات الفرعية.
sub -network
Ziyang 3: Myshell TTS
يمكنك المساهمة في تطوير شبكة MyShell AI/MyShell TTS الفرعية عن طريق إنشاء حساب على Github.
الدورة الدموية: 3.46 ٪ (9 أبريل 2024)
خلفية: Myshell وراء الفريق وراء Myshell TTS.يهدف MyShell إلى إنشاء منصة غير واضحة تتيح لطلاب الجامعات الذين لا يقومون برمجة الخلفية لإنشاء الروبوت الذي يريدونه بسهولة.يركز MyShell على حقل TTS و AudioBooks ومساعدين افتراضيين.مع التوسع المستمر لمصفوفة المنتج ، تجاوز المستخدمون المسجلون الحاليون مليون.يحضن المنصة أنواعًا مختلفة من الروبوتات ، بما في ذلك تعلم اللغة والروبوتات التعليمية والعملية.
تحديد المواقع: أطلقت MyShell هذه الشبكة الفرعية لجمع حكمة مجتمع المصدر المفتوح بأكمله وإنشاء أفضل نموذج TTS مفتوح المصدر.بمعنى آخر ، لا يقوم MyShell TTS بتشغيل النموذج مباشرة أو معالجة طلب المستخدم النهائي ؛
>
MyShell TSS Architecture
عملية تشغيل myshell tts كما هو موضح في الشكل أعلاه.عمال المناجم مسؤولون عن نماذج التدريب وتحميل نموذج التدريب إلى تجمع النماذج (بيانات تعريف النموذج المخزنة أيضًا في شبكة bittensor blockchain) ؛ النتائج ؛
باختصار ، يجب على عمال المناجم مواصلة تقديم نماذج عالية الجودة للحفاظ على مكافآتهم.
في الوقت الحالي ، أطلقت MyShell أيضًا عرضًا تجريبيًا على نظامه الأساسي للمستخدمين لتجربة النموذج في MyShell TTS.
>
>
في المستقبل ، نظرًا لأن نموذج تدريب MyShell TTS يصبح أكثر موثوقية ، سيتم إطلاق حالات الاستخدام أكثر.علاوة على ذلك ، كوضع مفتوح المصدر ، لن يقتصر فقط على MyShell ، ولكن أيضًا يتوسعون إلى منصات أخرى.تدريب وملهم نماذج المصدر المفتوح من خلال طريقة اللامركزية هذه ليس هدفنا بالضبط في الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟
Ziwang 5: Open Kaito
يمكنك المساهمة في تطوير Kaito المفتوح من خلال إنشاء حساب على Github.
العدد: 4.39 ٪ (9 أبريل 2024)
خلفية: فريق Kaito.ai هو فريق Kaito المفتوح.قبل إدخال Bittensor Ziwang ، أطلقوا المنتج الرئيسي Kaito.ai -a Web3 Search Search Engine ، الذي تم إطلاقه في الربع الرابع من عام 2023.باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، يعمل Kaito.ai على تحسين المكونات الأساسية لمحركات البحث ، بما في ذلك جمع البيانات وخوارزميات الترتيب وخوارزميات الاسترداد.تم الاعتراف به كأداة لجمع المعلومات الأولى في المجتمع المشفر.
تحديد المواقع: يهدف Open Kaito إلى إنشاء طبقة فهرس لا مركزية لدعم البحث والتحليل الذكي.محرك البحث ليس مجرد قاعدة بيانات أو خوارزمية تصنيف ، ولكنه نظام معقد.بالإضافة إلى ذلك ، يتطلب محرك البحث الفعال زمن انتقال منخفض ، مما يضع تحديًا إضافيًا لبناء نسخة لا مركزية.لحسن الحظ ، من المتوقع حل هذه التحديات من خلال نظام الحوافز في Bittensor.
>
تظهر عملية التشغيل في Kaito المفتوحة في الشكل أعلاه.لا يقوم Open Kaito بتفريق كل مكون من مكون محرك البحث ، ولكنه يحدد مشكلة الفهرس كمشكلة التحقق من عمال المناجم.وبعبارة أخرى ، يكون عمال المناجم مسؤولين عن الاستجابة لطلب فهرس المستخدم ، بينما يوزع التحقق من الطلب ويسجل استجابة عمال المناجم.
لا يقتصر Open Kaito على كيفية إكمال عمال المناجم مهمة الفهرس ، ولكن الانتباه إلى الإخراج النهائي لعمال المناجم لتشجيع الحلول المبتكرة.هذا يساعد على خلق بيئة تنافسية صحية بين عمال المناجم.في مواجهة فهارس المستخدم ، يسعى عمال المناجم إلى تحسين خطط التنفيذ الخاصة بهم للحصول على نتائج استجابة عالية الجودة مع موارد أقل.
Ziwang 6: Nous Finetuning
يمكنك المساهمة في تطوير شبكة NOUS Research/Finetuning Sub من خلال إنشاء حساب على Github.
العدد: 6.26 ٪ (9 أبريل 2024)
الخلفية: يأتي الفريق الذي يقف خلف Nous Finetuning من Nous Research ، وهو فريق بحث يركز على بنية نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ، وتوليف البيانات ، وفي المعالجة في التفكير في التفكير.كان مؤسسها المشترك هو كبير المهندسين لشبكة عدن.
تحديد المواقع: Nous Finetuning هي شبكة فرعية مخصصة لنماذج اللغة الكبيرة ذات الرافعة.بالإضافة إلى ذلك ، تأتي البيانات المستخدمة في النزعة الدقيقة أيضًا من النظام الإيكولوجي Bittensor ، وهو على وجه التحديد الشبكة الفرعية 18.
تشبه عملية تشغيل Nous Finetuning MyShell TSS.يعتمد عمال المناجم على نموذج تدريب البيانات من Zhewang 18 ، ويقومون بانتظام بإصدار هذه النماذج على وجه المعانقة. الوزن النهائي والتداول.
Ziwang 18: Cortex.t
يمكن المساهمة Corcel-API/Cortex.t من خلال إنشاء حساب على GitHub.
العدد: 7.74 ٪ (9 أبريل 2024)
الخلفية: الفريق وراء Cortex.t هو Corcel.io ، الذي حصل على الدعم من MOG ، ثاني أكبر التحقق من شبكة البيرة.Corcel.io هو تطبيق للمستخدمين النهائيين.
تحديد المواقع: يتم وضع قشرة القشرة كطبقة الأخيرة قبل نتيجة النتيجة مع المستخدم النهائي.إنه مسؤول عن اكتشاف وتحسين إخراج شبكات البذور المختلفة لضمان أن تكون النتائج دقيقة وموثوقة ، خاصةً عندما تستدعي موجه واحد نماذج متعددة.تهدف Cortex.t إلى منع الإخراج الفارغ أو غير المتسق وضمان تجربة مستخدم سلسة.
عمال المناجم في القشرة.كما أنهم يستخدمون GPT 3.5 Turbo أو GPT 4 للتحقق من نتائج الإخراج لضمان موثوقية المستخدمين النهائيين.تقييمات التحقق من ناتج عمال المناجم من خلال مقارنة النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة Openai.
زيوانج 19: الرؤية
المساهمة في تطوير Namoray/Vision من خلال إنشاء حساب على Github.
العدد: 9.47 ٪ (9 أبريل 2024)
الخلفية: فريق التطوير وراء Vision يأتي أيضًا من Corcel.io.
تحديد المواقع: تهدف Vision إلى زيادة سعة الإخراج لشبكة Bittensor باستخدام شبكة فرعية محسّنة تسمى DSIs (المقياس الموزع لتعديل الشبكة الفرعية).الإطار يسرع استجابة عمال المناجم إلى التحقق.في الوقت الحاضر ، تركز الرؤية على مشهد توليد الصور.
تتلقى التحقق من الطلب من الطرف الأمامي من Corcel.io وتوزيعه على عمال المناجم.يمكن لعمال المناجم اختيار مداخن التكنولوجيا المفضلة لديهم (لا تقتصر على النماذج) للتعامل مع الطلب وتوليد الاستجابة.ثم ، تقييمات التحقق من أداء عامل المناجم.نظرًا لوجود DSIs ، يمكن أن تستجيب الرؤية بشكل أسرع وأكثر فعالية من الشبكات الفرعية الأخرى.
لخص
من المثال أعلاه ، يمكن ملاحظة أن Bittensor يظهر درجة عالية من التسامح.حدث توليد عمال المناجم والتحقق من التحقق تحت السلسلة ، ووزعت شبكة البيرة فقط المكافآت على كل عامل منجم بناءً على تقييم التحقق.يمكن تحويل أي جانب من جوانب منتجات الذكاء الاصطناعي المناسبة للعمارة لعملية التحقق من عمال المناجم إلى شبكات فرعية.
من الناحية النظرية ، يجب أن تكون المنافسة بين الشبكات الفرعية شرسة.لمواصلة الحصول على مكافآت لأي شبكة فرعية ، يجب أن تستمر في توليد ناتج عالية الجودة.خلاف ذلك ، إذا كان جهاز التحقق من شبكة الجذر يعتقد أن قيمة الإخراج للشبكة الفرعية منخفضة ، فقد يتم تقليل توزيعه واستبداله في النهاية بشبكات فرعية جديدة.
ولكن في الواقع ، وجدنا بعض المشاكل:
تعكس هذه القضايا أن المنافسة بين الشبكات الفرعية غير كافية ، وأن بعض التحديات لم تلعب دورًا في تشجيع المنافسة الفعالة.
نفذت التحقق من مؤسسة الموتر المفتوح (OTF) بعض التدابير المؤقتة للتخفيف من ذلك.باعتبارها أكبر مالك للتحقق من 23 ٪ من حق التعهد (بما في ذلك العمولة) ، فإن OTF يوفر قناة لـ Ziwang للتنافس على مزيد من TAOK: يمكن لمالك Ziwang تقديم طلبات من OTF كل أسبوع لضبط TAO المذهلة في الشبكة الفرعية.يجب أن تغطي هذه الطلبات 10 جوانب مثل “أهداف الشبكة الفرعية والمساهمة في النظام الإيكولوجي للمرارة” ، “آلية مكافأة الشبكة الفرعية” ، “تصميم بروتوكول الاتصال” ، “مصدر البيانات والأمان” ، “متطلبات الحساب” و “خريطة الطريق” ، لتسهيل نهائي OTF قرار.
ومع ذلك ، لحل هذه المشكلة بشكل أساسي ، من ناحية ، نحتاج بشكل عاجل إلى إطلاق DTAO (Dynamic TAO) ، والتي تهدف إلى تغيير المشاكل غير المعقولة أعلاه بشكل أساسي.بدلاً من ذلك ، يمكننا استدعاء التحقق من النطاق الكبير الذي يحمل عددًا كبيرًا من حصة TAO أكثر من منظور “تطوير النظام الإيكولوجي” بدلاً من مجرد النظر في التطوير الطويل للنظام البيئي للمروة من منظور “العائدات المالية”.
باختصار ، بفضل تسامحه القوي ، والبيئة التنافسية الشرسة وآلية الحوافز الفعالة ، نعتقد أن النظام البيئي للمروة يمكن أن ينتج عضويا منتجات ذكية عالية الجودة.على الرغم من أنه لا يمكن أن يكون كل إخراج الشبكة الفرعية الحالية مماثلة لإخراج المنتجات المركزية ، إلا أنه لا ينبغي لنا أن ننسى أن بنية البيتر الحالية قد تم إنشاء ذكرى سنوية (Ziwang #1 مسجلة في 13 أبريل 2023).بالنسبة لمنصة مع عمالقة الذكاء الاصطناعي المحتملة والمركزية ، قد نركز على اقتراح خطة تحسين عملية ، بدلاً من حريصة على انتقاد أوجه القصور.بعد كل شيء ، لا نريد أن نرى الذكاء الاصطناعي يسيطر عليه باستمرار بعض العمالقة.
