Nhóm 0xai: Tại sao chúng tôi lạc quan về Bittensor?

Tác giả: 0xai, nền tảng sáng tạo AI Nguồn: Medium Dịch: Shan Ouba, Golden Finance

Bittensor chính xác 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 nhận được nhiều ưu đãi hơn, trong khi những nhà sản xuất kém cạnh tranh dần bị loại bỏ.

p>

Nhóm 0xai, Jacob và Vitalik trong cuộc thảo luận nhóm

< p style="text-align: left;">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?

p>

Mô hình bánh đà Bittensor

Bittensor đạt được điều 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 kích thích sự gia tăng liên tục về đầu ra chất lượng cao, từ đó làm tăng giá trị của mạng Bittensor và tăng sự đánh giá cao về TAO. Việc đánh giá cao TAO không chỉ thu hút thêm 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 nhằm thao túng kết quả đánh giá chất lượng. Điều này càng củng cố sự đồng thuận của những người xác minh 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 quay bánh đà. Đây cũng là công nghệ cốt lõi của Bittensor, hệ thống xác minh trừu tượng dựa trên sự đồng thuận của Yuma.

Vậy Đồng thuận 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 từ các đánh giá đa dạng do nhiều người xác thực cung cấp. 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 có thể đạt được quyết định chính xác. Giả sử những người kiểm chứng 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 đánh giá chất lượng mạng con làm ví dụ, trình xác thực mạng gốc sẽ đánh giá và xếp hạng chất lượng đầu ra của từng mạng con. Kết quả đánh giá của 64 Trình xác thực được tổng hợp và kết quả đánh giá cuối cùng thu được thông qua thuật toán đồng thuận Yuma. Kết quả cuối cùng sau đó được sử dụng để gán TAO mới được tạo cho mỗi mạng con.

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

1. Trình xác thực mạng gốc có thể không đại diện đầy đủ cho tất cả chủ sở hữu TAO và kết quả đánh giá mà họ cung cấp 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 sai lệch, nó cũng không thể được sửa chữa ngay lập tức.

2. Sự hiện diện của trình xác thực mạng gốc giới hạn số lượng mạng con mà Bittensor có thể đáp ứng. Để cạnh tranh với những gã khổng lồ AI tập trung, việc có 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.

3. Người xác thực có thể không thực sự mong muốn di chuyển sang mạng con mới. Trong ngắn hạn, người xác thực có thể mất một số phần thưởng khi di chuyển từ mạng con cũ có lượng phát thải cao hơn sang mạng con mới hơn có lượng phát thải thấp hơn. Sự không chắc chắn về việc liệu lượng khí thải của mạng con mới cuối cùng có bắt kịp hay không, kết hợp với việc mất đi phần thưởng rõ ràng khi theo đuổi, đã làm suy yếu sự sẵn sàng di chuyển của họ.

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

1. Dynamic TAO phân cấp quyền đánh giá chất lượng của mạng con 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.

2. Không có giới hạn của trình xác thực 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.

3. Người xác thực di chuyển sang mạng con mới sớm hơn có thể nhận được phần thưởng cao hơn. Di chuyển sớm sang mạng con mới đồng nghĩa với việc mua dTAO cho mạng con đó với giá thấp hơn, từ đó tăng khả năng nhận được nhiều TAO hơn trong tương lai.

Tính toàn diện mạnh mẽ cũng là một lợi thế lớn của Đồng thuận Yuma. Sự đồng thuận của Yuma không chỉ được sử dụng để xác định lượng phát thải của từng mạng con mà còn để xác định 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 sản phẩm AI nào cũng có thể được kết nối với hệ sinh thái Bittensor, được hưởng các ưu đãi đồng thời tăng giá trị của mạng Bittensor.

Tiếp theo, hãy khám phá một số mạng con hàng đầu và quan sát cách Bittensor khuyến khích đầu ra của các mạng con này.

Mạng con

Mạng con 3: Myshell TTS

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

Lượng lưu 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). Các thành viên cốt lõi đến từ các trường đại học 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 ra các robot mà họ muốn. Myshell tập trung vào lĩnh vực TTS, sách nói và trợ lý ảo, đồng thời ra mắt robot trò chuyện thoại đầu tiên Samantha vào tháng 3 năm 2023. Với việc liên tục mở rộng ma trận sản phẩm, số lượng người dùng đã đăng ký hiện đã vượt quá một triệu. Nền tảng này lưu trữ nhiều loại bot khác nhau, bao gồm bot học ngôn ngữ, bot giáo dục và tiện ích.

Định vị: Myshell đã khởi chạy Mạng con này để thu thập trí tuệ 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.

p>

Kiến trúc Myshell TSS

Quá trình hoạt động của Myshell TTS được thể hiện ở hình trên. Người khai thác chịu trách nhiệm đào tạo mô hình và tải mô hình được 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 của mô hình và cho điểm dựa trên kết quả; Vùng Bittensor Chuỗi khối 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 mình.

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

p>

Trong tương lai, khi các mô hình do Myshell TTS đào tạo trở nên đáng tin cậy hơn, sẽ có nhiều trường hợp sử dụng trực tuyến hơn. Hơn nữa, là một mô hình nguồn mở, chúng sẽ không bị giới hạn ở Myshell mà còn có thể được mở rộng sang các nền tảng khác. Chẳng phải việc 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 AI phi tập trung sao?

Mạng con 5: Mở Kaito

Bạn có thể tạo một cái trên Tài khoản GitHub để góp phần vào sự phát triển của Open Kaito.

Lượng phát hành: 4,39% (ngày 9 tháng 4 năm 2024)

Bối cảnh: Kaito Nhóm đằng sau .ai là nhóm Open Kaito và các thành viên cốt lõi của nhóm có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trước đây từng làm việc tại các công ty hàng đầu như AWS, META và Citadel. Trước khi gia nhập mạng con Bittensor, họ đã ra mắt 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 nhằm mục đích 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, những thách thức này dự kiến ​​sẽ được giải quyết.

Quá trình chạy Open Kaito được minh họa trong hình trên. Thay vì chỉ đơn giản là phân cấp mọi thành phần của công cụ tìm kiếm, Open Kaito coi vấn đề lập chỉ mục là vấn đề về trình xác thực thợ mỏ. 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 người khai thác để khuyến khích các giải pháp đổi mới. Điều này giúp tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh giữa các thợ mỏ. Đối mặt với nhu cầu lập chỉ mục của người dùng, thợ đào làm việc chăm chỉ để cải thiện kế hoạch thực hiện và đạt được kết quả phản hồi chất lượng cao hơn với ít tài nguyên hơn.

Mạng con 6: Nous Finetuning

Bạn có thể đóng góp bằng cách tạo tài khoản trên GitHub Development of mạng con Nghiên cứu/tinh chỉnh Nous.

Lượng phát hành: 6,26% (ngày 9 tháng 4 năm 2024)

Nền tảng: Nous Nhóm đằng sau 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 của 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.

Quá trình chạy của 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 thực 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)

Nền tảng: Cortex Nhóm đằng sau .t là Corcel.io, được hỗ trợ bởi Mog, trình xác thực lớn thứ hai trên mạng Bittensor. Corcel.io là một ứng dụng hướng đến người dùng cuối, cung cấp trải nghiệm tương tự như ChatGPT bằng cách tận dụng các sản phẩm trí tuệ nhân tạo 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 sử dụng các mạng con khác trong hệ sinh thái Bittensor để xử lý các yêu cầu của người dùng cuối. Họ cũng sử dụng GPT 3.5 turbo hoặc GPT 4 để xác minh kết quả đầu ra nhằm 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: Tầm nhìn Sự phát triển đội đằng sau nó cũng đến từ Corcel.io.

Định vị: Vision nhằm mục đích tối đa hóa đầu ra của mạng Bittensor bằng cách sử dụng khung xây dựng mạng con được tối ưu hóa có tên là DSIS (Mạng con suy luận quy mô phân tán). Vượt quá khả năng. 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 người dùng Corcel.io và phân phối chúng cho thợ mỏ. Người khai thác có thể tự do lựa chọn công nghệ ưa thích của mình (không giới hạn ở các mô hình) để xử lý các nhu cầu và tạo ra phản hồi. Trình xác nhận sau đó 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

Như có thể thấy từ ví dụ trên, Bittensor cho thấy mức độ cao về khoan dung tình dục. Việc tạo ra các công cụ khai thác và xác minh trình xác thực diễn ra ngoài chuỗi và mạng Bittensor phân phối phần thưởng cho mỗi công cụ khai thác chỉ 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 của công cụ 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 trình xác nhận mạng gốc cho rằng đầu ra của mạng con có giá trị thấp hơn thì việc phân bổ của nó có thể bị giảm và cuối cùng nó có thể được thay thế bằng mạng con mới.

Nhưng trên thực tế, chúng tôi đã tìm thấy một số vấn đề:

1. Dự phòng và trùng lặp tài nguyên do định vị mạng con tương tự. Trong số 32 mạng con hiện có, nhiều mạng tập trung vào các hướng phổ biến như chuyển đổi văn bản thành hình ảnh, lời nhắc văn bản và dự đoán giá.

2. Có những mạng con không có trường hợp sử dụng thực sự. Mặc dù các mạng con dự đoán giá có thể có giá trị về mặt lý thuyết với tư cách là nhà cung cấp oracle, nhưng hiệu suất hiện tại của dữ liệu dự đoán vẫn chưa được người dùng cuối sử dụng được.

3. Ví dụ về "tiền xấu sẽ sinh ra tiền tốt". Một số trình xác nhận hàng đầu có thể không có động lực mạnh mẽ để 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 hỗ trợ tài chính nên có thể không đạt được lượng phát thải đủ trong thời gian ngắn. Vì thời gian bảo vệ của mạng con mới chỉ là 7 ngày sau khi trực tuyến nên nếu không thể nhanh chóng tích lũy đủ lượng khí thải, nó có thể phải đối mặt với nguy cơ bị loại bỏ và ngoại tuyến.

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

Trình xác thực nền tảng Tensor mở (OTF) đã triển khai một số biện pháp tạm thời để giảm thiểu tình trạng này. Là người xác nhận lớn nhất với 23% quyền đặt cược (bao gồm cả ủy quyền), OTF cung cấp cho mạng con một kênh để cạnh tranh để có thêm TAO đặt cược: chủ sở hữu mạng con có thể gửi yêu cầu tới OTF mỗi tuần để điều chỉnh tỷ lệ TAO đặt cược của họ trong mạng con. Tỷ lệ. 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 điện toán" và "lộ trình", để tạo điều kiện thuận lợi cho OTF cuối cùng phán quyết.

Tuy nhiên, để giải quyết căn bản vấn đề này, một mặt, chúng tôi cần khẩn trương ra mắt dTAO (Dynamic TAO), nhằm mục đích thay đổi căn bản những vấn đề nêu trên câu hỏi vô lý. Ngoài ra, chúng tôi có thể kêu gọi những người xác nhận 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 mạng con hiện tại đều có thể so sánh 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 số 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.