Struktur Jaringan dan Interaksi Node

Pada dasar arsitektur Bittensor terletak jaringan node, disebut sebagai neuron, yang bekerja sama untuk meningkatkan kecerdasan jaringan. Neuron ini dikategorikan ke dalam dua tipe utama: penambang dan validator. Penambang bertanggung jawab untuk melatih model pembelajaran mesin dan memberikan output yang berharga, sementara validator menilai kualitas output tersebut dan memastikan integritas jaringan.

Komunikasi antara neuron difasilitasi melalui model server-klien. Para penambang mendeploy server Axon untuk menerima dan memproses data dari validator, sementara validator memanfaatkan klien Dendrite untuk mengirimkan data ke penambang. Data yang dipertukarkan antara entitas ini dienkapsulasi dalam objek Synapse, yang mengatur informasi untuk transmisi dan pemrosesan yang lancar. Arsitektur ini memastikan bahwa data mengalir dengan efisien antara node, memungkinkan kolaborasi dan pembelajaran real-time.

Untuk menjaga catatan yang teratur dan mutakhir dari semua neuron yang berpartisipasi, Bittensor menggunakan Metagraph. Direktori global ini menyediakan informasi komprehensif tentang keadaan terkini jaringan, termasuk detail tentang setiap neuron dan metrik kinerjanya. Metagraph penting untuk memfasilitasi interaksi tanpa kepercayaan dan memastikan transparansi dalam jaringan.

Mendasari seluruh jaringan adalah blockchain Subtensor, yang menghubungkan neuron dan mencatat semua transaksi dan interaksi.

Subnet dalam Tugas Kecerdasan Buatan Khusus

Jaringan Bittensor dibagi menjadi sub-jaringan, masing-masing disesuaikan untuk menangani tugas atau domain Kecerdasan Buatan (AI) tertentu. Pembagian ini memungkinkan lingkungan pelatihan khusus di mana model dapat fokus pada area masalah tertentu, menghasilkan solusi yang lebih halus dan efektif.

Setiap subnet beroperasi secara independen, dengan seperangkat penambang dan validatornya sendiri bekerja sama untuk mencapai tujuan subnet. Otonomi ini memungkinkan subnet untuk menerapkan mekanisme insentif yang disesuaikan dan protokol validasi yang sesuai dengan tugas-tugas khusus mereka.

Pembuatan dan pengelolaan subnet difasilitasi oleh pencipta subnet, yang merancang mekanisme insentif dan mengawasi partisipasi penambang dan validator. Pencipta subnet bertanggung jawab untuk memastikan bahwa subnet mereka menarik peserta yang berkinerja tinggi dan menjaga lingkungan yang adil dan transparan.

Neurons: Penambang dan Validator

Di Bittensor, neuron adalah unit-unit mendasar yang mendorong fungsionalitas jaringan, mewakili peran penambang dan validator. Penambang bertugas melatih model pembelajaran mesin dan menghasilkan output yang berkontribusi pada kecerdasan kolektif jaringan. Mereka mendeploy server Axon untuk menangani permintaan masuk dari validator, memproses data, dan menghasilkan tanggapan yang sesuai dengan tujuan subnet. Penambang didorong untuk terus mengoptimalkan model mereka, karena imbalan mereka langsung terkait dengan kualitas dan relevansi output mereka.

Validator, di sisi lain, bertanggung jawab untuk mengevaluasi kinerja para penambang. Mereka menggunakan klien Dendrite untuk mengirim kueri ke penambang dan menilai tanggapan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh mekanisme insentif subnet. Validator memberikan bobot pada hasil keluaran penambang, mencerminkan kualitas dan utilitasnya. Bobot-bobot ini kemudian disampaikan ke blockchain, memengaruhi distribusi imbalan dalam subnet. Evaluasi yang akurat dan adil oleh validator sangat penting, karena mereka menjaga integritas dan kepercayaan jaringan.

Interaksi antara penambang dan validator diatur oleh protokol yang terdefinisi dengan baik yang memastikan transparansi dan akuntabilitas. Validator termotivasi untuk memberikan penilaian yang jujur, karena penyimpangan dari konsensus dapat mengakibatkan pengurangan imbalan. Mekanisme ini membantu menciptakan lingkungan kolaboratif di mana baik penambang maupun validator bekerja menuju tujuan bersama untuk meningkatkan kecerdasan jaringan.

Untuk berpartisipasi secara efektif, baik penambang maupun validator harus memenuhi persyaratan komputasi tertentu, termasuk kekuatan pemrosesan, memori, bandwidth, dan penyimpanan yang memadai. Prasyarat ini memastikan bahwa semua neuron dapat menangani tuntutan peran mereka, berkontribusi pada kinerja dan keandalan jaringan.

Mekanisme Insentif

Mekanisme insentif dalam Bittensor dirancang untuk mendorong perilaku peserta, memastikan kontribusi sejalan dengan tujuan jaringan. Setiap subnet menerapkan mekanisme insentif sendiri, disesuaikan dengan tugas dan tujuan spesifiknya. Mekanisme ini menentukan bagaimana validator mengevaluasi output penambang dan bagaimana imbalan didistribusikan berdasarkan kinerja. Dengan menetapkan kriteria keberhasilan yang jelas, mekanisme insentif memotivasi penambang untuk mengoptimalkan model mereka dan menghasilkan output berkualitas tinggi.

Validator memiliki peran penting dalam proses ini dengan menugaskan bobot pada tanggapan para penambang, mencerminkan kualitas dan relevansinya. Bobot-bobot ini diagregasikan dan diserahkan ke blockchain, membentuk dasar distribusi imbalan. Validator didorong untuk memberikan evaluasi yang akurat, karena konsistensi dengan penilaian validator lainnya menghasilkan imbalan yang lebih tinggi.

Konsensus Yuma

Bittensor menggunakan Yuma Consensus, mekanisme peringkat terdesentralisasi yang dirancang untuk memastikan evaluasi yang adil dan distribusi reward di seluruh jaringan. Berbeda dengan mekanisme konsensus tradisional seperti Proof-of-Work (PoW) atau Proof-of-Stake (PoS), yang pada dasarnya memvalidasi transaksi, Yuma Consensus dibangun untuk menilai dan merangking kontribusi AI dalam jaringan. Ini menentukan bagaimana validator memberikan bobot pada output penambang, memengaruhi reward mereka berdasarkan kualitas kontribusi daripada kekuatan komputasi atau kepemilikan finansial.

Pendekatan ini memastikan bahwa jaringan terus meningkat dengan memberi hadiah kepada model AI yang memberikan respons berharga dan akurat. Ini juga mencegah manipulasi dengan menetapkan proses peringkat yang transparan dan verifikasi yang meminimalkan subjektivitas dan bias. Dengan menerapkan Yuma Consensus, Bittensor menjaga sistem terdesentralisasi namun terstruktur di mana model AI bersaing dan bekerja sama untuk menyempurnakan kecerdasan dalam lingkungan yang tidak memerlukan kepercayaan.

Sorotan

• Struktur Jaringan dan Interaksi Node - Jaringan AI terdesentralisasi Bittensor terdiri dari penambang, validator, dan node subtensor, masing-masing memainkan peran yang berbeda dalam pelatihan, evaluasi, dan pembentukan konsensus.
• Subnet untuk Tugas Kecerdasan Buatan Khusus - Beban kerja kecerdasan buatan didistribusikan di seluruh subnet independen, masing-masing fokus pada aplikasi tertentu, mengoptimalkan efisiensi pelatihan, dan memastikan perbaikan yang spesifik pada tugas.
• Neurons: Penambang dan Validator – Penambang menghasilkan output model AI, sementara validator menilai keakuratannya dan menetapkan bobot, memengaruhi distribusi imbalan.
• Mekanisme Insentif - Penetapan hadiah didasarkan pada penilaian validator, memastikan bahwa hasil AI berkualitas tinggi menerima kompensasi yang sesuai sambil menjaga integritas jaringan.
• Konsensus Yuma – Mekanisme peringkat terdesentralisasi menentukan bagaimana kontribusi kecerdasan buatan dievaluasi dan dihargai, mengurangi manipulasi dan memastikan kompetisi yang adil di antara peserta.