AI革命の波における分散化機械学習ネットワーク

人工知能技術の急速な進展に伴い、私たちはデータ駆動の新時代に入っています。深層学習や自然言語処理などの分野での画期的な進展により、AIの応用は至る所に存在します。2022年にChatGPTが登場したことで、AI業界は爆発的な成長を遂げ、その後、文生成動画や自動オフィスなどのAIツールが次々と登場しました。AI業界の市場価値も急速に上昇し、2030年までに1850億ドルに達すると予測されています。

しかし、現在のAI業界は主に少数のテクノロジー大手によって支配されており、この技術の集中はデータの独占や計算資源の不均等な配分といった課題をもたらしています。Web3の分散化の理念は、これらの問題を解決するための新しい可能性を提供し、AIの発展の構図を再構築することが期待されています。

このAIの波の中で、多くの質の高いWeb3+AIプロジェクトが登場しました。その中でBittensorプロジェクトが際立っており、ブロックチェーンの競争とインセンティブメカニズムを通じて、最適なAIプロジェクトを保持することを目的とした、自動選別機能を持つAIアルゴリズムプラットフォームを構築しました。

! Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか?

Bittensor:分散型機械学習ネットワークのパイオニア

Bittensorは分散化されたインセンティブ機械学習ネットワークおよびデジタル商品市場です。これは、異なる主体によって制御される分散コンピュータネットワーク上で動作し、公平なインセンティブメカニズムを採用して、機械学習計算リソースを必要とする個人にサービスを提供します。

多くの高評価のベンチャーキャピタルプロジェクトとは異なり、Bittensorはより公平で面白く、意味のある技術駆動型プロジェクトのようです。その発展の過程には「大きな夢を描く」や「投資を騙す」といったプロセスはありません:

• 2021年、プロジェクトは分散化AIネットワークを推進する技術専門家のグループによって創設され、Substrateフレームワークを使用してブロックチェーンを構築しました。
• 2022年、Alpha版ネットワークをリリースし、分散化AIの実現可能性を検証しました。Yumaコンセンサスを導入し、データ不可知原則を強調しました。
• 2023年、Beta版をリリースし、トークン経済モデル(TAO)を導入してネットワークの維持を促進します。
• 2024年、DHT技術を活用してデータストレージと検索効率を向上させ、サブネットとデジタル商品市場の概念を普及させる。

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BittensorのトークンTAOは多くの面でビットコインに似ており、総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減します。TAOは公平なスタート分配により配布され、事前採掘やチームや投資家への保留はありません。現在、12秒ごとにブロックが生成され、各ブロックには1 TAOの報酬があり、毎日の生産量は約7200 TAOであり、貢献に応じて各サブネットおよびその参加者に分配されます。

現在までに、Bittensorネットワークの総アカウント数は10万を超え、そのうち非ゼロアカウントは約8万です。過去1年間でTAOの価格は数十倍の最高上昇を記録し、現在の時価総額は約22.78億ドル、コイン価格は321ドルです。

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Bittensorのコア:サブネットアーキテクチャ

Bittensorプロトコルは、分散化された機械学習プロトコルであり、ネットワークの参加者が機械学習能力と予測を交換できるようにし、ピアツーピア方式でモデルとサービスの共有協力を促進します。ネットワークは複数のサブネットで構成されており、優勝劣敗メカニズムを採用しており、パフォーマンスが不十分なサブネットは新しいサブネットに置き換えられます。

サブネットは独立して動作するコードの断片と見なされ、特定のユーザーインセンティブと機能を定めますが、メインネットと同じコンセンサスインターフェースを維持します。現在、ルートサブネットを除いて45のサブネットがあり、2024年5月から7月にかけて64に増加する見込みです。

サブネットには主に3つの役割が含まれています:

1. サブネットの所有者: 基本コードを提供し、インセンティブメカニズムを設定し、マイナー報酬を分配する。

2. マイナー: サーバーとマイニングコードを実行し、競争を通じて優位性を維持します。1人のマイナーは複数のサブネットでノードを実行できます。

3. バリデーター: サブネットの貢献を測定し、正確性を検証し、報酬を得る。TAOをステーキングして追加の利益を得ることができる。

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サブネットの排出はBittensorネットワークにおける報酬配分メカニズムであり、一般的に18%が所有者に、41%が検証者に、41%がマイナーに与えられます。サブネットは256のスロットを含み、そのうち64が検証者に、192がマイナーに割り当てられています。検証者とマイナーのパフォーマンスがその地位と報酬を決定します。

サブネット登録後は7日間の免疫期間があり、初回登録料は100 TAOです。すべての位置が埋まると、新しいサブネットが排出量が最も少なく、免疫期間にないサブネットを置き換えます。したがって、サブネットは淘汰されないように、常にステーキング量と効率を向上させる必要があります。

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革新されたコンセンサスと証明メカニズム

Bittensorネットワークはさまざまなコンセンサスおよび証明メカニズムを採用しており、その中でも最も特徴的なのはPoI(知能証明)メカニズムとYumaコンセンサスです。

PoIメカニズムは、スマート計算タスクを通じて参加者の貢献を検証し、ネットワークの安全性とリソースの効率的な利用を確保します。マイナーは、検証者が割り当てたタスクを完了し、検証者は完了の質に基づいてスコアを付けます。

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Yumaコンセンサスはコアコンセンサスメカニズムです。バリデーターのスコアリング入力アルゴリズムの後、ステーキングが多いバリデーターのスコアリングの重みが高くなります。アルゴリズムは異常な結果を除外し、最終的に総合スコアに基づいて報酬を配分します。このメカニズムはデータ不可知の原則に従い、プライバシーの安全を保護します。

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さらに、BittensorはMOE(混合専門家)メカニズムを導入し、複数の専門的なサブモデルを統合して異なる分野の問題を協力して処理します。検証者は専門モデルのスコアランキングを行い、報酬を配分して継続的な最適化を促します。

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サブネットプロジェクトエコシステム

現在Bittensorには45の登録されたサブネットがあり、そのうち40が名前が付けられています。枠が増えるにつれて、新しいサブネットの登録が容易になっていますが、より激しい競争にも直面しています。長期的には、パフォーマンスの低いサブネットは淘汰されるでしょう。

ランキング上位3つのサブネットはそれぞれ:

• 19号Vision:分散化画像生成と推論に焦点を当て、オープンソースのLLMと画像モデルへのアクセスを提供します。
• 18号Cortex.t:最先端のAIプラットフォームを構築し、APIを通じてテキストと画像の応答を提供します。
• 1号テキスト生成サブネット:Bittensor初のサブネットプロジェクトで、テキスト生成に特化しています。

他のサブネットには、データ処理、トランザクションAIなどの異なるタイプが含まれています。収益リスクの観点から見ると、成功裏に数週間以上運営することでかなりの利益を得ることができますが、新しいノードは競争の中で生き残るために高性能のグラフィックカードと最適化されたアルゴリズムが必要です。

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将来の見通し

1. Web3+AI分野は長期的に市場の熱気を維持し、大量の投資を引き付けると期待されています。

2. Bittensorプロジェクトのアーキテクチャは技術革新と市場の認知を兼ね備えており、上場以来の値上がりが顕著です。

3. その独自のサブネットアーキテクチャは、AIチームが分散化ネットワークに移行するためのハードルを下げ、競争メカニズムも継続的な最適化を促進します。

4. サブネットの数が増えるにつれて、既存のサブネットが得るTAO報酬が減少する可能性があるため、収益の変化に注意する必要があります。

5. サブネットの数が増えることで、プロジェクトの質がまちまちになる問題も生じる可能性があり、質の低いプロジェクトに警戒する必要がある。

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