Bittensor (TAO) 란 무엇입니까?

Bittensor는 블록 체인에 의해 구동되고 인센티브에 의해 구동되는 분산 된 AI 네트워크를 개발함으로써 중앙 집중식 AI 시스템에 도전하고 있습니다. Tao는 기본 토큰입니다

Bittensor is aiming to build a decentralized AI network with blockchain and token incentives, in contrast to the dominant centralized systems like OpenAI's ChatGPT.

Bittensor는 OpenAi의 ChatGpt와 같은 지배적 인 중앙 집중식 시스템과 달리 블록 체인 및 토큰 인센티브를 갖춘 분산 된 AI 네트워크를 구축하는 것을 목표로하고 있습니다.

Key Takeaways:

주요 테이크 아웃 :

Bittensor's goal is to create a decentralized network of AI systems that operate like a global brain or ‘Neural Network’, which allows AI systems to learn from each other and evolve collectively.

Bittensor의 목표는 AI 시스템이 서로 배우고 집합 적으로 진화 할 수있는 글로벌 뇌 또는 '신경망'처럼 작동하는 분산 된 AI 시스템 네트워크를 만드는 것입니다.

The Yuma Consensus evaluates the contributions of network participants by aggregating evaluations assigned by validators to miners. Those who contribute more effectively to the network's intelligence are rewarded accordingly.

Yuma Consensus는 유효성 검사기가 광부에게 할당 한 평가를 집계함으로써 네트워크 참가자의 기여를 평가합니다. 네트워크 지능에보다 효과적으로 기여하는 사람들은 그에 따라 보상을받습니다.

The TAO token is used for registration, staking, and as payment for services within the network, facilitating all economic activities on Bittensor.

TAO 토큰은 등록, 스테이 킹 및 네트워크 내 서비스에 대한 지불로 사용되어 Bittensor의 모든 경제 활동을 촉진합니다.

The Role of Decentralized AI in the Future of Technology

기술의 미래에 분산 된 AI의 역할

Over the last two years, artificial intelligence has progressed at an unprecedented rate but at the same time raised serious concerns around issues like data ownership, algorithmic bias, and centralized control.

지난 2 년 동안 인공 지능은 전례없는 속도로 발전했지만 동시에 데이터 소유권, 알고리즘 편견 및 중앙 집중식 제어와 같은 문제에 대한 심각한 우려를 제기했습니다.

Several projects are innovating at the intersection of AI and blockchain to help build a more open and trustworthy AI ecosystem.

AI와 블록 체인의 교차로에서 여러 프로젝트가 혁신하여보다 개방적이고 신뢰할 수있는 AI 생태계를 구축하는 데 도움이됩니다.

“The discovery problem is happening with AI right now—you have something that was inherently based on sharing information, sharing research, sharing science. It (was) completely open and (is) now closed into five companies, and these five companies are building tools that we will all become entirely dependent upon; and because they're so complicated, we have no idea how to verify the correctness. We have no idea to verify how they work, what they're actually doing. And because we become so dependent on them, if you let just a few months or a few years go by it becomes too late because those dependencies are so strong so I think it really important that we have an open source alternative to these closed companies.”

“발견 문제는 현재 AI에서 발생하고 있습니다. 정보 공유, 연구 공유, 과학 공유에 근거한 일이 있습니다. 이제는 완전히 개방적이고 5 개의 회사를 폐쇄했으며,이 5 개의 회사는 우리 모두가 전적으로 의존하게 될 도구를 구축하고 있습니다. 몇 달 또는 몇 년이 지나도 의존성이 너무 강하기 때문에 너무 늦게되므로 이러한 폐쇄 된 회사에 대한 오픈 소스 대안이 있다는 것이 정말 중요하다고 생각합니다.”

Jack Dorsey & Lyn Alden | The Power of Open Source

Jack Dorsey & Lyn Alden | 오픈 소스의 힘

Bittensor Network: The Neural Internet with Subnet Architecture

Bittensor Network : 서브넷 아키텍처가있는 신경 인터넷

Bittensor operates as a decentralized network of AI models, where miners run AI models across 93 subnets to compete based on specific criteria. Subnets on Bittensor are specialized mini-networks that focus on specific AI tasks, where models compete for rewards (TAO) based on performance, and their performance is assessed and ranked by validators.

Bittensor는 AI 모델의 분산 된 네트워크로 작동하며, 여기서 광부는 93 개의 서브넷에서 AI 모델을 실행하여 특정 기준에 따라 경쟁합니다. Bittensor의 서브넷은 특정 AI 작업에 중점을 둔 특수 미니 네트워크이며, 여기서 모델은 성능에 따라 모델이 보상 (TAO)을 위해 경쟁하며 성능을 평가하고 유효성 검사기에 의해 평가됩니다.

The subnets handle tasks such as text generation, image generation, text-to-speech, and model fine-tuning as we will see below.

서브넷은 아래에서 볼 수 있듯이 텍스트 생성, 이미지 생성, 텍스트 음성 연설 및 모델 미세 조정과 같은 작업을 처리합니다.

The core idea is that monetary incentives will naturally attract the top-performing models and innovators to the most relevant subnets, which creates a "horse racing for AI models" environment.

핵심 아이디어는 금전적 인센티브가 자연스럽게 최고의 모델과 혁신가를 가장 관련성이 높은 서브넷에 자연스럽게 끌어 올릴 것이며, 이는 "AI 모델을위한 경마"환경을 만듭니다.

Bittensor is an ideal platform for projects looking to solve computationally expensive AI problems with a high demand. Some advantages of building on Bittensor include:

Bittensor는 수요가 높은 계산 비용이 비싼 AI 문제를 해결하려는 프로젝트에 이상적인 플랫폼입니다. Bittensor를 구축하는 데있어 몇 가지 장점은 다음과 같습니다.

The verification system, which ensures the accuracy and quality of the AI-generated data through the miner-validator loop.

Miner-Validator 루프를 통해 AI 생성 데이터의 정확성과 품질을 보장하는 검증 시스템.

The ability to deliver cost-effective solutions by replacing human annotators with LLMs.

인간 주석을 LLM으로 대체하여 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 기능.

The potential for monetization of the digital commodity.

디지털 상품의 수익 창출 가능성.

Those who contribute more effectively to the network's intelligence are rewarded accordingly.

네트워크 지능에보다 효과적으로 기여하는 사람들은 그에 따라 보상을받습니다.

Why Bittensor Matters

Bittensor가 중요한 이유

Bittensor was founded on the idea that anyone with specialised resources and knowledge could contribute to decentralized AI. At the same time, by creating competition within its ecosystem, Bittensor ensures that only the most efficient, reliable, and innovative subnets are rewarded with more TAO tokens, while subnets with lower performance receive less TAO tokens and may even be removed from the network.

Bittensor는 전문 자원과 지식을 가진 사람이라면 누구나 분산 된 AI에 기여할 수 있다는 생각에 기반을 두었습니다. 동시에, 생태계 내에서 경쟁을 시작함으로써 Bittensor는 가장 효율적이고 신뢰할 수 있으며 혁신적인 서브넷 만 더 많은 TAO 토큰으로 보상을받는 반면, 성능이 낮은 서브넷에는 TAO 토큰이 적고 네트워크에서 제거 될 수도 있습니다.

One key element of Bittensor is its decentralized nature, which reduces the risk of a single entity controlling the flow of information and censoring content. While centralized platforms are currently acting in ‘good faith’, they remain opaque, and there's always the possibility that this could change in the future.

Bittensor의 핵심 요소 중 하나는 분산 된 특성으로, 정보의 흐름을 제어하고 콘텐츠를 검열하는 단일 엔터티의 위험을 줄입니다. 중앙 집중식 플랫폼은 현재 '선의'로 행동하고 있지만, 불투명하게 남아 있으며, 이것이 미래에 변화가있을 가능성이 항상 있습니다.

A decentralized environment like Bittensor could offer a higher degree of censorship resistance, which is a significant selling point as mainstream AI platforms become increasingly trained to avoid sensitive topics or provide biased responses. We understand that the value of an alternative AI solution that tells the "truth" becomes exponentially higher.

Bittensor와 같은 분산 된 환경은 더 높은 수준의 검열 저항을 제공 할 수 있습니다. 이는 주류 AI 플랫폼이 민감한 주제를 피하거나 편향된 응답을 제공하기 위해 점점 더 많은 훈련을 받기 때문에 상당한 판매 지점입니다. 우리는 "진실"을 알려주는 대안 AI 솔루션의 가치가 기하 급수적으로 더 높아진다는 것을 이해합니다.

How Bittensor Works

Bittensor의 작동 방식

The Bittensor ecosystem consists of a diverse range of participants, all of whom help to ensure that the best AI models rise to the top.

Bittensor Ecosystem은 다양한 AI 모델이 최상위로 상승 할 수 있도록 다양한 범위의 참가자로 구성됩니다.

Subnet owners: Individuals or organizations that devise the model for their subnet, its incentive mechanism, and develop the code for both miners and validators.

서브넷 소유자 : 서브넷, 인센티브 메커니즘에 대한 모델을 고안하고 광부 및 유효성 검사기를위한 코드를 개발하는 개인 또는 조직.

Miners: Miners that host the AI models available to the subnet, and are responsible for processing queries and generating knowledge. They receive TAO based on their contributions to the network.

광부 : 서브넷에 사용 가능한 AI 모델을 호스팅하고 쿼리를 처리하고 지식을 생성하는 책임이 있습니다. 그들은 네트워크에 대한 그들의 기여에 따라 TAO를받습니다.

Validators: Validators act as evaluators within the network, assessing the quality and effectiveness of AI models when managing user requests.

유효성 검사기 : 유효성 검사기는 네트워크 내에서 평가자 역할을하여 사용자 요청을 관리 할 때 AI 모델의 품질과 효과를 평가합니다.

Delegators: Delegators can stake TAO to a validator to receive a share of rewards earned by the validator.

대표단 : 대표단은 유효성 검사기에 획득 한 보상을 받기 위해 유효성 검사기에 TAO를 스테이크 할 수 있습니다.

Consumers: Consumers are end-users that query the network, and pay for this information with TAO.

소비자 : 소비자는 네트워크를 쿼리 하고이 정보를 TAO로 지불하는 최종 사용자입니다.

What Are Subnets on Bittensor?

Bittensor의 서브넷은 무엇입니까?

Bittensor is a Layer 1 blockchain with subnets

Bittensor는 서브넷이있는 층 1 블록 체인입니다