Penambangan di Bittensor

Penambangan di Bittensor memungkinkan partisipan untuk memberikan output yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan sebagai imbalan token TAO. Berbeda dengan penambangan blockchain tradisional yang bergantung pada pemecahan teka-teki kriptografis, penambang Bittensor fokus pada pelatihan dan penyempurnaan model pembelajaran mesin. Alih-alih bersaing untuk hadiah blok berdasarkan daya komputasi, penambang bersaing berdasarkan kualitas respons kecerdasan buatan mereka. Respons ini dikirimkan ke subnet tertentu, di mana validator menilai relevansi dan akurasinya. Output terbaik menerima peringkat tertinggi, dan penambang yang secara konsisten menghasilkan hasil yang kuat mendapatkan bagian yang lebih besar dari emisi TAO.

Setiap subnet mengkhususkan diri dalam tugas AI tertentu, seperti penerjemahan bahasa, analisis data, atau pengenalan gambar. Penambang memilih subnet yang sejalan dengan keahlian mereka dan bekerja untuk mengoptimalkan model mereka untuk menghasilkan output berkualitas tinggi. Seorang penambang yang bekerja dalam subnet pemrosesan bahasa alami, misalnya, mungkin fokus pada menghasilkan kelengkapan teks atau terjemahan yang akurat. Karena validator menentukan bagaimana imbalan didistribusikan, penambang harus terus memperbaiki model mereka untuk tetap kompetitif. Semakin berguna dan akurat output mereka, semakin baik peluang mereka untuk mengamankan imbalan TAO.

Berpartisipasi dalam penambangan Bittensor membutuhkan perangkat keras yang mampu menangani komputasi pembelajaran mesin. GPU umumnya digunakan karena memungkinkan pemrosesan beban kerja kecerdasan buatan lebih cepat. Koneksi internet yang stabil juga diperlukan untuk memastikan bahwa pengiriman mencapai jaringan tanpa keterlambatan. Sementara pengetahuan pemrograman tingkat lanjut dapat membantu penambang menyempurnakan model mereka, beberapa peserta fokus hanya pada menyediakan daya komputasi untuk orang lain gunakan.

Sebelum seorang penambang dapat mulai mengirimkan pekerjaan, mereka harus mendaftarkan node mereka dalam subnet yang dipilih. Ini melibatkan pembuatan dompet dan mengamankan Identifier Unik (UID) yang memungkinkan jaringan melacak kontribusi mereka. Proses pendaftaran memerlukan sejumlah kecil TAO untuk mereservasi tempat, mirip dengan deposito keamanan. Setelah terdaftar, para penambang dapat mulai mengirimkan tanggapan yang dihasilkan AI untuk divalidasi. Jika keluaran mereka secara konsisten dinilai baik oleh validator, mereka meningkatkan pendapatan mereka dan memperkuat posisi mereka dalam jaringan.

Validator mengevaluasi setiap pengiriman dan memberikan bobot untuk menentukan berapa banyak TAO yang diperoleh penambang. Proses ini mirip dengan cara guru menilai tugas siswa—pekerjaan berkualitas tinggi mendapatkan skor lebih baik dan imbalan yang lebih besar. Untuk mencegah validator hanya menyalin evaluasi satu sama lain, Bittensor menggunakan proses commit-reveal. Validator pertama-tama mengirimkan peringkat mereka dalam bentuk terenkripsi, yang kemudian diungkapkan. Hal ini memastikan bahwa setiap validator membuat penilaian independen daripada menyesuaikan peringkat mereka untuk cocok dengan yang lain.

Mekanisme Konsensus Yuma mengatur distribusi imbalan, memastikan bahwa para penambang yang menyediakan model AI yang paling berguna menerima bagian yang lebih besar dari emisi TAO. Hal ini menciptakan struktur insentif di mana para penambang dibalas berdasarkan prestasi daripada kekuatan komputasi mentah. Berbeda dengan sistem proof-of-work tradisional, di mana konsumsi energi menentukan profitabilitas, Bittensor memberi imbalan kepada mereka yang berkontribusi pada kemajuan AI yang bermakna.

Proses Penambangan

Penambangan di Bittensor mengikuti proses terstruktur yang mengatur bagaimana output yang dihasilkan oleh AI disampaikan, divalidasi, dan dihargai. Proses tersebut terdiri dari tiga tahap utama:

• Pertanyaan dan Pengiriman ResponsValidator mengirimkan tugas kepada penambang, meminta output yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Penambang memproses tugas-tugas ini menggunakan model pembelajaran mesin mereka dan mengirimkan tanggapan mereka.
• Evaluasi dan PeringkatValidator menganalisis respon yang diajukan, membandingkan keakuratannya dan relevansinya dengan penambang lain dalam subnet. Berdasarkan evaluasi ini, bobot diberikan kepada output masing-masing penambang, menentukan peringkat mereka.
• Pembagian HadiahSistem peringkat mengatur bagaimana hadiah TAO didistribusikan di antara para penambang. Kontributor dengan peringkat tertinggi menerima alokasi yang lebih besar, sementara para penambang dengan peringkat lebih rendah mendapatkan imbalan yang proporsional lebih sedikit.

Persyaratan untuk Penambangan

Untuk berpartisipasi dalam penambangan Bittensor, pengguna memerlukan kombinasi perangkat keras, perangkat lunak, dan kemampuan jaringan. Penambang biasanya memerlukan:

• Sebuah GPU kinerja tinggi untuk pemrosesan kecerdasan buatan yang efisien.
• Koneksi internet yang stabil untuk berkomunikasi dengan validator secara real-time.
• Kerangka kerja pembelajaran mesin untuk mengembangkan dan menyempurnakan model AI.
• Pengetahuan tentang spesifikasi subnet untuk menyelaraskan output AI dengan harapan jaringan.

Persyaratan teknis ini memastikan bahwa para penambang dapat memproses tugas AI dengan efisien sambil menjaga kualitas output mereka. Jaringan terus beradaptasi dengan insentif penambangan, memastikan bahwa imbalan tetap menarik bagi peserta yang sudah ada maupun yang baru.

Skalabilitas dan Partisipasi Jaringan

Penambangan Bittensor dirancang untuk berkembang seiring dengan pertumbuhan aplikasi yang didorong oleh kecerdasan buatan. Saat subnet baru diperkenalkan, para penambang mendapatkan akses ke peluang tambahan untuk pelatihan kecerdasan buatan dan generasi imbalan. Jaringan menyesuaikan tingkat kesulitan berdasarkan tingkat partisipasi, memastikan insentif tetap seimbang dan kompetitif.

Sifat terdesentralisasi Bittensor memungkinkan para penambang untuk berkontribusi pada keluaran kecerdasan buatan tanpa memerlukan izin dari otoritas terpusat. Hal ini memastikan keberlanjutan jangka panjang dengan memungkinkan berbagai peserta untuk terlibat dalam pengembangan kecerdasan buatan, terlepas dari dukungan institusi atau kendala pendanaan.

Sorotan

• Model Penambangan Berbasis AI – Para penambang berkontribusi dengan output yang dihasilkan oleh AI daripada memecahkan teka-teki kriptografi, menjadikan penambangan sebagai proses berbasis kecerdasan.
• Sistem Peringkat Berbasis Validator - Validator menilai dan meranking pengajuan kecerdasan buatan, memastikan kontribusi berkualitas tinggi menerima imbalan TAO yang lebih besar.
• Spesialisasi Subnet – Penambang beroperasi dalam subnet yang difokuskan pada tugas-tugas AI tertentu, memungkinkan perbaikan model yang ditargetkan dan pengembangan AI khusus domain.
• Skalabilitas Melalui Ekspansi Subnet – Jaringan memperkenalkan subnet baru saat permintaan AI tumbuh, menciptakan peluang terus-menerus untuk penambangan dan penyempurnaan AI.
• Partisipasi Terdesentralisasi – Penambangan tidak memerlukan izin dari entitas terpusat, memungkinkan individu dan organisasi untuk berkontribusi pada kemajuan kecerdasan buatan secara bebas.