Структура сети и взаимодействие узлов

На основе архитектуры Bittensor лежит сеть узлов, называемых нейронами, которые сотрудничают для улучшения интеллекта сети. Эти нейроны делятся на два основных типа: майнеры и валидаторы. Майнеры отвечают за обучение моделей машинного обучения и предоставление ценных результатов, в то время как валидаторы оценивают качество этих результатов и обеспечивают целостность сети.

Общение между нейронами облегчается посредством модели сервер-клиент. Майнеры развертывают серверы Axon для получения и обработки данных от валидаторов, в то время как валидаторы используют клиенты Dendrite для передачи данных майнерам. Обмениваемые между этими сущностями данные инкапсулируются в объектах Synapse, которые структурируют информацию для безупречной передачи и обработки. Эта архитектура обеспечивает эффективный поток данных между узлами, обеспечивая совместную работу в реальном времени и обучение.

Для поддержания организованной и актуальной записи всех участвующих нейронов Bittensor использует Метаграф. Этот глобальный справочник предоставляет полную информацию о текущем состоянии сети, включая сведения о каждом нейроне и его показателях производительности. Метаграф важен для обеспечения безопасных взаимодействий и обеспечения прозрачности в сети.

Основой всей сети является блокчейн Subtensor, который соединяет нейроны и записывает все транзакции и взаимодействия.

Подсети в специализированных задачах искусственного интеллекта

Сеть Bittensor разделена на подсети, каждая из которых адаптирована для решения конкретных задач или областей искусственного интеллекта. Это разделение позволяет создавать специализированные среды для обучения, где модели могут фокусироваться на определенных проблемных областях, что приводит к более точным и эффективным решениям.

Каждая подсеть работает независимо, с собственным набором майнеров и валидаторов, сотрудничающих для достижения целей подсети. Эта автономия позволяет подсетям реализовывать настраиваемые механизмы стимулирования и протоколы валидации, подходящие для их конкретных задач.

Создание и управление подсетями облегчаются создателями подсетей, которые разрабатывают инцентивные механизмы и контролируют участие майнеров и валидаторов. Создатели подсетей несут ответственность за то, чтобы их подсети привлекали высокопроизводительных участников и поддерживали справедливую и прозрачную среду.

Нейроны: Майнеры и Валидаторы

В Bittensor нейроны являются основными единицами, которые обеспечивают функционирование сети, воплощая в себе роли майнеров и валидаторов. Майнеры отвечают за обучение моделей машинного обучения и генерацию результатов, способствующих коллективному интеллекту сети. Они развертывают серверы Axon для обработки входящих запросов от валидаторов, обработки данных и создания ответов, соответствующих целям подсети. Майнеры стимулируются постоянно оптимизировать свои модели, так как их вознаграждения прямо связаны с качеством и актуальностью их результатов.

Валидаторы, с другой стороны, отвечают за оценку работы майнеров. Они используют клиенты Dendrite для отправки запросов майнерам и оценки ответов на основе заранее определенных критериев, установленных инцентивным механизмом подсети. Валидаторы присваивают веса выходам майнеров, отражающие их качество и полезность. Эти веса затем представляются в блокчейн, влияя на распределение вознаграждений в пределах подсети. Точные и справедливые оценки валидаторов критичны, поскольку они поддерживают целостность и доверие в сети.

Взаимодействие между майнерами и валидаторами регулируется четко определенным протоколом, который обеспечивает прозрачность и ответственность. Валидаторы стимулируются предоставлять честные оценки, поскольку отклонения от консенсуса могут привести к уменьшению вознаграждения. Этот механизм способствует сотрудничеству, где как майнеры, так и валидаторы работают на общую цель улучшения интеллекта сети.

Для эффективного участия как майнеры, так и валидаторы должны соответствовать определенным вычислительным требованиям, включая достаточную вычислительную мощность, память, пропускную способность и хранилище. Эти предпосылки гарантируют, что все нейроны могут справиться с требованиями своих ролей, способствуя производительности и надежности сети.

Механизмы стимулирования

Механизмы стимулирования в Bittensor разработаны для стимулирования поведения участников, обеспечивая соответствие вкладов целям сети. Каждая подсеть реализует свой собственный механизм стимулирования, адаптированный к своим конкретным задачам и целям. Эти механизмы определяют, как валидаторы оценивают выводы майнеров и как вознаграждения распределяются на основе производительности. Устанавливая четкие критерии успеха, механизмы стимулирования мотивируют майнеров оптимизировать свои модели и производить высококачественные выводы.

Валидаторы играют важную роль в этом процессе, присваивая веса ответам майнеров, отражающие их качество и актуальность. Эти веса агрегируются и передаются на блокчейн, формируя основу для распределения награды. Валидаторов стимулируют предоставлять точные оценки, поскольку согласованность с оценками других валидаторов приводит к более высоким вознаграждениям.

Yuma Consensus

Bittensor использует Yuma Consensus, децентрализованный механизм рейтинга, разработанный для обеспечения справедливой оценки и распределения вознаграждений по всей сети. В отличие от традиционных механизмов консенсуса, таких как Proof-of-Work (PoW) или Proof-of-Stake (PoS), которые в основном подтверждают транзакции, Yuma Consensus построен для оценки и ранжирования вкладов в области искусственного интеллекта в сети. Он определяет, как валидаторы присваивают вес выходам майнеров, влияя на их вознаграждения на основе качества вклада, а не на вычислительную мощность или финансовое участие.

Этот подход гарантирует, что сеть непрерывно улучшается, вознаграждая модели ИИ, предоставляющие ценные и точные ответы. Он также предотвращает манипулирование, устанавливая прозрачный, проверяемый процесс ранжирования, который минимизирует субъективность и предвзятость. Реализуя Yuma Consensus, Bittensor поддерживает децентрализованную, но структурированную систему, где модели ИИ соревнуются и сотрудничают для совершенствования интеллекта в доверительной среде.

Основные моменты

• Структура сети и взаимодействие узлов – децентрализованная сеть искусственного интеллекта Bittensor состоит из майнеров, валидаторов и узлов subtensor, каждый из которых играет определенную роль в обучении, оценке и формировании консенсуса.
• Подсети для специализированных задач ИИ – рабочие нагрузки ИИ распределяются по независимым подсетям, каждая из которых фокусируется на конкретном приложении, оптимизируя эффективность обучения и обеспечивая улучшения, специфичные для задачи.
• Нейроны: майнеры и валидаторы – майнеры генерируют выходы модели ИИ, а валидаторы оценивают их точность и назначают веса, влияя на распределение вознаграждения.
• Механизмы поощрения - распределение награды основано на оценках валидаторов, обеспечивая, что высококачественные выходы искусственного интеллекта получают соответствующее вознаграждение, сохраняя при этом целостность сети.
• Согласие Yuma - Децентрализованный механизм ранжирования определяет, как оцениваются и вознаграждаются вклады в ИИ, снижая манипуляции и обеспечивая справедливую конкуренцию между участниками.