Структура мережі та взаємодія вузлів

На основі архітектури Bittensor лежить мережа вузлів, відомих як нейрони, які співпрацюють для підвищення інтелектуального рівня мережі. Ці нейрони класифікуються на два основних типи: майнери та валідатори. Майнери відповідальні за тренування моделей машинного навчання та надання цінних результатів, тоді як валідатори оцінюють якість цих результатів та забезпечують цілісність мережі.

Зв'язок між нейронами здійснюється за допомогою моделі клієнт-сервер. Шахтарі використовують сервери Axon для отримання та обробки даних від перевіряючих, тоді як перевіряючі використовують клієнти Dendrite для передачі даних шахтарям. Дані, які обмінюються між цими сутностями, укладені в об'єкти Synapse, які структурують інформацію для безперешкодної передачі та обробки. Ця архітектура забезпечує ефективний потік даних між вузлами, що дозволяє реальний час співпраці та навчання.

Для підтримки організованого та актуального запису всіх участь у біттензор використовує Метаграф. Цей глобальний каталог надає повну інформацію про поточний стан мережі, включаючи деталі кожного нейрона та його показники ефективності. Метаграф важливий для сприяння взаємодії бездовірних осіб та забезпечення прозорості в мережі.

За основу всієї мережі лежить блокчейн Subtensor, який з'єднує нейрони та реєструє всі транзакції та взаємодії.

Підмережі в спеціалізованих завданнях штучного інтелекту

Мережу Bittensor розділено на підмережі, кожна з яких розроблена для вирішення конкретних завдань або областей штучного інтелекту. Це поділ дозволяє створювати спеціалізовані середовища для навчання, де моделі можуть зосередитися на певних проблемних сферах, що призводить до більш вдосконалених та ефективних рішень.

Кожна підмережа працює незалежно, зі своїм власним набором шахраїв та валідаторів, які співпрацюють для досягнення цілей підмережі. Ця автономія дозволяє підмережам реалізувати індивідуалізовані інцентивні механізми та протоколи валідації, відповідні їх конкретним завданням.

Створення та управління підмережами сприяється підмережними творцями, які розробляють стимулюючі механізми та контролюють участь рударів та перевіряючих. Творці підмереж відповідальні за те, щоб їхні підмережі привертали високопродуктивних учасників та забезпечували справедливе та прозоре середовище.

Нейрони: Майнери та Валідатори

У Bittensor нейрони є фундаментальними одиницями, які приводять до функціональності мережі, втілюючи ролі шахтарів та перевіряючих. Шахтарі відповідальні за навчання моделей машинного навчання та генерування виводів, які сприяють загальному інтелекту мережі. Вони розгортають сервери Axon для обробки вхідних запитів від перевіряючих, обробки даних та вироблення відповідей, які відповідають цілям підмережі. Шахтарі мають стимули для постійної оптимізації своїх моделей, оскільки їх винагороди безпосередньо пов'язані з якістю та актуальністю їх виводів.

Валідатори, з іншого боку, відповідальні за оцінку продуктивності рударів. Вони використовують клієнти Dendrite для надсилання запитів рударям та оцінки відповідей на основі попередньо встановлених критеріїв, установлених інцентивним механізмом підмережі. Валідатори надають вагу відповідям рударів, відображаючи їх якість та корисність. Ці ваги потім подаються до блокчейну, впливаючи на розподіл винагород у межах підмережі. Точні та справедливі оцінки валідаторів є важливими, оскільки вони забезпечують цілісність та надійність мережі.

Взаємодія між рударями та валідаторами контролюється чітко визначеним протоколом, який забезпечує прозорість та відповідальність. Валідатори мають стимули надавати чесні оцінки, оскільки відхилення від консенсусу може призвести до зменшення винагороди. Цей механізм сприяє спільному середовищу, де як рударі, так і валідатори працюють на спільну мету покращення інтелекту мережі.

Для ефективної участі обов'язково виконання конкретних обчислювальних вимог як майнерів, так і валідаторів, включаючи достатню обчислювальну потужність, пам'ять, пропускну здатність та сховище. Ці передумови забезпечують, що всі нейрони можуть впоратися з вимогами своїх ролей, сприяючи продуктивності та надійності мережі.

Механізми стимулювання

Механізми стимулювання в мережі Bittensor розроблені для того, щоб керувати поведінкою учасників, забезпечуючи відповідність внесків метамережі. Кожна підмережа реалізує власний механізм стимулювання, відповідно до своїх конкретних завдань та цілей. Ці механізми визначають, як валідатори оцінюють виходи майнерів та як розподіляються винагороди на основі продуктивності. Встановлюючи чіткі критерії успіху, механізми стимулювання мотивують майнерів оптимізувати свої моделі та виробляти високоякісні виходи.

Валідатори відіграють важливу роль у цьому процесі, призначаючи ваги відповідям майнерів, відображаючи їх якість та актуальність. Ці ваги агрегуються та надсилаються на блокчейн, утворюючи основу для розподілу винагороди. Валідаторам рекомендується надавати точні оцінки, оскільки відповідність оцінок інших валідаторів призводить до більших винагород.

Консенсус Юми

Bittensor використовує Yuma Consensus, децентралізований рейтинговий механізм, призначений для забезпечення справедливої оцінки та розподілу винагород по всій мережі. На відміну від традиційних механізмів консенсусу, таких як Proof-of-Work (PoW) або Proof-of-Stake (PoS), які в основному підтверджують транзакції, Yuma Consensus побудований для оцінки та ранжування внесків штучного інтелекту в мережу. Він визначає, як валідатори призначають вагу виводам майнерів, впливаючи на їхні винагороди на основі якості внеску, а не обчислювальної потужності або фінансового заставу.

Цей підхід забезпечує постійне вдосконалення мережі шляхом винагороди моделей штучного інтелекту, які надають цінні та точні відповіді. Він також запобігає маніпулюванню, встановлюючи прозорий, перевірений процес ранжування, який мінімізує суб'єктивність та упередженість. Застосовуючи Yuma Consensus, Bittensor забезпечує децентралізовану, але структуровану систему, де моделі штучного інтелекту конкурують та співпрацюють, щоб вдосконалювати інтелект в довірених умовах.

Основні моменти

• Структура мережі та взаємодія вузлів - децентралізована мережа штучного інтелекту Bittensor складається з рударів, валідаторів та вузлів підтензора, кожен з яких відіграє визначну роль у навчанні, оцінці та формуванні консенсусу.
• Підмережі для спеціалізованих завдань штучного інтелекту - завантаження штучного інтелекту розподілені між незалежними підмережами, кожна з яких фокусується на конкретній програмі, оптимізуючи ефективність навчання та забезпечуючи покращення завдань.
• Нейрони: Шахтарі та валідатори - Шахтарі генерують вихідні моделі штучного інтелекту, тоді як валідатори оцінюють їх точність та призначають ваги, що впливає на розподіл винагороди.
• Механізми стимулювання - розподіл винагороди базується на оцінках валідаторів, що забезпечує, що високоякісний вихід штучного інтелекту отримує відповідну компенсацію, забезпечуючи при цьому цілісність мережі.
• Консенсус Юми – децентралізований механізм ранжування визначає, як оцінюються та винагороджуються внески в галузі штучного інтелекту, зменшуючи маніпуляції та забезпечуючи справедливу конкуренцію між учасниками.