ダクト自体。 Bittensor には想像力の余地がたくさんありますが、多くの課題にも直面しています。出力: タイトル: Bittensor: 分散型 AI インフラストラクチャ

Bittensor は、AI 開発者が機械学習モデルやその他の AI 関連の開発を構築および展開するために使用する分散型 AI インフラストラクチャです。

the productivity improvement brought by AI technology and the improvement of people's lives.output:Preface

AI技術がもたらす生産性の向上と人々の生活の向上。出力:まえがき

With the progress of data, computing power, and algorithm research in recent years, AI development has made great breakthroughs, especially the emergence of OpenAI GPT-4. The arrival of the basic LLM large model represented by it has promoted the improvement of productivity and the transformation of social efficiency.

近年のデータ、計算能力、アルゴリズム研究の進歩に伴い、AI 開発は大きな進歩を遂げ、特に OpenAI GPT-4 の登場が顕著です。それに代表されるベーシックLLM大型モデルの登場により、生産性の向上と社会の効率性の変革が促進されました。

However, the disadvantages of these closed-source large models represented by GPT-4 have also been revealed, namely, centralized models usually have restrictions on third-party integrations, which undermines the scalability and interoperability of AI agents based on centralized models.

ただし、GPT-4 に代表されるこれらのクローズドソースの大規模モデルの欠点も明らかになりました。つまり、集中型モデルには通常、サードパーティの統合に制限があり、集中型モデルに基づく AI エージェントのスケーラビリティと相互運用性が損なわれます。

Therefore, large open source models such as the Llama series have been sought after by more and more researchers, but open source does not mean transparency, and it also faces many challenges.

したがって、Llama シリーズのような大規模なオープンソース モデルがますます多くの研究者によって求められていますが、オープンソースは透明性を意味するものではなく、多くの課題にも直面しています。

The main difficulty is that for most contributors, open source AI development does not have any economic incentives. Even if there are some competition rewards, these are usually one-off. Subsequent improvement and development work still needs to be done out of love. Unless it reaches a certain scale and has a large community of followers, there will be more possibilities for income and more contributors to continue to improve.

主な問題は、ほとんどの貢献者にとって、オープンソース AI 開発には経済的インセンティブがまったくないことです。たとえコンテストの報酬があったとしても、それらは通常 1 回限りです。その後の改善や開発作業も愛情を持って行う必要があります。ある程度の規模に達し、フォロワーの多いコミュニティがなければ、収入が得られ、より多くの投稿者が向上し続ける可能性が高くなります。

Therefore, the Bittensor AI project attempts to use web3 token mining to make open source AI development more sustainable, verifiable and efficient. Through Yuma Consensus, we introduce and align resources and research miners, validators, and AI project subnet creators, making the entire AI research more transparent and decentralized. Anyone can participate in AI contributions and win the rewards they deserve.

したがって、Bittensor AI プロジェクトは、web3 トークン マイニングを使用して、オープンソース AI 開発をより持続可能で検証可能かつ効率的にしようとしています。 Yuma Consensus を通じて、リソースと研究採掘者、検証者、AI プロジェクトのサブネット作成者を導入および調整し、AI 研究全体の透明性と分散化を実現します。誰でも AI への貢献に参加し、ふさわしい報酬を獲得することができます。

The performance of tokens in the secondary market also confirms people’s expectations. The price has increased from more than 50 US dollars in September 2023 to more than 500 yuan in December 2024, a 10-fold increase!

流通市場におけるトークンのパフォーマンスも人々の期待を裏付けています。価格は2023年9月の50ドル以上から、2024年12月には500元以上と10倍に値上がりしました。

Recently, Bittensor’s investor and founder of Digital Currency Group established Yuma, an accelerator dedicated to incubating subnet projects within the Bittensor ecosystem, and served as its CEO, demonstrating his confidence in and potential for the Bittensor project.

最近、Bittensor の投資家であり Digital Currency Group の創設者である彼は、Bittensor エコシステム内のサブネット プロジェクトの育成に特化したアクセラレーターである Yuma を設立し、その CEO を務め、Bittensor プロジェクトに対する自信と可能性を示しました。

Of course, the success of any project cannot be without doubts. Bittensor has also had a lot of FUD since its inception. In this article, we summarize many questions that have not been fully answered, and try to understand Bittensor's future positioning and possibilities in the decentralized AI track through research and analysis.

もちろん、どんなプロジェクトでも成功に疑いがないわけではありません。 Bitensor も創業以来、多くの FUD を抱えてきました。この記事では、完全に答えられていない多くの質問を要約し、調査と分析を通じて分散型 AI トラックにおける Bitensor の将来の位置付けと可能性を理解しようとします。

What is Bittensor?

ビテンソールとは何ですか？

Founded in 2021 by a team from Toronto, Canada, including Jacob Robert Steeves, Ala Shaabana, and Garrett Oetken, Bittensor is a decentralized AI infrastructure used by AI developers to build and deploy machine learning models or other AI-related developments. Many Web3 AI projects, whether or not they already have their own blockchain, can access Bittensor's blockchain "subtensor" and become one of its subnets.

Jacob Robert Steeves、Ala Shaabana、Garrett Oetken を含むカナダのトロントのチームによって 2021 年に設立された Bittensor は、AI 開発者が機械学習モデルやその他の AI 関連開発を構築および展開するために使用する分散型 AI インフラストラクチャです。多くの Web3 AI プロジェクトは、独自のブロックチェーンをすでに持っているかどうかに関係なく、Bittensor のブロックチェーン「サブテンサー」にアクセスし、そのサブネットの 1 つになることができます。

What is a Subnet?

サブネットとは何ですか?

Subnets form the core of the Bittensor ecosystem. Each Bittensor subnet is an independent incentive-based competitive market. Anyone can create a subnet, customize the tasks to be performed by the subnet, and design an incentive mechanism (in the machine learning analogy, the incentive mechanism can be understood as a target loss function that can guide model training towards the desired results). You only need to pay a registration fee (in TAO) to create a subnet, and you can get a netuid for the subnet. Note that a subnet creator does not need to assume the operating tasks within the subnet, but transfers the right to operate the subnet tasks to others.

サブネットは Bittensor エコシステムの中核を形成します。 Bittensor の各サブネットは、独立したインセンティブベースの競争市場です。誰でもサブネットを作成し、サブネットによって実行されるタスクをカスタマイズし、インセンティブ メカニズムを設計できます (機械学習に例えると、インセンティブ メカニズムは、モデルのトレーニングを望ましい結果に導くことができるターゲット損失関数として理解できます)。サブネットを作成するには登録料 (TAO で) を支払うだけで、サブネットの netuid を取得できます。サブネット作成者は、サブネット内の操作タスクを引き受ける必要はなく、サブネットタスクを操作する権利を他の人に譲渡することに注意してください。

The task of operating the subnet provides another way for others to participate, that is, to join an existing subnet. If you join an existing subnet, there are two ways to participate: as a subnet miner or a subnet validator. In addition to paying the registration fee denominated in TAO (if you are a validator, you also need to stake TAO), he only needs to provide a computer with sufficient computing resources, and register the computer and his wallet to a subnet, and run the subnet miner module or subnet validator module provided by the subnet builder on this computer (both modules are Python code in the Bittensor API).

サブネットを操作するタスクは、他のユーザーが参加する別の方法、つまり既存のサブネットに参加する方法を提供します。既存のサブネットに参加する場合、サブネット マイナーとして参加するか、サブネット バリデータとして参加するかの 2 つの方法があります。 TAO 建ての登録料を支払うことに加えて (バリデーターの場合は、TAO をステークする必要もあります)、コンピューターに十分なコンピューティング リソースを提供し、コンピューターとウォレットをサブネットに登録して、実行するだけで済みます。このコンピューター上のサブネット ビルダーによって提供されるサブネット マイナー モジュールまたはサブネット バリデーター モジュール (両方のモジュールは Bittensor API の Python コードです)。

How does the competitive market for subnets work?

サブネットの競争市場はどのように機能しますか?

Here’s how the subnet competition works: Let’s say you decide to become a subnet miner. The subnet validator will assign you some tasks to complete. Other miners in the subnet will also receive tasks of the same type. After all subnet miners complete their tasks, they submit the results to the subnet validator.

サブネット競争の仕組みは次のとおりです。あなたがサブネットマイナーになることに決めたとします。サブネット検証ツールは、完了する必要のあるいくつかのタスクを割り当てます。サブネット内の他のマイナーも同じタイプのタスクを受け取ります。すべてのサブネットマイナーはタスクを完了した後、結果をサブネットバリデーターに送信します。

Subnet validators will then evaluate and rank the quality of the tasks submitted by the subnet miners. As a subnet miner, you will be rewarded (in TAO) based on the quality of your work. Similarly, other subnet miners will also receive corresponding rewards based on their performance. At the same time, subnet validators will also be rewarded for ensuring that high-quality subnet miners receive better rewards, thereby

次に、サブネットバリデーターは、サブネットマイナーによって送信されたタスクの品質を評価し、ランク付けします。サブネットマイナーとして、仕事の品質に基づいて (TAO で) 報酬が与えられます。同様に、他のサブネットマイナーもパフォーマンスに基づいて対応する報酬を受け取ります。同時に、サブネットバリデーターも、高品質のサブネットマイナーがより良い報酬を確実に受け取れるようにすることで報酬を受け取ります。