Tiêu đề gốc: Tại sao chúng tôi lạc quan về Bittensor?

Tác giả gốc: 0xai

Bản tổng hợp gốc: Shenchao TechFlow

Bittensor là gì?

Bản thân Bittensor không phải là sản phẩm trí tuệ nhân tạo và cũng không sản xuất hay cung cấp bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ trí tuệ nhân tạo nào. Bittensor là một hệ thống kinh tế hoạt động như một công cụ tối ưu hóa cho thị trường sản phẩm AI bằng cách cung cấp hệ thống khuyến khích có tính cạnh tranh cao cho các nhà sản xuất sản phẩm AI. Trong hệ sinh thái Bittensor, những nhà sản xuất chất lượng cao sẽ nhận được nhiều ưu đãi hơn, trong khi những nhà sản xuất kém cạnh tranh hơn sẽ dần bị loại bỏ.

Vậy chính xác thì Bittensor tạo ra cơ chế khuyến khích này như thế nào để khuyến khích cạnh tranh hiệu quả và thúc đẩy sản xuất hữu cơ các sản phẩm AI chất lượng cao?

Mô hình bánh đà Bittensor

Bittensor đạt được mục tiêu này thông qua mô hình bánh đà. Người xác minh đánh giá chất lượng của các sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong hệ sinh thái và phân bổ các ưu đãi dựa trên chất lượng của chúng, đảm bảo rằng các nhà sản xuất chất lượng cao sẽ nhận được nhiều ưu đãi hơn. Điều này truyền cảm hứng cho sự gia tăng liên tục về đầu ra chất lượng cao, từ đó nâng cao giá trị của mạng Bittensor và thúc đẩy giá trị gia tăng của TAO. Giá trị gia tăng của TAO không chỉ thu hút nhiều nhà sản xuất chất lượng cao tham gia hệ sinh thái Bittensor mà còn làm tăng chi phí tấn công cho những kẻ thao túng thao túng kết quả đánh giá chất lượng. Điều này càng củng cố sự đồng thuận của những người xác nhận trung thực và nâng cao tính khách quan, công bằng của kết quả đánh giá, từ đó đạt được cơ chế cạnh tranh và khuyến khích hiệu quả hơn.

Đảm bảo tính công bằng, khách quan của kết quả đánh giá là bước quan trọng trong việc bắt đầu bánh đà. Đây cũng là công nghệ cốt lõi của Bittensor, một hệ thống xác minh trừu tượng dựa trên sự đồng thuận của Yuma.

Vậy sự đồng thuận của Yuma là gì và làm thế nào để đảm bảo kết quả đánh giá chất lượng sau khi đồng thuận là công bằng và khách quan?

Yuma đồng thuận là một cơ chế đồng thuận được thiết kế để tính toán kết quả đánh giá cuối cùng dựa trên các đánh giá đa dạng được cung cấp bởi nhiều người xác nhận. Tương tự như cơ chế đồng thuận chấp nhận lỗi của Byzantine, miễn là phần lớn những người xác thực trong mạng đều trung thực thì cuối cùng quyết định chính xác sẽ được đưa ra. Giả sử những người xác nhận trung thực có thể đưa ra những đánh giá khách quan thì kết quả đánh giá sau khi thống nhất cũng sẽ công bằng và khách quan.

Lấy việc đánh giá chất lượng mạng con làm ví dụ. Người xác thực Rootnet đánh giá và xếp hạng chất lượng đầu ra của từng mạng con. Kết quả đánh giá từ 64 trình xác nhận được tổng hợp và chuyển qua thuật toán đồng thuận Yuma để đi đến kết quả đánh giá cuối cùng. Những kết quả cuối cùng này sau đó được sử dụng để phân bổ các TAO mới được tạo cho mỗi mạng con.

Hiện tại, sự đồng thuận của Yuma vẫn còn chỗ để cải thiện:

·Trình xác thực Rootnet Có thể không đại diện đầy đủ cho tất cả những người nắm giữ TAO và những đánh giá mà họ cung cấp có thể không nhất thiết phản ánh nhiều quan điểm khác nhau. Ngoài ra, đánh giá của một số nhà xác nhận hàng đầu có thể không phải lúc nào cũng khách quan. Ngay cả khi phát hiện ra tình trạng sai lệch, nó cũng có thể không được khắc phục ngay lập tức.

· Sự hiện diện của trình xác nhận rootnet giới hạn số lượng mạng con mà Bittensor có thể đáp ứng. Để cạnh tranh với những gã khổng lồ AI tập trung, 32 mạng con là không đủ. Tuy nhiên, ngay cả với 32 mạng con, trình xác thực mạng gốc có thể khó giám sát hiệu quả tất cả các mạng con.

· Người xác thực có thể không có xu hướng di chuyển sang mạng con mới. Trong ngắn hạn, người xác nhận có thể mất một số phần thưởng khi di chuyển từ mạng con cũ có mức phát hành cao hơn sang mạng con mới có mức phát hành thấp hơn. Sự không chắc chắn về việc liệu lưu lượng của mạng con mới cuối cùng có bắt kịp hay không, cùng với việc mất đi phần thưởng rõ ràng trong quá trình theo đuổi, sẽ làm giảm sự sẵn sàng di chuyển của họ.

Bittensor cũng có kế hoạch nâng cấp cơ chế để giải quyết những thiếu sót này:

·Dynamic TAO sẽ đánh giá Sức mạnh của chất lượng mạng con được phân cấp cho tất cả chủ sở hữu TAO thay vì một vài người xác nhận. Chủ sở hữu TAO sẽ có thể gián tiếp xác định tỷ lệ phân bổ của từng mạng con thông qua việc đặt cọc.

· Nếu không có giới hạn của trình xác nhận mạng gốc, số lượng mạng con hoạt động tối đa sẽ tăng lên 1024. Điều này sẽ hạ thấp đáng kể ngưỡng cho các nhóm mới tham gia hệ sinh thái Bittensor, dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt hơn giữa các mạng con.

· Những người xác thực di chuyển sang mạng con mới sớm hơn có thể nhận được phần thưởng cao hơn. Việc di chuyển sớm sang mạng con mới có nghĩa là mua TAO động cho mạng con đó với mức giá thấp hơn, tăng khả năng nhận được nhiều TAO hơn trong tương lai.

Tính toàn diện mạnh mẽ cũng là một trong những ưu điểm chính của sự đồng thuận Yuma. Sự đồng thuận của Yuma được sử dụng để xác định không chỉ số lượng phát hành cho mỗi mạng con mà còn cả tỷ lệ phân bổ cho từng công cụ khai thác và trình xác nhận trong cùng một mạng con. Hơn nữa, bất kể nhiệm vụ của người khai thác là gì, những đóng góp mà nó bao gồm, bao gồm sức mạnh tính toán, dữ liệu, sự đóng góp của con người và trí thông minh, đều được xem xét dưới dạng tóm tắt. Do đó, bất kỳ giai đoạn sản xuất hàng hóa trí tuệ nhân tạo nào cũng có thể truy cập vào hệ sinh thái Bittensor và tận hưởng các ưu đãi đồng thời nâng cao giá trị của mạng Bittensor.

Tiếp theo, hãy khám phá một số mạng con hàng đầu và xem Bittensor khuyến khích sản lượng của họ như thế nào.

Mạng con xuất sắc

Mạng con 3: Myshell TTS

Bạn có thể đóng góp vào sự phát triển của mạng con myshell ai/MyShell TTS bằng cách tạo tài khoản trên GitHub.

Lượng phát hành: 3,46% (ngày 9 tháng 4 năm 2024)

Thông tin cơ bản: Myshell là nhóm phát triển Myshell TTS (chuyển văn bản thành giọng nói) và bao gồm các thành viên cốt cán đến từ các tổ chức nổi tiếng như MIT, Đại học Oxford và Đại học Princeton. Myshell nhằm mục đích tạo ra một nền tảng không cần mã cho phép sinh viên đại học không có nền tảng lập trình có thể dễ dàng tạo các bot mà họ muốn. Tập trung vào không gian TTS, sách nói và trợ lý ảo, Myshell đã ra mắt chatbot giọng nói đầu tiên, Samantha, vào tháng 3 năm 2023. Với sự mở rộng liên tục của ma trận sản phẩm, cho đến nay nó đã tích lũy được hơn một triệu người dùng đã đăng ký. Nền tảng này lưu trữ nhiều loại bot khác nhau, bao gồm bot học ngôn ngữ, giáo dục và bot tiện ích.

Định vị:Myshell đã khởi chạy mạng con này để thu thập kiến thức của toàn bộ cộng đồng nguồn mở và tạo ra mô hình TTS nguồn mở tốt nhất. Nói cách khác, Myshell TTS không trực tiếp chạy các mô hình hoặc xử lý các yêu cầu của người dùng cuối; thay vào đó, nó là một mạng được sử dụng để đào tạo các mô hình TTS.

Cấu trúc TSS của Myshell

Quy trình vận hành Myshell TTS được thể hiện ở hình trên. Người khai thác chịu trách nhiệm đào tạo các mô hình và tải các mô hình đã đào tạo lên nhóm mô hình (siêu dữ liệu của mô hình cũng được lưu trữ trong mạng chuỗi khối Bittensor); người xác minh đánh giá mô hình bằng cách tạo các trường hợp thử nghiệm, đánh giá hiệu suất mô hình và tính điểm dựa trên kết quả; Bittensor Blockchain chịu trách nhiệm tổng hợp trọng số bằng cách sử dụng sự đồng thuận Yuma để xác định trọng lượng cuối cùng và tỷ lệ phân phối cho mỗi thợ mỏ.

Tóm lại, người khai thác phải tiếp tục gửi các mô hình chất lượng cao hơn để duy trì phần thưởng của họ.

Hiện tại, Myshell cũng đã tung ra bản demo trên nền tảng của mình để người dùng dùng thử các mẫu trong Myshell TTS.

Kiến trúc Kaito mở

Trong tương lai, khi các mô hình do Myshell TTS đào tạo trở nên đáng tin cậy hơn thì sẽ có nhiều trường hợp sử dụng trực tuyến hơn. Ngoài ra, là một mô hình nguồn mở, chúng không bị giới hạn ở Myshell và có thể được mở rộng sang các nền tảng khác. Chẳng phải đào tạo và khuyến khích các mô hình nguồn mở thông qua cách tiếp cận phi tập trung này chính xác là những gì chúng ta đang hướng tới trong trí tuệ nhân tạo phi tập trung sao?

Mạng con 5: Mở Kaito

Có thể đóng góp bằng cách tạo tài khoản trên GitHub Development của Kaito mở.

Lưu hành: 4,39% (9 tháng 4 năm 2024)

Thông tin cơ bản: Nhóm đằng sau Kaito.ai là nhóm Open Kaito, với các thành viên cốt lõi có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và trước đây đã từng làm việc tại các công ty hàng đầu như AWS, META và Citadel. Trước khi gia nhập mạng con Bittensor, họ đã tung ra sản phẩm chủ lực Kaito.ai - một công cụ tìm kiếm dữ liệu ngoài chuỗi Web3, ra mắt vào quý 4 năm 2023. Bằng cách sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo, Kaito.ai tối ưu hóa các thành phần cốt lõi của công cụ tìm kiếm, bao gồm thu thập dữ liệu, thuật toán xếp hạng và thuật toán truy xuất. Nó đã được công nhận là công cụ thu thập thông tin hàng đầu trong cộng đồng tiền điện tử.

Định vị:Open Kaito hướng tới xây dựng lớp lập chỉ mục phi tập trung để hỗ trợ tìm kiếm và phân tích thông minh. Công cụ tìm kiếm không chỉ là cơ sở dữ liệu hoặc thuật toán xếp hạng mà còn là một hệ thống phức tạp. Ngoài ra, một công cụ tìm kiếm hiệu quả cũng yêu cầu độ trễ thấp, điều này đặt ra thêm thách thức cho việc xây dựng các phiên bản phi tập trung. May mắn thay, thông qua hệ thống khuyến khích của Bittensor, hy vọng những thách thức này có thể được giải quyết.

Quy trình chạy của Open Kaito được thể hiện trong hình trên. Open Kaito không chỉ phân cấp mọi thành phần của công cụ tìm kiếm mà còn coi vấn đề lập chỉ mục là vấn đề về trình xác thực khai thác. Nghĩa là, người khai thác chịu trách nhiệm phản hồi các yêu cầu lập chỉ mục của người dùng, trong khi người xác nhận phân phối nhu cầu và ghi điểm phản hồi của người khai thác.

Open Kaito không giới hạn cách người khai thác hoàn thành nhiệm vụ lập chỉ mục mà tập trung vào kết quả cuối cùng của sản phẩm khai thác để khuyến khích các giải pháp đổi mới. Điều này giúp thúc đẩy một môi trường cạnh tranh lành mạnh giữa các thợ mỏ. Đối mặt với nhu cầu lập chỉ mục của người dùng, các nhà khai thác cố gắng cải thiện kế hoạch thực hiện để đạt được kết quả phản hồi chất lượng cao hơn bằng cách sử dụng ít tài nguyên hơn.

Subnet 6: Nous Finetuning

Có thể đóng góp cho Nous Research/finetuning bằng cách tạo một tài khoản trên GitHub Phát triển mạng con.

Lưu hành: 6,26% (9 tháng 4 năm 2024)

Nền tảng: Nhóm đằng sau Nous Finetuning đến từ Nous Research, một nhóm nghiên cứu tập trung vào kiến trúc mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), tổng hợp dữ liệu và suy luận trên thiết bị. Người đồng sáng lập của nó từng là kỹ sư trưởng tại Eden Network.

Định vị: Nous Finetuning là một mạng con dành riêng cho việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn. Ngoài ra, dữ liệu được sử dụng để tinh chỉnh cũng đến từ hệ sinh thái Bittensor, cụ thể là mạng con 18.

Quy trình chạy Nous Finetuning tương tự như Myshell TSS. Người khai thác đào tạo các mô hình dựa trên dữ liệu từ mạng con 18 và xuất bản các mô hình này thường xuyên để được lưu trữ trên Hugging Face; người xác nhận đánh giá các mô hình và cung cấp điểm số; tương tự, chuỗi khối Bittensor chịu trách nhiệm tổng hợp trọng số bằng cách sử dụng đồng thuận Yuma để xác định trọng lượng và lưu thông cuối cùng của mỗi người khai thác .

Mạng con 18: Cortex.t

Có thể truy cập bằng cách tạo tài khoản trên GitHub Contribute đến sự phát triển của corcel-api/cortex.t.

Lượng phát hành: 7,74% (ngày 9 tháng 4 năm 2024)

Bối cảnh: Nhóm đằng sau Cortex.t là Corcel.io, được hỗ trợ bởi Mog, trình xác thực lớn thứ hai trên mạng Bittensor. Corcel.io là một ứng dụng dành cho người dùng cuối cung cấp trải nghiệm tương tự như ChatGPT bằng cách tận dụng các sản phẩm AI của hệ sinh thái Bittensor.

Định vị: Cortex.t được định vị là lớp cuối cùng trước khi cung cấp kết quả cho người dùng cuối. Nó chịu trách nhiệm phát hiện và tối ưu hóa đầu ra của các mạng con khác nhau để đảm bảo kết quả chính xác và đáng tin cậy, đặc biệt khi nhiều mô hình được gọi bằng một dấu nhắc duy nhất. Cortex.t được thiết kế để ngăn chặn đầu ra trống hoặc không nhất quán, đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch.

Các công cụ khai thác trong Cortex.t tận dụng các mạng con khác trong hệ sinh thái Bittensor để xử lý các yêu cầu của người dùng cuối. Họ cũng xác thực đầu ra bằng GPT 3.5 turbo hoặc GPT 4 để đảm bảo độ tin cậy cho người dùng cuối. Trình xác thực đánh giá kết quả đầu ra của người khai thác bằng cách so sánh nó với kết quả do OpenAI tạo ra.

Mạng con 19: Tầm nhìn

Đóng góp cho namoray/ bằng cách tạo tài khoản trên GitHub phát triển tầm nhìn .

Lượng phát hành: 9,47% (ngày 9 tháng 4 năm 2024)

Bối cảnh: Nhóm phát triển đằng sau Vision cũng đến từ Corcel.io.

Định vị: Vision hướng tới xây dựng một khuôn khổ bằng cách tận dụng mạng con được tối ưu hóa có tên là DSIS (Mạng con suy luận quy mô phân tán), Tối đa hóa khả năng đầu ra của mạng Bittensor. Khung này tăng tốc phản hồi của người khai thác đối với người xác thực. Hiện tại, Vision tập trung vào các kịch bản tạo hình ảnh.

Người xác thực nhận nhu cầu từ giao diện Corcel.io và phân phối chúng cho thợ mỏ. Người khai thác có thể tự do lựa chọn ngăn xếp công nghệ ưa thích của họ (không giới hạn ở các mô hình) để xử lý các nhu cầu và tạo ra phản hồi. Trình xác nhận sau đó sẽ đánh giá hiệu suất của các thợ mỏ. Nhờ DSIS, Vision có thể đáp ứng những nhu cầu này nhanh hơn và hiệu quả hơn các mạng con khác.

Tóm tắt

Rõ ràng từ các ví dụ trên là Bittensor có khả năng chịu đựng tình dục cao. Việc tạo ra các công cụ khai thác và xác minh trình xác thực đều diễn ra ngoài chuỗi và mạng Bittensor chỉ được sử dụng để phân phối phần thưởng cho mỗi công cụ khai thác dựa trên đánh giá của trình xác thực. Bất kỳ khía cạnh nào của việc tạo sản phẩm AI phù hợp với kiến trúc trình xác thực khai thác đều có thể được chuyển đổi thành mạng con.

Về mặt lý thuyết, sự cạnh tranh giữa các mạng con sẽ rất khốc liệt. Để bất kỳ mạng con nào tiếp tục nhận được phần thưởng, nó phải tiếp tục tạo ra đầu ra chất lượng cao. Mặt khác, nếu người xác nhận mạng gốc cho rằng đầu ra của mạng con có giá trị thấp thì việc phân bổ nó có thể bị giảm và cuối cùng nó có thể được thay thế bằng mạng con mới.

Tuy nhiên, trên thực tế chúng tôi nhận thấy có một số vấn đề:

· Do Tài nguyên dư thừa và trùng lặp do định vị mạng tương tự. Trong số 32 mạng con hiện có, có một số mạng con tập trung vào các hướng phổ biến như chuyển văn bản thành hình ảnh, mẹo văn bản và dự đoán giá.

· Các mạng con tồn tại mà không có trường hợp sử dụng thực tế nào. Mặc dù các mạng con dự đoán giá có thể cung cấp giá trị lý thuyết dưới dạng oracle, nhưng hiệu suất dữ liệu dự đoán hiện tại vẫn chưa được người dùng cuối sử dụng được.

· Có tình trạng "tiền xấu đuổi tiền tốt". Một số trình xác thực hàng đầu có thể không có xu hướng di chuyển sang mạng con mới, ngay cả khi một số mạng con mới thể hiện chất lượng cao hơn đáng kể. Tuy nhiên, do thiếu sự hỗ trợ tài chính, họ có thể không thể có đủ lượng lưu thông trong thời gian ngắn. Vì các mạng con mới chỉ có thời gian bảo vệ là 7 ngày nên chúng có thể có nguy cơ bị ngừng hoạt động và ngừng hoạt động nếu không tích lũy đủ lưu lượng truy cập một cách nhanh chóng.

Những vấn đề này phản ánh sự thiếu cạnh tranh giữa các mạng con và một số trình xác thực không đóng vai trò khuyến khích cạnh tranh hiệu quả.

Trình xác thực Open Tensor Foundation (OTF) đã triển khai một số biện pháp tạm thời để giảm thiểu tình trạng này. Là người xác thực lớn nhất nắm giữ 23% quyền đặt cược (bao gồm cả ủy quyền), OTF cung cấp cho mạng con một kênh để cạnh tranh để có thêm TAO được cam kết: chủ sở hữu mạng con có thể gửi yêu cầu hàng tuần tới OTF để điều chỉnh cổ phần của họ trong tỷ lệ TAO cam kết của mạng con. Các yêu cầu này phải bao gồm 10 khía cạnh, bao gồm "mục tiêu và đóng góp của mạng con cho hệ sinh thái Bittensor", "cơ chế thưởng mạng con", "thiết kế giao thức truyền thông", "nguồn dữ liệu và bảo mật", "yêu cầu tính toán" và "hình" tuyến đường", v.v. ., để tạo điều kiện thuận lợi cho quyết định cuối cùng của OTF.

Tuy nhiên, để giải quyết căn bản vấn đề này, một mặt chúng ta cần khẩn trương ra mắt dTAO (Dynamic TAO), nhằm mục đích thay đổi căn bản tình trạng nêu trên. câu hỏi vô lý. Ngoài ra, chúng ta có thể kêu gọi những người xác thực lớn nắm giữ số lượng lớn Stake TAO xem xét sự phát triển lâu dài của hệ sinh thái Bittensor từ góc độ “phát triển hệ sinh thái” thay vì chỉ từ góc độ “lợi nhuận tài chính”.

Tóm lại, với tính toàn diện mạnh mẽ, môi trường cạnh tranh khốc liệt và cơ chế khuyến khích hiệu quả, chúng tôi tin rằng hệ sinh thái Bittensor có thể tạo ra các sản phẩm chất lượng cao một cách hữu cơ. sản phẩm trí tuệ. Mặc dù không phải tất cả đầu ra của các mạng con hiện tại đều có thể so sánh được với đầu ra của các sản phẩm tập trung, nhưng đừng quên rằng kiến trúc Bittensor hiện tại vừa kỷ niệm một năm thành lập (Mạng con 1 được đăng ký vào ngày 13 tháng 4 năm 2023). Đối với một nền tảng có tiềm năng cạnh tranh với những gã khổng lồ AI tập trung, có lẽ chúng ta nên tập trung đưa ra các kế hoạch cải tiến thực tế hơn là vội vàng chỉ trích những thiếu sót của nó. Suy cho cùng, không ai trong chúng ta muốn thấy trí tuệ nhân tạo tiếp tục bị một vài gã khổng lồ kiểm soát.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia