: タイトル: Bittensor: AI インフラストラクチャ ネットワーク

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できるようにする分散型 AI ネットワークです。

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!出力: 著者: IOSG Ventures

Introduction

導入

AI development has made tremendous breakthroughs in recent years due to advancements in data, computing power, and algorithm research, especially with the emergence of OpenAI GPT-4, which represents the arrival of foundational LLM large models, driving productivity improvements and transforming social efficiency.

AI 開発は、データ、コンピューティング能力、アルゴリズム研究の進歩により、近年大きな進歩を遂げました。特に OpenAI GPT-4 の出現により、基本的な LLM 大型モデルの登場により、生産性の向上が促進され、社会効率が変革されました。

However, the drawbacks of closed-source large models represented by GPT-4 have also become apparent, namely, centralized models often have limitations on third-party integrations, which undermine the scalability and interoperability of AI agents based on centralized models.

ただし、GPT-4 に代表される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、集中型モデルにはサードパーティの統合に制限があることが多く、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。

As a result, open-source large models like the Llama series have gained increasing popularity among researchers, but open source does not equate to transparency, and it also faces many challenges.

その結果、Llama シリーズのようなオープンソースの大規模モデルは研究者の間で人気が高まっていますが、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 dilemma is that open-source AI development offers no economic incentives for most contributors. Even though some competition rewards exist, they are usually one-time, and subsequent improvement and development work still require passion, unless a large community of followers is built after reaching a certain scale, which could lead to more revenue opportunities and more contributors continuing to improve.

主なジレンマは、オープンソース AI 開発がほとんどの貢献者にとって経済的なインセンティブを提供しないことです。一部のコンテストの報酬は存在しますが、通常は 1 回限りであり、一定の規模に達した後にフォロワーの大規模なコミュニティが構築されない限り、その後の改善や開発作業には依然として情熱が必要です。これにより、より多くの収益機会が得られ、より多くの貢献者が継続的に参加する可能性があります。改善する。

Therefore, the AI project Bittensor attempts to utilize web3 token mining to make open-source AI development more sustainable, verifiable, and efficient. Through Yuma Consensus, it aims to align resources with research parties (Miners), validators (Validators), and AI project parties (Subnet Creators), making the entire AI research process more transparent and decentralized, allowing anyone to contribute to AI and earn deserved rewards.

したがって、AI プロジェクト Bittensor は、Web3 トークン マイニングを利用して、オープンソース AI 開発をより持続可能、検証可能、効率的にすることを試みています。 Yuma Consensus を通じて、研究当事者 (マイナー)、検証者 (バリデーター)、および AI プロジェクト当事者 (サブネット クリエーター) とリソースを連携させ、AI 研究プロセス全体をより透明性と分散化にして、誰もが AI に貢献して当然の収入を得られるようにすることを目指しています。報酬。

The performance of tokens in the secondary market also confirms people's expectations, with prices rising from over $50 in September 2023 to over $500 in December 2024, achieving a tenfold 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るもので、価格は2023年9月の50ドル以上から2024年12月には500ドル以上に上昇し、10倍の上昇を達成しました。

Recently, Bittensor's investor and founder of Digital Currency Group established an accelerator named Yuma, specifically to incubate subnet projects within the Bittensor ecosystem, and serves as CEO, demonstrating his confidence and potential in the Bittensor project.

最近、Bittensor の投資家で Digital Currency Group の創設者である彼は、特に Bittensor エコシステム内でサブネット プロジェクトをインキュベートするために、Yuma という名前のアクセラレーターを設立し、CEO を務めており、Bittensor プロジェクトに対する自信と可能性を示しています。

Of course, the success of any project cannot be achieved without facing skepticism. Since the inception of Bittensor, there has been a lot of FUD. In this article, we summarize many unanswered questions and attempt to understand Bittensor's future positioning and potential in the decentralized AI space through research and analysis.

もちろん、どんなプロジェクトでも、懐疑的な見方なしには成功することはできません。 Bittensor の創設以来、多くの FUD が発生してきました。この記事では、多くの未解決の質問を要約し、研究と分析を通じて分散型 AI 分野における Bitensor の将来の位置付けと可能性を理解することを試みます。

What is Bittensor?

ビテンソールとは何ですか？

Bittensor was founded in 2021 by a team from Toronto, Canada, including Jacob Robert Steeves, Ala Shaabana, and Garrett Oetken.

Bittensor は、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 年に設立されました。

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, regardless of whether they have their own blockchain, can connect to Bittensor's blockchain "subtensor" and become part of a subnet.

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。多くの Web3 AI プロジェクトは、独自のブロックチェーンを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」に接続してサブネットの一部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, with each subnet being an independent incentive-based competitive market. Anyone can create a subnet, customize the tasks it will perform, and design incentive mechanisms (in machine learning terms, the incentive mechanism can be understood as the target loss function, guiding model training towards ideal outcomes). By paying a registration fee (priced in TAO), one can create a subnet and receive a netuid for that subnet. Note that a subnet creator does not need to undertake the operational tasks within the subnet but can delegate the rights to operate those tasks to others.

サブネットは Bittensor エコシステムの中核を形成し、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となります。誰でもサブネットを作成し、サブネットが実行す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 (機械学習の用語では、インセンティブ メカニズムは、モデルのトレーニングを理想的な結果に導くターゲット損失関数として理解できます)。登録料 (TAO で価格設定) を支払うことにより、サブネットを作成し、そのサブネットの netuid を受け取ることができます。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ありませんが、それらのタスクを操作する権限を他の人に委任できることに注意してください。

Operating tasks within the subnet provides another way for others to participate, namely by joining an existing subnet. If joining an existing subnet, there are two ways to participate: as a subnet miner or a subnet validator. Besides paying a registration fee (priced in TAO, and validators also need to stake TAO), one only needs to provide a computer with sufficient computing resources and register that computer and their wallet to a subnet, while running the subnet creator's provided miner module or validator module (both modules are Python code within the Bittensor API).

サブネット内でタスクを操作すると、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ことができます。既存のサブネットに参加する場合は、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 2 つの方法があります。登録料 (TAO で価格設定されており、バリデーターも TAO をステークする必要がある) を支払う以外に必要なのは、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、そのコンピューターとウォレットをサブネットに登録するだけで、サブネット作成者が提供するマイナー モジュールまたはvalidator モジュール (どちらのモジュールも Bittensor API 内の Python コードです)。

How Does the Competitive Market of Subnets Work?

サブネットの競争市場はどのように機能しますか?

The operation of subnet competition works as follows: suppose you decide to become a subnet miner. Subnet validators will assign tasks for you to complete. Other miners in the subnet will also receive the same type of tasks. Once all subnet miners complete their tasks, they submit the results to the subnet validators.

サブネット競争の操作は次のように行われます。あなたがサブネットマイナーになることを決めたとします。サブネットバリデーターは、完了する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種類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すると、結果をサブネットバリデーターに送信します。

Subsequently, subnet validators will assess and rank the quality of the tasks submitted by subnet miners. As a subnet miner, you will receive rewards (priced 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 receive rewards for ensuring that high-quality subnet miners receive better rewards, thus driving the continuous improvement of the overall quality of the subnet. All these competitive processes are automated based on the incentive mechanisms coded by the subnet creator.

その後、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は、作業の品質に応じて報酬 (価格は TAO) を受け取ります。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受け取ることを保証することで報酬を受け取り、サブネット全体の品質の継続的な向上を推進します。これらすべての競争プロセスは、サブネット作成者によってコード化されたインセンティブ メカニズムに基づいて自動化されます。

The incentive mechanism ultimately judges the performance of subnet miners. When the incentive mechanism is well-calibrated, it can create a virtuous cycle

インセンティブ メカニズムは、最終的にサブネット マイナーのパフォーマンスを判断します。インセンティブのメカニズムが適切に調整されていれば、好循環を生み出すことができます。