โครงสร้างเครือข่ายและการโต้ตอบของโหนด

ที่ฐานของโครงสร้าง Bittensor ตั้งอยู่ที่เครือข่ายของโหนดที่เรียกว่า neuron ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มความ ฉลาดของเครือข่าย โหนดเหล่านี้ถูกจัดอยู่เป็นสองประเภทหลัก คือ นักทำเหมืองและผู้ตรวจสอบ นักทำเหมืองรับผิดชอบในการฝึกโมเดลเรียนรู้ของเครื่องและให้ผลลัพธ์ที่มีคุณค่าในขณะที่ผู้ตรวจสอบประเมินคุณภาพของผลลัพธ์เหล่านี้และรักษาความสมบูรณ์ของเครือข่าย

การสื่อสารระหว่างเซลล์ประสาทถูกสะดวกในรูปแบบของโมเดลเซิร์ฟเวอร์-ไคลเอ็นต์ นักขุดใช้เซิร์ฟเวอร์ Axon เพื่อรับและประมวลผลข้อมูลจากผู้ตรวจสอบ ในขณะที่ผู้ตรวจสอบใช้ไคลเอนต์ Dendrite เพื่อส่งข้อมูลไปยังนักขุด ข้อมูลที่แลกเปลี่ยนระหว่างสิ่งของเหล่านี้ถูกซึ่งอยู่ในวัตถุ Synapse ซึ่งจัดโครงสร้างข้อมูลสำหรับการสื่อสารและการประมวลผลอย่างสมบูรณ์แบบ สถาปัตยกรรมนี้รับรองว่าข้อมูลไหลได้อย่างมีประสิทธิภาพระหว่างโหนด ทำให้สามารถร่วมมือและเรียนรู้แบบเรียลไทม์

เพื่อรักษาบันทึกที่เป็นระเบียบและเป็นปัจจุบันของเซลล์ประสาทที่เข้าร่วมทั้งหมด Bittensor ใช้ Metagraph ไดเรกทอรีส่วนกลางนี้ให้ข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของเครือข่าย รวมถึงรายละเอียดเกี่ยวกับเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์และเมตริกประสิทธิภาพ Metagraph มีความสําคัญต่อการอํานวยความสะดวกในการโต้ตอบแบบไม่ไว้วางใจและสร้างความมั่นใจในความโปร่งใสภายในเครือข่าย

ฐานข้อมูลของเครือข่ายทั้งหมดคือบล็อกเชน Subtensor ซึ่งเชื่อมต่อประสามและบันทึกรายการธุรกรรมและการจับคู่ทั้งหมด

เครือข่ายย่อยในงานฝึกทักษะ AI ทางพิเศษ

เครือข่ายของ Bittensor ถูกแบ่งเป็นเน็ตเวิร์กย่อย ๆ แต่ละรายการถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับงานหรือโดเมน AI ที่เฉพาะเจาะจง การแบ่งส่วนนี้ช่วยให้มีสภาพแวดล้อมในการฝึกฝนที่เฉพาะเจาะจงที่โมเดลสามารถโฟกัสกับพื้นที่ปัญหาเฉพาะ ๆ ซึ่งเป็นที่ที่สมบูรณ์และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แต่ละเน็ตเวิร์กเป็นอิสระตัวเอง โดยมีชุดของนักขุดและผู้ตรวจสอบที่ร่วมมือกันเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ของเน็ตเวิร์ก ความอิสระนี้ทำให้เน็ตเวิร์กสามารถนำเสนอกลไรส่วนตัวและโปรโตคอลการตรวจสอบที่ประหยัดกับงานที่เฉพาะเจาะจงของตน

การสร้างและบริหารจัดการกับเน็ตเวิร์คย่อยถูกสะดวกขึ้นด้วยผู้สร้างเน็ตเวิร์คย่อย ซึ่งออกแบบกลไกของสิ่งสนับสนุนและดูแลการเข้าร่วมของนักขุดและผู้ตรวจสอบ ผู้สร้างเน็ตเวิร์คย่อยรับผิดชอบในการให้ความแน่ใจว่าเน็ตเวิร์คย่อยของตนดึงดูดผู้เข้าร่วมที่มีประสิทธิภาพสูงและรักษาสภาพแวดล้อมที่เป็นธรรมและโปร่งใส

เซลล์ประสาท: นักขุดและผู้ตรวจสอบ

ใน Bittensor เนิรอนเป็นหน่วยพื้นฐานที่ขับเคลื่อนฟังก์ชันของเครือข่ายโดยแทรกบทบาทของนักขุดและผู้ตรวจสอบ นักขุดมีหน้าที่ฝึกโมเดลเรียนรู้ของเครื่องและสร้างผลลัพธ์ที่มีส่วนร่วมกับความฉลาดรวมของเครือข่าย พวกเขาใช้เซิร์ฟเวอร์ Axon เพื่อจัดการคำขอเข้าสู่จากผู้ตรวจสอบ ประมวลผลข้อมูล และสร้างการตอบกลับที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของเน็ตเวิร์ค นักขุดได้รับสิทธิให้แบบจำลองของพวกเขาให้ดีขึ้นอย่างต่อเนื่องเนื่องจากผลตอบแทนของพวกเขาเชื่อมโยงตรงต่อคุณภาพและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ของพวกเขา

Validators, อีกอย่างคือผู้รับผิดชอบในการประเมินประสิทธิภาพของนักขุด เขาใช้ Dendrite clients เพื่อส่งคำถามไปยังนักขุดและประเมินคำตอบโดยใช้เกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยกลไกส่วนของโครงข่าย วางน้ำหนักให้กับผลลัพธ์ของนักขุดโดยสะท้อนถึงคุณภาพและความช่วยเหลือของมัน น้ำหนักเหล่านี้จะถูกส่งไปยังบล็อกเชนเพื่อมีผลต่อการแจกแจงรางวัลภายในส่วนของโครงข่าย การประเมินที่ถูกต้องและยุติธรรมโดยผู้ตรวจสอบสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากพวกเขารักษาความคงสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของเครือข่าย

ปฏิสัมพันธ์ระหว่างนักขุดและผู้ตรวจสอบถูกควบคุมโดยโปรโตคอลที่นิยมชัดเจนซึ่งรับรองความ๏ถูกต้องและรับผิดชอบ ผู้ตรวจสอบได้รับสิทธิแรงจูงให้ให้การประเมินอย่างซื่อสัตย์เนื่องจากการเลี้ยงเส้นทางจากความเห็นร่วมสามารถส่งผลให้มีการลดรางวัล กลไกนี้ส่งเสริมสภาพแวดล้อมที่ร่วมมือซึ่งทั้งนักขุดและผู้ตรวจสอบทำงานเพื่อวัตถุประสงค์ร่วมที่จะเสริมสร้างอัจฉริยะของเครือข่าย

เพื่อมีส่วนร่วมอย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนักขุดแร่และผู้ตรวจสอบจำเป็นต้องตรงตามข้อกำหนดด้านคอมพิวเตอร์ที่ระบุ เช่น การมีพลังประมวลผล หน่วยความจำ แบนด์วิดธ์ และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เพียงพอ ข้อกำหนดเหล่านี้ทำให้เซลล์ประสาททุกเซลล์สามารถจัดการกับความต้องการของบทบาทของพวกเขา ซึ่งมีส่วนร่วมในประสิทธิภาพและความเชื่อถือของเครือข่าย

กลไกสร้างสรรค์แรงจูงใจ

กลไกสรรพนามใน Bittensor ถูกออกแบบเพื่อกระตุ้นพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมโดยให้การมีส่วนร่วมสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของเครือข่าย แต่ละเน็ตเวิร์กสร้างกลไกสรรพนามของตนเองที่ปรับเพื่องานและเป้าหมายเฉพาะของมัน กลไกเหล่านี้กำหนดวิธีที่ผู้ตรวจสอบประเมินผลลัพธ์ของผู้ขุดแร่และวิธีที่รางวัลถูกแจกแจงตามผลการทำงาน โดยกำหนดเกณฑ์ชัดเจนสำหรับความสำเร็จ กลไกสรรพนามกระตุ้นผู้ขุดที่จะปรับโมเดลและผลิตผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง

Validators มีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้โดยการกำหนดน้ำหนักให้กับการตอบสนองของนักขุด ซึ่งสะท้อนคุณภาพและความเกี่ยวข้องของพวกเขา น้ำหนักเหล่านี้เป็นองค์ประกอบที่สรุปและส่งให้บล็อกเชนเพื่อเป็นพื้นฐานในการแจกจ่ายรางวัล ผู้ตรวจสอบถูกกลุ้มใจให้ให้การประเมินที่แม่นยำเนื่องจากความสอดคล้องกันกับการประเมินของผู้ตรวจสอบคนอื่น ๆ จะส่งผลให้ได้รับรางวัลที่สูง

ยูมาคอนเซนซัส

Bittensor ใช้ Yuma Consensus ซึ่งเป็นกลไกการจัดอันดับแบบกระจายที่ออกแบบมาเพื่อให้มีการประเมินและการกระจายรางวัลที่เป็นธรรมในระบบเครือข่าย ไม่เหมือนกับกลไกการจัดอันดับ传统 เช่น Proof-of-Work (PoW) หรือ Proof-of-Stake (PoS) ที่ทำการตรวจสอบธุรกรรมโดยหลัก Yuma Consensus ถูกสร้างขึ้นเพื่อประเมินและจัดอันดับการมุ่งหวังจากภายในเครือข่าย มันกำหนดว่าผู้ตรวจสอบจะมอบน้ำหนักให้กับผลลัพธ์ของนักขุด ทำให้มีผลต่อการได้รับรางวัลของพวกเขาโดยการมีคุณภาพของการมุ่งหวังเป็นหลัก ไม่ใช่พลังการคำนวณหรือค่าเงิน

วิธีการนี้จะให้ความแน่ใจว่าเครือข่ายนี้มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยการให้รางวัลแบบ AI models ที่ให้คำตอบที่มีความคุ้มค่าและแม่นยำ นอกจากนี้ยังป้องกันการจัดการโดยการสร้างกระบวนการจัดอันดับโปร่งใสและสามารถตรวจสอบได้ซึ่งลดการมีอคติและความลำเอียง ด้วยการนำ Yuma Consensus เข้ามาใช้งาน Bittensor รักษาระบบที่มีลักษณะกระจายแต่มีโครงสร้างที่เป็นระเบียบโดย AI models การแข่งขันและร่วมมือเพื่อปรับปรุงความฉลาดในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีความเชื่อถือ

ไฮไลท์

• โครงสร้างเครือข่ายและการโต้ตอบของโหนด - โครงข่าย AI แบบกระจายของ Bittensor ประกอบด้วยผู้ทำเหมือง, ผู้ตรวจสอบ, และโหนด subtensor โดยแต่ละอันเล่นบทบาทที่แตกต่างกันในการฝึกอบรม, การประเมิน, และการสร้างความเห็นอนุมัติ
• เครือข่ายย่อยสำหรับงาน AI ที่เชี่ยวชาญ - ภารกิจงาน AI ถูกกระจายไปทั่วเครือข่ายย่อยที่เป็นอิสระ แต่ละตัวเน้นไปที่การประยุกต์ใช้เฉพาะ การปรับปรุงประสิทธิภาพในการฝึกอบรม และการรับรองความดีของงานที่เฉพาะเจาะจง
• เซลล์ประสาท: คนขุดและผู้ตรวจสอบ - คนขุดสร้างผลลัพธ์โมเดล AI ในขณะที่ผู้ตรวจสอบประเมินความถูกต้องของการเรียกชุดข้อมูลและกำหนดน้ำหนักที่มีผลต่อการแจกแจงรางวัล
• กลไกสร้างสรรค์แรงจูงใจ – การจัดสรรรางวัลขึ้นอยู่กับการประเมินของผู้ตรวจสอบ ทำให้ผลลัพธ์ AI ที่มีคุณภาพสูงได้รับค่าตอบแทนที่เหมาะสม พร้อมทั้งรักษาระบบเครือข่ายที่มีความสมบูรณ์
• Yuma Consensus – กลไกการจัดอันดับแบบทำลายที่กำหนดวิธีการประเมินและตอบแทนความร่วมมือของ AI โดยลดการถูกจัดการและรับรองการแข่งขันที่เป็นธรรมของผู้เข้าร่วม