Bittensor: Dẫn đầu trong lĩnh vực AI+blockchain, phân cấp trí tuệ nhân tạo

Tác giả PolkaWorld

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi thế giới.

Tuần này, OpenAI đã ra mắt mẫu GPT-4o mới nhất của mình. Khả năng mạnh mẽ của nó một lần nữa khiến mọi người phải sửng sốt. Có thể hình dung rằng trong tương lai gần, ngày càng có nhiều quy định của ngành sẽ được AI viết lại và lật đổ.

Nhưng có một sự thật đáng kinh ngạc - AI hiện tại cực kỳ tập trung.

Sự phát triển AI hiện tại chủ yếu được dẫn dắt bởi một số gã khổng lồ công nghệ như OpenAI và Google. Các công ty này có nguồn tài nguyên dữ liệu và sức mạnh tính toán khổng lồ cũng như đầu tư R&D cao và do đó thống trị sự phát triển của công nghệ AI. Tuy nhiên, hãng nào cũng chỉ muốn người mẫu của mình kiếm tiền cho mình nên về cơ bản những người mẫu này được đào tạo một cách khép kín, không ai muốn chia sẻ mô hình, dữ liệu của mình cho đối thủ.

Trong một hệ thống AI tập trung, khép kín như vậy, dữ liệu người dùng khó được bảo vệ hoàn toàn, làm tăng nguy cơ rò rỉ và lạm dụng dữ liệu. Hơn nữa, các mô hình AI hiện tại thiếu tính minh bạch trong quá trình ra quyết định, điều này có thể dễ dẫn đến sai lệch và không công bằng về mặt thuật toán.

Việc phát triển và duy trì các mô hình AI hiệu suất cao đòi hỏi nguồn lực điện toán và vốn đầu tư khổng lồ, đây là vấn đề đối với nhiều doanh nghiệp nhỏ và nhà nghiên cứu Đây là một trở ngại không nhỏ cho các tổ chức. Vậy làm thế nào chúng ta có thể làm cho AI trở nên cởi mở và phi tập trung hơn?

Bittensor - phân cấp mô hình AI

Vì vậy, Bittensor xuất hiện và hy vọng Giải quyết được những vấn đề này trong mô hình AI hiện có thông qua cách tiếp cận phi tập trung.

Bittensor là một nền tảng máy học phi tập trung với hy vọng tạo ra một thị trường AI mở, toàn cầu. Nền tảng này cho phép người dùng chia sẻ các mô hình AI trong mạng phi tập trung nhằm thúc đẩy đổi mới và chia sẻ kiến ​​thức.

Bittensor sử dụng công nghệ blockchain để đảm bảo an ninh và minh bạch mạng, đồng thời khuyến khích thông qua cơ chế khuyến khích Người tham gia đóng góp cao - mô hình và dữ liệu chất lượng. Nó cho phép mọi người tham gia vào việc phát triển và đào tạo các mô hình AI bằng cách đóng góp tài nguyên và dữ liệu máy tính. Điều này sẽ không chỉ phá vỡ sự độc quyền của các công ty công nghệ lớn mà còn cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cũng như thúc đẩy phân phối tài nguyên một cách công bằng.

Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của Bittensor

Vậy Bittensor đạt được điều này như thế nào?

Cấu trúc cốt lõi của Bittensor bao gồm các phần sau:

1. < p> Mạng con: Mạng Bittensor được chia thành nhiều mạng con, là một thị trường cạnh tranh dựa trên khuyến khích. Mỗi mạng con tập trung vào các nhiệm vụ AI khác nhau. Các mạng con có thể cạnh tranh và cộng tác với nhau để thúc đẩy sự phát triển chung của mạng. Mỗi mạng con có thể tạo các ưu đãi tùy chỉnh cho các cuộc thi của riêng mình hoặc tham gia các cuộc thi hiện có trong hệ sinh thái Bittensor. Mạng con là cốt lõi của hệ sinh thái Bittensor.

2. Subtensor: Subtensor là blockchain cốt lõi của mạng Bittensor và chịu trách nhiệm ghi lại tất cả các giao dịch và đóng góp mô hình. Subtensor đảm bảo tính minh bạch và bảo mật của mạng và quản lý các ưu đãi.

3. Bittensor API: Bittensor API chịu trách nhiệm kết nối tất cả các thành phần cơ bản trong 2 thành phần trên và kết nối các mạng con và Chuỗi khối.

Nói một cách đơn giản, Subtensor là blockchain trung tâm của mạng Bittensor, chịu trách nhiệm điều phối và quản lý hoạt động của toàn bộ mạng. Mạng con là các nền tảng độc lập trên Subtensor và mỗi mạng con tập trung vào một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực AI cụ thể. Thông qua thiết kế kiến ​​trúc này, Bittensor có thể đạt được sự phân bổ tài nguyên hiệu quả và xử lý các tác vụ chuyên biệt, đồng thời đảm bảo sự thống nhất và phối hợp của toàn bộ mạng.

Cơ chế khuyến khích

Cơ chế khuyến khích của Bittensor là một trong những cốt lõi của nó.

Như đã đề cập trước đó, mỗi mạng con có nhiệm vụ và cơ chế khuyến khích riêng (quy tắc cạnh tranh). Để hiểu cơ chế khuyến khích của nó, trước tiên bạn phải hiểu một số vai trò quan trọng trong mạng con:

• Công cụ khai thác mạng con (công cụ khai thác): Mỗi công cụ khai thác mạng con thực hiện một nhiệm vụ hữu ích, cụ thể là giải quyết một số vấn đề nhất định được xác định trong cơ chế khuyến khích của mạng con. (Nó có giống với các công cụ khai thác trong Bitcoin không?)

• Trình xác thực mạng con (trình xác thực): mỗi trình xác thực mạng con đánh giá độc lập các nhiệm vụ do thợ mỏ của mạng con thực hiện và sau đó mỗi người bày tỏ ý kiến ​​của mình về chất lượng hoàn thành nhiệm vụ của thợ mỏ. Những ý kiến ​​này của người xác thực mạng con sau đó được cung cấp dưới dạng đầu vào chung cho cơ chế đồng thuận Yuma trên blockchain bằng API Bittensor.

• Người đề cử (Người được đề cử): cam kết TAO với người xác thực đã chọn và dựa trên công việc của người xác nhận Chất lượng là được khen thưởng. Không có thời gian khóa đối với việc đặt cược và do một lượng $TAO cố định được phát hành mỗi ngày và được phân phối giữa những người được ủy quyền, APR của phần thưởng đặt cược sẽ dao động, với APR hiện tại nằm trong khoảng từ 13% -20%.

Cơ chế đồng thuận Yuma trên chuỗi khối Subtensor sẽ xác định cách phân phối Phần thưởng dành cho người khai thác mạng con và người xác nhận mạng con. Phần thưởng ở dạng mã thông báo gốc của Bittensor, TAO, số lượng và chất lượng phần thưởng phụ thuộc vào chất lượng đóng góp của người khai thác.

Vì mỗi mạng con có nhiệm vụ và mục tiêu riêng nên thợ mỏ có thể chọn mạng con phù hợp dựa trên lợi thế của mình để tối đa hóa lợi nhuận.

Trong mạng Bittensor tồn tại cơ chế cạnh tranh và loại bỏ giữa các mạng con. Mỗi mạng con cần liên tục tối ưu hóa các mô hình và thuật toán của mình để duy trì vị trí của mình trong mạng. Nếu sự đóng góp của một mạng con có chất lượng thấp hơn các mạng con khác thì nó có nguy cơ bị loại bỏ. Cơ chế loại bỏ cuối cùng này đảm bảo hoạt động hiệu quả và tiến triển liên tục của toàn bộ mạng.

Trạng thái phát triển mạng con Bittensor

Hiện tại, ngoài mạng gốc (Root), Bittensor, có 36 mạng con, mỗi mạng tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, tạo hình ảnh và hệ thống đề xuất.

Các mạng con này không chỉ đạt được kết quả đáng chú ý trong các lĩnh vực tương ứng mà còn thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái thông qua sự hợp tác lẫn nhau.

Tại sao Bittensor chọn ngăn xếp công nghệ Polkadot

Cơ sở hạ tầng của Bittensor sử dụng Polkadot SDK Đó là vì. Kiến trúc của Polkadot cung cấp cho Bittensor khả năng tương tác, khả năng mở rộng và bảo mật để hỗ trợ nhu cầu tính toán lớn và xử lý dữ liệu theo yêu cầu của mạng AI phi tập trung. Polkadot cho phép Bittensor trao đổi liền mạch những hiểu biết và tài nguyên AI trên mạng, thúc đẩy hơn nữa sự phát triển và áp dụng các giải pháp AI phi tập trung sáng tạo của mình.

Tóm tắt

Bittensor tận dụng sức mạnh của mạng phi tập trung và sử dụng cơ chế khuyến khích thông minh, do đó rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo không còn là trò chơi có tổng bằng 0 nữa mà có thể tập hợp trí tuệ của nhóm lại với nhau, cho phép kiến ​​thức được mở rộng và chia sẻ nhanh chóng, từ đó thúc đẩy nguồn mở và sự đổi mới của các mô hình trí tuệ nhân tạo.