ネットワーク構造とノード間の相互作用

Bittensorのアーキテクチャの基盤には、ネットワークとしてのニューロンと呼ばれるノードがあり、これらはネットワークの知能を高めるために協力しています。これらのニューロンは、マイナーとバリデータの2つの主要なタイプに分類されます。マイナーは機械学習モデルのトレーニングと価値あるアウトプットの提供を担当し、一方でバリデータはこれらのアウトプットの品質を評価し、ネットワークの整合性を確保します。

ニューロン間の通信は、サーバークライアントモデルを介して容易になります。マイナーは、バリデータからデータを受信し処理するためにアクソンサーバーを展開し、一方、バリデータは、データをマイナーに送信するためにデンドライトクライアントを利用します。これらのエンティティ間で交換されるデータは、シナプスオブジェクトにカプセル化され、情報をシームレスに伝送および処理するために構造化されます。このアーキテクチャにより、データがノード間を効率的に流れ、リアルタイムのコラボレーションと学習が可能になります。

Bittensorは、参加するすべてのニューロンの整理された最新の記録を維持するためにMetagraphを使用しています。このグローバルディレクトリは、ネットワークの現在の状態に関する包括的な情報を提供し、各ニューロンとそのパフォーマンスメトリクスに関する詳細を含んでいます。Metagraphは、信頼できるインタラクションを促進し、ネットワーク内での透明性を確保するために重要です。

ネットワーク全体の基盤となるのは、ニューロンを接続し、すべての取引や相互作用を記録するSubtensorブロックチェーンです。

特殊AIタスクのサブネット

Bittensorのネットワークはサブネットに分割されており、それぞれが特定のAIタスクやドメインに対応しています。この細分化により、モデルが特定の問題領域に焦点を当てることができる専門のトレーニング環境が可能となり、より洗練された効果的なソリューションを生み出すことができます。

各サブネットは独立して動作し、それぞれのマイナーとバリデータが協力してサブネットの目標を達成します。この自律性により、サブネットは特定のタスクに適したカスタマイズされたインセンティブメカニズムや検証プロトコルを実装することができます。

サブネットの作成と管理は、サブネットの作成者によって容易に行われます。彼らはインセンティブメカニズムを設計し、マイナーやバリデータの参加を監督します。サブネットの作成者は、自分のサブネットが高性能な参加者を引き付け、公正かつ透明な環境を維持する責任があります。

ニューロン：マイナーとバリデータ

Bittensorでは、ニューロンはネットワークの機能を駆動する基本的なユニットであり、マイナーやバリデーターの役割を具現化しています。マイナーは機械学習モデルのトレーニングやネットワークの集合知に貢献する出力の生成などのタスクを担当しています。彼らはアクソンサーバーを展開し、バリデーターからの着信リクエストを処理し、データを処理し、サブネットの目標に合致した応答を生成しています。マイナーは報酬が彼らの出力の品質や関連性と直接的に関連しているため、モデルを継続的に最適化することを奨励されています。

一方、検証者はマイナーのパフォーマンスを評価する責任があります。彼らはデンドライトクライアントを使用してマイナーにクエリを送信し、サブネットのインセンティブメカニズムによって確立された事前定義の基準に基づいて応答を評価します。検証者はマイナーの出力に重み付けを行い、その品質と有用性を反映します。これらの重みはその後、サブネット内での報酬の分配に影響を与えるため、ブロックチェーンに提出されます。検証者による正確で公平な評価は、ネットワークの信頼性と信頼性を維持する上で非常に重要です。

マイナーと検証者の相互作用は、透明性と説明責任を確保する明確に定義されたプロトコルによって規制されています。検証者は正直な評価を提供するようインセンティブが与えられており、合意からの逸脱は報酬の削減につながる可能性があります。この仕組みは、マイナーと検証者の両方がネットワークの知能を高めるという共通の目標に向けて協力する環境を育んでいます。

効果的に参加するために、マイナーやバリデータは、適切な計算要件を満たさなければなりません。それには、十分な処理能力、メモリ、帯域幅、およびストレージが含まれます。これらの前提条件により、すべてのニューロンが役割の要求に対応し、ネットワークのパフォーマンスと信頼性に貢献できます。

インセンティブメカニズム

Bittensor内のインセンティブメカニズムは、参加者の行動を促進し、貢献がネットワークの目標に合致するように設計されています。各サブネットは、特定のタスクと目標に合わせて独自のインセンティブメカニズムを実装しています。これらのメカニズムは、バリデータがマイナーの出力を評価し、パフォーマンスに基づいて報酬を分配する方法を定義しています。成功の明確な基準を確立することで、インセンティブメカニズムはマイナーにモデルを最適化し、高品質の出力を生み出すよう促しています。

このプロセスにおいて、バリデーターはマイナーの応答に重みを割り当てることで重要な役割を果たし、その品質と適切さを反映します。これらの重みはaggreGate.iodされ、ブロックチェーンに提出され、報酬分配の基礎を形成します。他のバリデーターの評価との一貫性が高いほど、高い報酬が得られるため、バリデーターは正確な評価を行うよう奨励されています。

Yuma コンセンサス

Bittensorは、ネットワーク全体での公平な評価と報酬分配を確保するために設計された分散型ランキングメカニズムであるYuma Consensusを採用しています。従来のPoW（Proof-of-Work）やPoS（Proof-of-Stake）などの伝統的なコンセンサスメカニズムとは異なり、Yuma Consensusはネットワーク内のAIの貢献を評価しランク付けするために構築されています。これは、検証者がマイナーの出力にウェイトを割り当てる方法を決定し、計算能力や財務的ステークではなく貢献の質に基づいて報酬を影響させるものです。

このアプローチにより、ネットワークは、貴重で正確な応答を提供するAIモデルに報酬を与えることで、継続的に改善されることが保証されます。透明性の高い、検証可能なランキングプロセスを確立することにより、操作を防ぎ、主観性と偏見を最小限に抑えます。Yuma Consensusを実装することで、Bittensorは、分散化されたまま構造化されたシステムを維持し、AIモデルが信頼できる環境で知能を磨くために競争し協力することができます。

ハイライト

• ネットワーク構造とノードの相互作用 - Bittensorの分散型AIネットワークは、マイナー、バリデータ、およびサブテンソルノードから構成されており、それぞれがトレーニング、評価、およびコンセンサス形成において異なる役割を果たしています。
• 特殊なAIタスク用のサブネット – AIワークロードは、特定のアプリケーションに焦点を当てた独立したサブネットに分散され、トレーニング効率が最適化され、タスク固有の改善が確保されています。
• ニューロン：マイナーとバリデーター - マイナーはAIモデルの出力を生成し、バリデーターはその正確性を評価し重み付けを割り当て、報酬分配に影響を与えます。
• インセンティブメカニズム – 報酬の割り当ては、バリデーターの評価に基づいて行われ、高品質なAIの出力が適切な報酬を受け取ることを保証しつつ、ネットワークの完全性を維持します。
• Yumaコンセンサス-分散型ランキングメカニズムは、AIの貢献が評価され報酬される方法を決定し、操作を減らし、参加者間で公正な競争を保証します。