Qu'est-ce que Bittensor (TAO) ? Comment cela rend-il les algorithmes d'IA composables ?

Débutant3/11/2024, 5:16:48 AM
Cet article présente le projet d'IA Bittersor, y compris la tokenomique, les sous-réseaux, les algorithmes et les rôles des différents participants.

Introduction du projet

Bittensor est essentiellement un réseau peer-to-peer (P2P) sans autorisation qui tire parti de l'économie de jetons blockchain pour encourager la création et l'exploitation de produits d'IA. Pour les développeurs, le réseau Bittensor propose une méthode permettant de décentraliser les applications d'intelligence artificielle, et pour les utilisateurs finaux, il permet un accès direct aux ressources du réseau à moindre coût. La vision du réseau Bittensor est d'exploiter la puissance du marché numérique pour favoriser le développement de la principale denrée numérique : l'intelligence artificielle. Son objectif est de créer le réseau d'IA le plus puissant, de permettre à chaque personne ordinaire d'en bénéficier et de s'approprier, en favorisant un modèle de développement ascendant plutôt que descendant.

Sous-réseaux

Toutes les applications d'IA du réseau Bittensor se trouvent sur ses sous-réseaux, ou sous-réseaux. Chaque sous-réseau a un cas d'utilisation dédié. Bittensor compte actuellement 32 sous-réseaux, comme le montre la figure suivante.

Graphique 1 : Écosystème de sous-réseaux, source : X @0xai_dev

Voici quelques exemples typiques de sous-réseaux :

Le sous-réseau 1 appartient à la catégorie des sous-réseaux de génération de texte, où les validateurs envoient des instructions aux mineurs, et les mineurs génèrent des résultats en fonction de ces instructions. Le mineur qui obtiendra le meilleur résultat recevra une récompense.

Subnet5 est un sous-réseau qui permet de générer des images à partir de texte, où les mineurs créent des images en fonction des besoins des clients. Les validateurs classent les images en fonction de leur attrait esthétique et de leur correspondance avec les mots du client. De plus, les validateurs sont passibles d'une pénalité mineure pour les images trop similaires sur le plan stylistique, afin de favoriser la diversité des modèles d'images hébergés par les mineurs.

Subnet8 est un sous-réseau qui utilise l'intelligence artificielle pour prédire les tendances des marchés financiers. Il se concentre actuellement principalement sur la prévision de l'évolution des cours du Bitcoin. Cependant, au fur et à mesure du développement du projet, il s'étendra progressivement à d'autres marchés financiers ou à des domaines spécifiques (tels que les paris sportifs). Les dernières données concernant ce sous-réseau montrent que la récompense minière quotidienne moyenne est de 133 000 dollars, avec une récompense annuelle estimée à 32 millions de dollars.


Graphique 2 : Données relatives au sous-réseau 8, source : www.taoshi.io

Rôles dans la blockchain

1) Mineurs : peuvent être compris comme les fournisseurs de modèles ou d'algorithmes d'IA, hébergeant des modèles d'IA et les proposant au réseau Bittensor. Les différents sous-réseaux de Bittensor utilisent différents modèles, tels que des modèles de génération de texte, des modèles de génération d'images, etc.

2) Validateurs : agissez en tant qu'évaluateurs du réseau Bittensor, dans le but d'évaluer et de vérifier les résultats obtenus par les mineurs afin d'aider les clients à obtenir les meilleures solutions. Pour devenir validateur, un utilisateur doit figurer parmi les 64 meilleurs détenteurs de TAO et enregistrer un UID sur l'un de ses sous-réseaux. (Cependant, en regardant la liste des validateurs, il semblerait que la plupart des institutions de l'écosystème du projet soient incluses. Peut-être que d'autres organisations ou utilisateurs deviendront des validateurs plus tard.)

Graphique 3 : Liste des validateurs, source : www.taostats.io

3) Nominateurs : les nominateurs délèguent leurs jetons TAO aux validateurs pour montrer leur soutien et gagner des récompenses de staking. Les informations relatives aux validateurs sont ouvertes et décentralisées, ce qui permet aux nominateurs de faire des recherches et de choisir les validateurs appropriés pour miser leurs jetons sur la base d'informations accessibles au public.

4) Utilisateurs : Les utilisateurs ultimes des modèles d'IA du réseau Bittensor.

En une phrase, la relation entre ces quatre rôles peut être résumée comme suit : les utilisateurs/clients présentent leurs demandes ; les mineurs génèrent les résultats des tâches à l'aide de modèles d'IA sur le sous-réseau correspondant en fonction de ces demandes ; les validateurs évaluent les résultats et sélectionnent la meilleure solution pour les clients ; les nominateurs choisissent les validateurs qu'ils soutiennent pour la mise en jeu de jetons.

Architecture technique

Le réseau Bittensor est un protocole d'apprentissage automatique peer-to-peer décentralisé. Au sein du réseau, l'intelligence des machines est mesurée par d'autres systèmes intelligents sur Internet de manière peer-to-peer (P2P) continue et asynchrone. Ce système se concentre non seulement sur la capacité du modèle à effectuer des tâches spécifiques, mais il évalue également sa capacité à produire des informations. Le réseau utilise un registre numérique pour enregistrer les réalisations des chercheurs (mineurs/développeurs) et les récompenser, leur permettant ainsi de bénéficier des travaux créés par l'intelligence artificielle. Le réseau est divisé en deux parties : la couche IA qui traite les renseignements et la couche blockchain chargée de l'enregistrement et de la récompense.

La couche blockchain est une blockchain de couche 0 basée sur le substrat Polkadot, chargée d'exécuter des mécanismes de consensus, de garantir l'identité des nœuds et d'encourager les nœuds du réseau. Situées sous la couche d'intelligence artificielle, les deux couches communiquent par le biais d'une communication interprocessus. Pour répartir équitablement les incitations entre tous les nœuds participants, le réseau Bittensor utilise le consensus et s'appuie sur une confiance pondérée en fonction des enjeux (obtenue grâce à la participation des validateurs et des nominateurs). Outre l'inférence et l'entraînement, la couche IA est également chargée d'extraire le noyau Bittensor et de garantir la compatibilité des réseaux de neurones avec les entrées/sorties des autres nœuds du réseau.

Graphique 4 : Blockchain et système d'IA, source sur bittensor.com

Consensus de Yuma

Le consensus de Yuma est un algorithme de consensus peer-to-peer décentralisé conçu pour répartir équitablement les ressources informatiques sur le réseau de nœuds. Le réseau Bittensor est supporté par l'algorithme Yuma Consensus. Il adopte un mécanisme de consensus hybride qui intègre Proof of Work (POW) et Proof of Stake (POS). Les nœuds du réseau effectuent des calculs, vérifient les transactions et créent de nouveaux blocs, qui sont également vérifiés par d'autres nœuds. Les contributeurs qui réussissent la vérification reçoivent des récompenses sous forme de jetons. Par rapport aux mécanismes de consensus traditionnels, ce mode hybride combine les avantages des deux mécanismes de consensus. D'une part, cela évite la consommation d'énergie excessive du mécanisme POW, répondant ainsi à des préoccupations environnementales ; d'autre part, il contourne les risques de centralisation présents dans les points de vente, garantissant ainsi la sécurité et la décentralisation du réseau.

Économie des jetons

Le jeton de Bittensor, TAO, sert de jeton de récompense, de jeton d'accès et de jeton de gouvernance du réseau, permettant aux détenteurs de jetons de miser également leurs jetons. Un TAO est produit toutes les 12 secondes, soit l'émission de 7 200 jetons par jour. Les nouveaux jetons sont répartis équitablement entre les mineurs et les validateurs. L'offre totale de TAO est fixée à 21 millions d'euros, le taux d'émission diminuant de moitié une fois que la moitié de l'offre est émise. Cette réduction de moitié a lieu toutes les 12 secondes par bloc, soit l'équivalent d'une réduction de moitié tous les quatre ans, chaque demi-émission restante déclenchant un nouvel événement de réduction de moitié jusqu'à ce que les 21 millions de TAO soient en circulation. Cela peut être considéré comme un hommage au Bitcoin. Au moment de la rédaction de cet article, l'offre en circulation du jeton a atteint plus de 6 millions de dollars, avec une capitalisation boursière de 3,5 milliards de dollars, ce qui le place au 26e rang sur CoinGecko.

L'image suivante est un instantané de la distribution de jetons sur taostats.io, indiquant que TAO était un lancement correct, sans préventes aux sociétés de capital-risque, etc. Actuellement, l'offre en circulation représente environ 30 % de l'offre totale.


Graphique 5 : Modèle d'économie symbolique, source tirée de la source www.taostats.io

Résumé

Dans un article publié le mois dernier par Vitalik Buterin, « Quelles sont les interactions les plus fructueuses entre les cryptomonnaies et l'intelligence artificielle ? » , il a été mentionné : « Il est possible d'utiliser des incitations cryptographiques pour renforcer l'intelligence artificielle sans tomber dans le terrier des méthodes entièrement cryptées, et des approches telles que Bittensor en font partie. » Cela montre que Vitalik soutient le projet Bittensor. Le projet sélectionne les meilleures options parmi les modèles d'algorithmes existants par le biais de mécanismes d'incitation, ce qui signifie qu'il ne produit pas d'algorithmes mais les transporte, favorisant ainsi le développement du marché décentralisé de l'IA. Grâce à la popularité continue de l'intelligence artificielle, la valeur de marché du projet a presque triplé depuis janvier de cette année. Personnellement, je trouve que le riche écosystème d'applications de son sous-réseau, comme les diagnostics médicaux, la création de ressources 3D, la génération de sons, la génération d'images, la formation préalable à des modèles distribués, etc., est très intéressant et mérite d'être approfondi.

Auteur : @shellylh123
Traduction effectuée par : Piper
Examinateur(s): Edward、KOWEI、Ashley
* Les informations ne sont pas destinées à être et ne constituent pas des conseils financiers ou toute autre recommandation de toute sorte offerte ou approuvée par Gate.io.
* Cet article ne peut être reproduit, transmis ou copié sans faire référence à Gate.io. Toute contravention constitue une violation de la loi sur le droit d'auteur et peut faire l'objet d'une action en justice.

Qu'est-ce que Bittensor (TAO) ? Comment cela rend-il les algorithmes d'IA composables ?

Débutant3/11/2024, 5:16:48 AM
Cet article présente le projet d'IA Bittersor, y compris la tokenomique, les sous-réseaux, les algorithmes et les rôles des différents participants.

Introduction du projet

Bittensor est essentiellement un réseau peer-to-peer (P2P) sans autorisation qui tire parti de l'économie de jetons blockchain pour encourager la création et l'exploitation de produits d'IA. Pour les développeurs, le réseau Bittensor propose une méthode permettant de décentraliser les applications d'intelligence artificielle, et pour les utilisateurs finaux, il permet un accès direct aux ressources du réseau à moindre coût. La vision du réseau Bittensor est d'exploiter la puissance du marché numérique pour favoriser le développement de la principale denrée numérique : l'intelligence artificielle. Son objectif est de créer le réseau d'IA le plus puissant, de permettre à chaque personne ordinaire d'en bénéficier et de s'approprier, en favorisant un modèle de développement ascendant plutôt que descendant.

Sous-réseaux

Toutes les applications d'IA du réseau Bittensor se trouvent sur ses sous-réseaux, ou sous-réseaux. Chaque sous-réseau a un cas d'utilisation dédié. Bittensor compte actuellement 32 sous-réseaux, comme le montre la figure suivante.

Graphique 1 : Écosystème de sous-réseaux, source : X @0xai_dev

Voici quelques exemples typiques de sous-réseaux :

Le sous-réseau 1 appartient à la catégorie des sous-réseaux de génération de texte, où les validateurs envoient des instructions aux mineurs, et les mineurs génèrent des résultats en fonction de ces instructions. Le mineur qui obtiendra le meilleur résultat recevra une récompense.

Subnet5 est un sous-réseau qui permet de générer des images à partir de texte, où les mineurs créent des images en fonction des besoins des clients. Les validateurs classent les images en fonction de leur attrait esthétique et de leur correspondance avec les mots du client. De plus, les validateurs sont passibles d'une pénalité mineure pour les images trop similaires sur le plan stylistique, afin de favoriser la diversité des modèles d'images hébergés par les mineurs.

Subnet8 est un sous-réseau qui utilise l'intelligence artificielle pour prédire les tendances des marchés financiers. Il se concentre actuellement principalement sur la prévision de l'évolution des cours du Bitcoin. Cependant, au fur et à mesure du développement du projet, il s'étendra progressivement à d'autres marchés financiers ou à des domaines spécifiques (tels que les paris sportifs). Les dernières données concernant ce sous-réseau montrent que la récompense minière quotidienne moyenne est de 133 000 dollars, avec une récompense annuelle estimée à 32 millions de dollars.


Graphique 2 : Données relatives au sous-réseau 8, source : www.taoshi.io

Rôles dans la blockchain

1) Mineurs : peuvent être compris comme les fournisseurs de modèles ou d'algorithmes d'IA, hébergeant des modèles d'IA et les proposant au réseau Bittensor. Les différents sous-réseaux de Bittensor utilisent différents modèles, tels que des modèles de génération de texte, des modèles de génération d'images, etc.

2) Validateurs : agissez en tant qu'évaluateurs du réseau Bittensor, dans le but d'évaluer et de vérifier les résultats obtenus par les mineurs afin d'aider les clients à obtenir les meilleures solutions. Pour devenir validateur, un utilisateur doit figurer parmi les 64 meilleurs détenteurs de TAO et enregistrer un UID sur l'un de ses sous-réseaux. (Cependant, en regardant la liste des validateurs, il semblerait que la plupart des institutions de l'écosystème du projet soient incluses. Peut-être que d'autres organisations ou utilisateurs deviendront des validateurs plus tard.)

Graphique 3 : Liste des validateurs, source : www.taostats.io

3) Nominateurs : les nominateurs délèguent leurs jetons TAO aux validateurs pour montrer leur soutien et gagner des récompenses de staking. Les informations relatives aux validateurs sont ouvertes et décentralisées, ce qui permet aux nominateurs de faire des recherches et de choisir les validateurs appropriés pour miser leurs jetons sur la base d'informations accessibles au public.

4) Utilisateurs : Les utilisateurs ultimes des modèles d'IA du réseau Bittensor.

En une phrase, la relation entre ces quatre rôles peut être résumée comme suit : les utilisateurs/clients présentent leurs demandes ; les mineurs génèrent les résultats des tâches à l'aide de modèles d'IA sur le sous-réseau correspondant en fonction de ces demandes ; les validateurs évaluent les résultats et sélectionnent la meilleure solution pour les clients ; les nominateurs choisissent les validateurs qu'ils soutiennent pour la mise en jeu de jetons.

Architecture technique

Le réseau Bittensor est un protocole d'apprentissage automatique peer-to-peer décentralisé. Au sein du réseau, l'intelligence des machines est mesurée par d'autres systèmes intelligents sur Internet de manière peer-to-peer (P2P) continue et asynchrone. Ce système se concentre non seulement sur la capacité du modèle à effectuer des tâches spécifiques, mais il évalue également sa capacité à produire des informations. Le réseau utilise un registre numérique pour enregistrer les réalisations des chercheurs (mineurs/développeurs) et les récompenser, leur permettant ainsi de bénéficier des travaux créés par l'intelligence artificielle. Le réseau est divisé en deux parties : la couche IA qui traite les renseignements et la couche blockchain chargée de l'enregistrement et de la récompense.

La couche blockchain est une blockchain de couche 0 basée sur le substrat Polkadot, chargée d'exécuter des mécanismes de consensus, de garantir l'identité des nœuds et d'encourager les nœuds du réseau. Situées sous la couche d'intelligence artificielle, les deux couches communiquent par le biais d'une communication interprocessus. Pour répartir équitablement les incitations entre tous les nœuds participants, le réseau Bittensor utilise le consensus et s'appuie sur une confiance pondérée en fonction des enjeux (obtenue grâce à la participation des validateurs et des nominateurs). Outre l'inférence et l'entraînement, la couche IA est également chargée d'extraire le noyau Bittensor et de garantir la compatibilité des réseaux de neurones avec les entrées/sorties des autres nœuds du réseau.

Graphique 4 : Blockchain et système d'IA, source sur bittensor.com

Consensus de Yuma

Le consensus de Yuma est un algorithme de consensus peer-to-peer décentralisé conçu pour répartir équitablement les ressources informatiques sur le réseau de nœuds. Le réseau Bittensor est supporté par l'algorithme Yuma Consensus. Il adopte un mécanisme de consensus hybride qui intègre Proof of Work (POW) et Proof of Stake (POS). Les nœuds du réseau effectuent des calculs, vérifient les transactions et créent de nouveaux blocs, qui sont également vérifiés par d'autres nœuds. Les contributeurs qui réussissent la vérification reçoivent des récompenses sous forme de jetons. Par rapport aux mécanismes de consensus traditionnels, ce mode hybride combine les avantages des deux mécanismes de consensus. D'une part, cela évite la consommation d'énergie excessive du mécanisme POW, répondant ainsi à des préoccupations environnementales ; d'autre part, il contourne les risques de centralisation présents dans les points de vente, garantissant ainsi la sécurité et la décentralisation du réseau.

Économie des jetons

Le jeton de Bittensor, TAO, sert de jeton de récompense, de jeton d'accès et de jeton de gouvernance du réseau, permettant aux détenteurs de jetons de miser également leurs jetons. Un TAO est produit toutes les 12 secondes, soit l'émission de 7 200 jetons par jour. Les nouveaux jetons sont répartis équitablement entre les mineurs et les validateurs. L'offre totale de TAO est fixée à 21 millions d'euros, le taux d'émission diminuant de moitié une fois que la moitié de l'offre est émise. Cette réduction de moitié a lieu toutes les 12 secondes par bloc, soit l'équivalent d'une réduction de moitié tous les quatre ans, chaque demi-émission restante déclenchant un nouvel événement de réduction de moitié jusqu'à ce que les 21 millions de TAO soient en circulation. Cela peut être considéré comme un hommage au Bitcoin. Au moment de la rédaction de cet article, l'offre en circulation du jeton a atteint plus de 6 millions de dollars, avec une capitalisation boursière de 3,5 milliards de dollars, ce qui le place au 26e rang sur CoinGecko.

L'image suivante est un instantané de la distribution de jetons sur taostats.io, indiquant que TAO était un lancement correct, sans préventes aux sociétés de capital-risque, etc. Actuellement, l'offre en circulation représente environ 30 % de l'offre totale.


Graphique 5 : Modèle d'économie symbolique, source tirée de la source www.taostats.io

Résumé

Dans un article publié le mois dernier par Vitalik Buterin, « Quelles sont les interactions les plus fructueuses entre les cryptomonnaies et l'intelligence artificielle ? » , il a été mentionné : « Il est possible d'utiliser des incitations cryptographiques pour renforcer l'intelligence artificielle sans tomber dans le terrier des méthodes entièrement cryptées, et des approches telles que Bittensor en font partie. » Cela montre que Vitalik soutient le projet Bittensor. Le projet sélectionne les meilleures options parmi les modèles d'algorithmes existants par le biais de mécanismes d'incitation, ce qui signifie qu'il ne produit pas d'algorithmes mais les transporte, favorisant ainsi le développement du marché décentralisé de l'IA. Grâce à la popularité continue de l'intelligence artificielle, la valeur de marché du projet a presque triplé depuis janvier de cette année. Personnellement, je trouve que le riche écosystème d'applications de son sous-réseau, comme les diagnostics médicaux, la création de ressources 3D, la génération de sons, la génération d'images, la formation préalable à des modèles distribués, etc., est très intéressant et mérite d'être approfondi.

Auteur : @shellylh123
Traduction effectuée par : Piper
Examinateur(s): Edward、KOWEI、Ashley
* Les informations ne sont pas destinées à être et ne constituent pas des conseils financiers ou toute autre recommandation de toute sorte offerte ou approuvée par Gate.io.
* Cet article ne peut être reproduit, transmis ou copié sans faire référence à Gate.io. Toute contravention constitue une violation de la loi sur le droit d'auteur et peut faire l'objet d'une action en justice.
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