0xai Equipo: ¿Por qué somos optimistas sobre Bittensor?

Autor: 0xai, AI Creation Platform Fuente: Medio Traducción: Shan Oba, Reino de la Visión de Bittain

¿Qué es Bittersor?

Bittersor en sí no es un producto de inteligencia artificial, ni produce ni proporciona ningún producto o servicio de inteligencia artificial.Bittersor es un sistema económico que proporciona a los productores de productos de IA un sistema de incentivos muy competitivos y actúa como optimizadores en el mercado de productos de IA.En el ecosistema Bittensor, los productores de alta calidad han obtenido más incentivos, y los productores con mala competitividad se han eliminado gradualmente.

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0xai Equipo, Jacob y Vitalik en la discusión grupal

Entonces, ¿cómo es BitTensor específicamente crear un mecanismo de incentivos para fomentar la competencia efectiva y promover la producción orgánica de productos de IA de alta calidad?

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Modelo de volante bittensor

Bittersor logró este objetivo a través del modelo de volante.Las verificaciones evalúan la calidad de los productos de inteligencia artificial en el ecosistema e incentivos de acuerdo con su distribución de calidad para garantizar que los productores de alta calidad obtengan más incentivos.Esto estimula el aumento creciente en la producción de alta calidad, aumentando así el valor de la red de Bittersor y aumentando la apreciación de TAO.La apreciación de TAO no solo atrajo a productores más de alta calidad para unirse a la ecología de Bittersor, sino que también aumentó el costo de ataque de la manipulación del manipulador de la evaluación de calidad.Esto fortaleció aún más el consenso de validaciones honestas, mejoró la objetividad y la equidad de los resultados de la evaluación y logró mecanismos de competencia e incentivos más efectivos.

Asegurar la equidad y la objetividad de los resultados de la evaluación son un paso clave para rotar el volante.Esta es también la tecnología central de Bittersor, es decir, un sistema de verificación abstracto basado en el consenso de Yuma.

Entonces, ¿cuál es el consenso de Jade Horse, cómo puede garantizar que la evaluación de calidad después del consenso sea justa y objetiva?

El consenso de Yuma es un mecanismo de consenso que está diseñado para calcular los resultados de la evaluación final de la evaluación diversa proporcionada por muchas verificaciones.Similar al mecanismo de consenso de fallas de Bizantine, siempre que la mayoría de los autenticantes en la red sean honestos, eventualmente pueden alcanzar la decisión correcta.Suponiendo que las verificaciones honestas pueden proporcionar una evaluación objetiva, los resultados de la evaluación después del consenso también serán justos y objetivos.

Tomando la evaluación de calidad de la subred como ejemplo, el dispositivo de verificación de red raíz evalúa y clasifica la calidad de cada salida de subred.Resume los resultados de la evaluación de 64 Validador y obtenga los resultados de la evaluación final a través del algoritmo de consenso Yuma.Luego use el resultado final para asignar el TAO recién creado a cada subred.

En la actualidad, el consenso de Yuma todavía tiene margen de mejora:

1. Los validadores de la red raíz pueden no representar completamente a todos los titulares de TAO, y los resultados de la evaluación que proporcionan pueden no reflejar necesariamente una amplia gama de puntos de vista.Además, la evaluación de algunas verificaciones de nivel superior puede no siempre ser objetiva.Incluso si se encuentra el prejuicio, no se puede corregir de inmediato.

2. La existencia de verificaciones de red raíz restringe el número de subredes que Bittensor puede acomodar.No es suficiente para competir con los gigantes de inteligencia artificiales centralizados.Sin embargo, incluso si hay 32 subredes, el dispositivo de verificación de red raíz puede ser difícil monitorear de manera efectiva todas las subredes.

3. Los versores pueden no tener una fuerte voluntad de migrar a la nueva subred.A corto plazo, las verificaciones migran desde las altas emisiones desde el antiguo sub -net al xinzi.com con una emisión más baja.Si la emisión de Xinzi.com puede finalmente ponerse al día, junto con las claras pérdidas de la recompensa en el proceso de búsqueda, debilitar su disposición a migrar.

Bittersor también planea actualizar mecanismos para resolver estas deficiencias:

1. El Tao dinámico dispersó la potencia de la calidad de la subred a todos los titulares de Tao, no un pequeño número de verificaciones.Los titulares de TAO podrán determinar indirectamente la relación de distribución de cada subred a través de la promesa.

2. Sin las restricciones de los validadores de la red raíz, el número máximo de subredes activas aumentará a 1024.Esto reducirá en gran medida el umbral para que los nuevos equipos se unan al ecosistema Bittensor, lo que lleva a una competencia más intensa entre las subredes.

3. Los autenticantes anteriores emigraron a Xinzi.com pueden obtener más recompensas.Mudarse a la nueva subred lo antes posible significa comprar el DTAO de la subred a un precio más bajo, aumentando así la posibilidad de recibir más TAO en el futuro.

La fuerte tolerancia también es una gran ventaja del consenso de Yuma.El consenso de Yuma no solo se usa para determinar las emisiones de cada subred, sino también para determinar la relación de distribución de cada minero y verificador en la misma subred.Además, no importa cuál sea la tarea del minero, la contribución que contiene, incluida la potencia informática, los datos, la contribución e inteligencia humana, es la consideración abstracta.Por lo tanto, el ecosistema Bittensor se puede conectar en cualquier etapa de los productos de IA para disfrutar del valor de la red Bittersor mientras disfruta de los incentivos.

A continuación, exploremos algunas subredes principales y observemos cómo Bittersor inspira el resultado de estas subredes.

Sub -network

Ziyang 3: Myshell TTS

Puede contribuir al desarrollo de la subred Myshell AI/MyShell TTS creando una cuenta en GitHub.

Circulación: 3.46% (9 de abril de 2024)

fondo: Myshell está detrás del equipo detrás de Myshell TTS.MyShell tiene como objetivo crear una plataforma poco clara que permita a los estudiantes universitarios que no programan antecedentes crean fácilmente el robot que desean.Myshell se centra en el campo TTS, los audiolibros y los asistentes virtuales.Con la expansión continua de la matriz del producto, los usuarios registrados actuales han superado un millón.La custodia de la plataforma varios tipos de robots, incluidos el aprendizaje de idiomas, los robots educativos y prácticos.

Posicionamiento: Myshell lanzó esta subred para reunir la sabiduría de toda la comunidad de código abierto y crear el mejor modelo TTS de código abierto.En otras palabras, MyShell TTS no ejecuta directamente el modelo o procesa la solicitud del usuario final;

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Arquitectura de Myshell TSS


El proceso de MyShell TTS en ejecución es como se muestra en la figura anterior.Los mineros son responsables de los modelos de entrenamiento y cargan el modelo de entrenamiento al grupo de modelos (los metadatos del modelo también almacenados en la red de cadena de bloques Bittensor); Resultados;

En resumen, los mineros deben continuar presentando modelos de mayor calidad para mantener sus recompensas.

En la actualidad, Myshell también lanzó una demostración en su plataforma para que los usuarios prueben el modelo en Myshell TTS.

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En el futuro, a medida que el modelo de entrenamiento de MyShell TTS se vuelve más confiable, se lanzarán más casos de uso.Además, como modo de código abierto, no solo se limitarán a Myshell, sino que también se expandirán a otras plataformas.¿Entrenar e inspirar modelos de código abierto a través de este método de descentralización no es exactamente nuestro objetivo en la inteligencia artificial descentralizada?

Ziwang 5: Open Kaito

Puede contribuir al desarrollo de Open Kaito creando una cuenta en GitHub.

Problema: 4.39% (9 de abril de 2024)

Antecedentes: el equipo detrás de Kaito.Ai es el equipo abierto de Kaito.Antes de ingresar a Bittensor Ziwang, lanzaron el producto insignia Kaito.ai -A Web3 Chain Data Search Engine, lanzado en el cuarto trimestre de 2023.Utilizando algoritmos de inteligencia artificial, Kaito.ai optimiza los componentes centrales de los motores de búsqueda, incluidas la recopilación de datos, los algoritmos de clasificación y los algoritmos de recuperación.Ha sido reconocida como una herramienta de recopilación de información de primera clase en la comunidad cifrada.

Posicionamiento: Open Kaito tiene como objetivo establecer una capa de índice descentralizada para respaldar la búsqueda y el análisis inteligentes.El motor de búsqueda no es solo una base de datos o algoritmo de clasificación, sino un sistema complejo.Además, un motor de búsqueda efectivo requiere baja latencia, lo que pone un desafío adicional a la construcción de una versión descentralizada.Afortunadamente, se espera que estos desafíos se resuelvan a través del sistema de incentivos de Bittensor.

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El proceso operativo de Kaito abierto se muestra en la figura anterior.Open Kaito no dispersa simplemente cada componente del motor de búsqueda, sino que define el problema del índice como un problema de verificación del minero.En otras palabras, los mineros son responsables de responder a la solicitud de índice del usuario, mientras que el verificador distribuye la demanda y califica la respuesta del minero.

Open Kaito no limita cómo los mineros completan la tarea de índice, sino que prestan atención a la producción final de los mineros para fomentar soluciones innovadoras.Esto ayuda a crear un entorno competitivo saludable entre los mineros.Enfrentados con los índices de usuarios, los mineros se esfuerzan por mejorar sus planes de implementación para obtener resultados de respuesta de mayor calidad con menos recursos.

Ziwang 6: Nous Finetuning

Puede contribuir al desarrollo de Nous Research/Finetuning Subred creando una cuenta en GitHub.

Problema: 6.26% (9 de abril de 2024)

Antecedentes: el equipo detrás de Nous Finetuning proviene de Nous Research, un equipo de investigación que se centra en la arquitectura de modelos de lenguaje a gran escala (LLM), la síntesis de datos y el razonamiento en equilibrio en el equilibrio.Su cofundador fue el ingeniero jefe de Eden Network.

Posicionamiento: Nous Finetuning es una subred dedicada a los modelos de lenguaje grande para antunir fino.Además, los datos utilizados para la transferencia fina también provienen del ecosistema Bittensor, que es específicamente la subred 18.

El proceso de ejecución de Nous Finetuning es similar al MyShell TSS.Los mineros se basan en el modelo de entrenamiento de datos de Zhewang 18, y lanzan regularmente estos modelos para alojar en la cara abrazada; El peso final y la circulación.

Ziwang 18: Cortex.t

Corcel-API/Cortex.t se puede contribuir creando una cuenta en GitHub.

Problema: 7.74%(9 de abril de 2024)

Antecedentes: el equipo detrás de Cortex.t es Corcel.io, que ha recibido el apoyo de MOG, la segunda verificación más grande de la red Bittersor.Corcel.io es una aplicación para usuarios finales.

Posicionamiento: Cortex.t se posiciona como la última capa antes del resultado del resultado con el usuario final.Es responsable de detectar y optimizar la salida de varias redes de semillas para garantizar que los resultados sean precisos y confiables, especialmente cuando un solo mensaje llama a múltiples modelos.Cortex.t tiene como objetivo evitar la salida en blanco o inconsistente y garantizar una experiencia de usuario perfecta.

Los mineros en Cortex.t usan otras subredes en el ecosistema Bittensor para procesar la solicitud del usuario final.También usan GPT 3.5 Turbo o GPT 4 para verificar los resultados de la salida para garantizar la confiabilidad de los usuarios finales.Las verificaciones evalúan la salida de mineros comparando los resultados generados por OpenAI.

Ziwang 19: Visión

Contribuyendo el desarrollo de Namoray/Vision creando una cuenta en GitHub.

Problema: 9.47%(9 de abril de 2024)

Antecedentes: El equipo de desarrollo detrás de Vision también proviene de Corcel.io.

Posicionamiento: Visión tiene como objetivo maximizar la capacidad de salida de la red Bittensor utilizando una subred optimizada llamada DSIS (escala distribuida para modificar la subred).El marco acelera la respuesta de los mineros a la verificación.En la actualidad, Vision se centra en la escena de la generación de imágenes.

Las verificaciones reciben demanda del frente del Corcel.io y la distribuyen a los mineros.Los mineros pueden elegir libremente sus pilas de tecnología favoritas (no limitadas a los modelos) para tratar la demanda y generar respuesta.Luego, las verificaciones evalúan el rendimiento del minero.Debido a la existencia de DSIS, la visión puede responder más rápido y de manera más efectiva que otras subredes.

Resumir

Del ejemplo anterior, se puede ver que Bittensor muestra un alto grado de tolerancia.La verificación de generación y verificación de los mineros ocurrió bajo la cadena, y la red de Bittersor solo distribuyó recompensas a cada minero en función de la evaluación de la verificación.Cualquier aspecto de los productos de inteligencia artificial adecuado para la arquitectura de dispositivos de verificación de los mineros se puede convertir en subredes.

Teóricamente, la competencia entre las subredes debe ser feroz.Para continuar obteniendo recompensas para cualquier subred, debe continuar generando salida de alta calidad.De lo contrario, si el dispositivo de verificación de red raíz cree que el valor de salida de una subred es bajo, su distribución puede reducirse y finalmente reemplazarse por nuevas subredes.

Pero en realidad, encontramos algunos problemas:

1. Debido al posicionamiento similar de las subredes, redundancia de recursos y duplicado.De la subred 32, múltiples subred se centra en direcciones populares, como imágenes de transferencia de texto, indicaciones de texto y predicción de precios.

2. Hay sub -nets sin casos de uso reales.Aunque la subred de predicción de precios como proveedor de Profeta puede tener un valor teórico, el rendimiento actual de los datos predichos está lejos de ser utilizado por los usuarios finales.

3. Ejemplo de «moneda inferior expulsa una buena moneda».Algunas verificaciones de nivel superior pueden no tener una fuerte disposición a migrar a la nueva subred, incluso si algunas subredes nuevas muestran una calidad significativamente mayor.Sin embargo, debido a la falta de apoyo financiero, no se pueden obtener emisiones suficientes a corto plazo.Debido a que el período de protección después de Xinzi Online es de solo 7 días, si no puede acumular rápidamente emisiones suficientes, puede enfrentar el riesgo de ser eliminado y fuera de línea.

Estos problemas reflejan que la competencia entre las subredes es insuficiente, y algunas verificaciones no han jugado un papel en el fomento de la competencia efectiva.

La verificación de la Fundación Open Tensor (OTF) ha implementado algunas medidas temporales para aliviar esto.Como el mayor propietario de verificación con el 23% del derecho de compromiso (incluida la comisión), OTF proporciona un canal para que Ziwang compite por el Tao más estacado: el propietario de Ziwang puede enviar solicitudes de OTF cada semana para ajustar su TAO estacionado en la subred.Estas solicitudes deben cubrir 10 aspectos, como «objetivos de subred y contribución al ecosistema de Bittersor», «mecanismo de recompensa de subred», «diseño de protocolo de comunicación», «fuente de datos y seguridad», «requisitos de cálculo» y «hoja de ruta», para facilitar el final de OTF. decisión.

Sin embargo, para resolver fundamentalmente este problema, por un lado, necesitamos urgentemente lanzar DTAO (TAO dinámico), que tiene como objetivo cambiar fundamentalmente los problemas irrazonables anteriores.Alternativamente, podemos recurrir a una gran verificación a gran escala que tienen una gran cantidad de estaca Tao más desde la perspectiva del «desarrollo del ecosistema» en lugar de solo considerar el desarrollo a largo plazo del ecosistema Bittersor desde la perspectiva de los «rendimientos financieros».

En resumen, con su fuerte tolerancia, un entorno competitivo feroz y un mecanismo de incentivos efectivo, creemos que el ecosistema de Bittersor puede producir orgánicamente productos de inteligencia artificial de alta calidad.Aunque no toda la salida de la subred existente puede ser comparable a la salida de productos centralizados, no debemos olvidar que la arquitectura de Bittersor actual se ha establecido como un aniversario (Ziwang #1 registrado el 13 de abril de 2023).Para una plataforma con gigantes de inteligencia artificiales potenciales y centralizados, podemos centrarnos en proponer un plan de mejora práctica, en lugar de ansiosos por criticar sus deficiencias.Después de todo, no queremos ver la inteligencia artificial constantemente controlada por algunos gigantes.