덕트 자체. Bittensor는 상상할 수 있는 여지가 많지만 많은 과제에 직면해 있습니다. 출력: 제목: Bittensor: 분산형 AI 인프라

Bittensor는 AI 개발자가 기계 학습 모델 또는 기타 AI 관련 개발을 구축하고 배포하는 데 사용하는 분산형 AI 인프라입니다.

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

AI 기술이 가져오는 생산성 향상과 사람들의 삶의 향상.출력:서문

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.

최근 몇 년 동안 데이터, 컴퓨팅 성능 및 알고리즘 연구의 발전으로 AI 개발은 특히 OpenAI GPT-4의 등장으로 큰 발전을 이루었습니다. 이를 대표하는 기본 LLM 대형 모델의 등장으로 생산성 향상과 사회적 효율성의 변화가 촉진되었습니다.

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.

그러나 GPT-4로 대표되는 이러한 폐쇄 소스 대형 모델의 단점도 드러났습니다. 즉, 중앙 집중식 모델은 일반적으로 타사 통합에 대한 제한이 있어 중앙 집중식 모델 기반 AI 에이전트의 확장성과 상호 운용성이 저하됩니다.

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.

따라서 Llama 시리즈와 같은 대규모 오픈 소스 모델을 찾는 연구자가 점점 많아지고 있지만 오픈 소스는 투명성을 의미하지 않으며 많은 과제에 직면해 있습니다.

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.

가장 큰 어려움은 대부분의 기여자에게 오픈 소스 AI 개발에는 경제적 인센티브가 없다는 것입니다. 일부 경쟁 보상이 있더라도 이는 일반적으로 일회성입니다. 후속 개선 및 개발 작업은 여전히 ​​사랑으로 이루어져야 합니다. 특정 규모에 도달하지 않고 팔로어 커뮤니티가 크지 않으면 수입이 더 많아지고 더 많은 기여자가 지속적으로 개선될 수 있습니다.

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.

따라서 Bittensor AI 프로젝트는 web3 토큰 마이닝을 사용하여 오픈 소스 AI 개발을 보다 지속 가능하고 검증 가능하며 효율적으로 만들려고 시도합니다. Yuma Consensus를 통해 우리는 리소스와 연구 채굴자, 검증자 및 AI 프로젝트 서브넷 생성자를 소개하고 정렬하여 전체 AI 연구를 더욱 투명하고 분산화합니다. 누구나 AI 기여에 참여하고 그에 합당한 보상을 받을 수 있습니다.

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!

유통 시장에서 토큰의 성능도 사람들의 기대를 확인시켜 줍니다. 가격은 2023년 9월 50달러 이상에서 2024년 12월 500위안 이상으로 10배나 올랐습니다!

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.

최근 Bittensor의 투자자이자 Digital Money Group의 창립자는 Bittensor 생태계 내에서 서브넷 프로젝트 인큐베이팅을 전담하는 액셀러레이터인 Yuma를 설립하고 CEO를 맡아 Bittensor 프로젝트에 대한 자신감과 잠재력을 보여주었습니다.

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.

물론 모든 프로젝트의 성공에는 의심의 여지가 없습니다. Bittensor는 창립 이래로 많은 FUD를 겪었습니다. 이 기사에서는 아직 완전히 답변되지 않은 많은 질문을 요약하고 연구 및 분석을 통해 분산형 AI 트랙에서 Bittensor의 향후 포지셔닝과 가능성을 이해하려고 노력합니다.

What is Bittensor?

Bittensor 란 무엇입니까?

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 및 Garrett Oetken을 포함한 캐나다 토론토 팀이 2021년에 설립한 Bittensor는 AI 개발자가 기계 학습 모델 또는 기타 AI 관련 개발을 구축하고 배포하는 데 사용하는 분산형 AI 인프라입니다. 이미 자체 블록체인이 있는지 여부에 관계없이 많은 Web3 AI 프로젝트는 Bittensor의 블록체인 "서브텐서"에 액세스하여 해당 서브넷 중 하나가 될 수 있습니다.

What is a Subnet?

서브넷이란 무엇입니까?

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.

서브넷은 Bittensor 생태계의 핵심을 형성합니다. 각 Bittensor 서브넷은 독립적인 인센티브 기반 경쟁 시장입니다. 누구나 서브넷을 생성하고, 서브넷에서 수행할 작업을 사용자 정의하고, 인센티브 메커니즘을 설계할 수 있습니다(기계 학습 비유에서 인센티브 메커니즘은 원하는 결과를 향해 모델 교육을 안내할 수 있는 목표 손실 함수로 이해될 수 있음). 서브넷을 생성하려면 등록비(TAO)만 지불하면 되며, 해당 서브넷에 대한 netuid를 얻을 수 있습니다. 서브넷 생성자는 서브넷 내의 운영 작업을 맡을 필요가 없으며, 서브넷 작업을 운영할 수 있는 권한을 다른 사람에게 양도합니다.

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).

서브넷 운영 작업은 다른 사람이 참여할 수 있는 또 다른 방법, 즉 기존 서브넷에 가입하는 방법을 제공합니다. 기존 서브넷에 가입하는 경우에는 서브넷 마이너로 참여하거나 서브넷 유효성 검사기로 참여하는 두 가지 방법이 있습니다. TAO로 표시된 등록비를 지불하는 것 외에도(검증인인 경우 TAO를 스테이킹해야 함) 충분한 컴퓨팅 리소스가 있는 컴퓨터를 제공하고 컴퓨터와 지갑을 서브넷에 등록하고 실행하기만 하면 됩니다. 이 컴퓨터의 서브넷 빌더가 제공하는 서브넷 마이너 모듈 또는 서브넷 유효성 검사기 모듈(두 모듈 모두 Bittensor API의 Python 코드입니다.)

How does the competitive market for subnets work?

서브넷의 경쟁 시장은 어떻게 작동합니까?

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.

서브넷 경쟁이 진행되는 방식은 다음과 같습니다. 귀하가 서브넷 채굴자가 되기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 서브넷 유효성 검사기는 완료해야 할 몇 가지 작업을 할당합니다. 서브넷의 다른 채굴자도 동일한 유형의 작업을 받게 됩니다. 모든 서브넷 마이너는 작업을 완료한 후 결과를 서브넷 유효성 검사기에 제출합니다.

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

그런 다음 서브넷 유효성 검사기는 서브넷 마이너가 제출한 작업의 품질을 평가하고 순위를 매깁니다. 서브넷 채굴자로서 귀하는 작업 품질에 따라 (TAO로) 보상을 받게 됩니다. 마찬가지로 다른 서브넷 채굴자도 성과에 따라 상응하는 보상을 받게 됩니다. 동시에 고품질 서브넷 채굴자가 더 나은 보상을 받을 수 있도록 서브넷 검증자에게도 보상이 제공됩니다.