الهندسة المعمارية التقنية لبيتنسور

هيكل الشبكة وتفاعل العقد

في أساسية بنية Bittensor تقع شبكة من العقد، المشار إليها بالأعصاب، التي تتعاون لتعزيز ذكاء الشبكة. يتم تصنيف هذه الأعصاب إلى نوعين رئيسيين: المنقبين والمدققين. المنقبون مسؤولون عن تدريب نماذج التعلم الآلي وتقديم نواتج قيمة، بينما يقوم المدققون بتقييم جودة هذه النواتج وضمان سلامة الشبكة.

تُسهِّل التواصل بين الخلايا العصبية من خلال نموذج الخادم-العميل. ينتشر المُنقبون مُشغِّلات الأكسون لاستقبال ومعالجة البيانات من المُحققين، بينما يستخدم المُحققون عملاء الديندرايت لنقل البيانات إلى المُنقبين. تتم تجميع البيانات المبادلة بين هذه الكيانات في كائنات السينابس، التي تُهيِّئ البيانات للنقل والمعالجة السلسين. تضمن هذه الهندسة المعمارية تدفُّق البيانات بكفاءة بين العُقَد، مما يمكن التعاون والتعلم في الوقت الحقيقي.

للحفاظ على سجل منظم ومحدث لجميع العصبيات المشاركة، يستخدم Bittensor ميتاغراف. يوفر هذا الدليل العالمي معلومات شاملة حول الحالة الحالية للشبكة، بما في ذلك تفاصيل حول كل عصب ومقاييس أدائه. يعتبر ميتاغراف مهمًا لتسهيل التفاعلات بدون ثقة وضمان الشفافية داخل الشبكة.

التحتية للشبكة بأكملها هي سلسلة الكتل Subtensor، التي تربط الخلايا العصبية وتسجل جميع المعاملات والتفاعلات.

الشبكات الفرعية في المهام الذكاء الاصطناعي المتخصصة

شبكة Bittensor مقسمة إلى شبكات فرعية، كل منها مصمم لمعالجة مهام أو مجالات ذكاء اصطناعي محددة. تسمح هذه الشقوق ببيئات تدريب متخصصة حيث يمكن للنماذج التركيز على مجالات مشكلة محددة، مما يؤدي إلى حلول أكثر دقة وفعالية.

تعمل كل شبكة فرعية بشكل مستقل، مع مجموعتها الخاصة من المُنقبين والمُحققين الذين يتعاونون لتحقيق أهداف الشبكة الفرعية. تمكن هذه الاستقلالية الشبكات الفرعية من تنفيذ آليات حوافز مخصصة وبروتوكولات تحقق مناسبة لمهامها الخاصة.

يتم تسهيل إنشاء وإدارة الشبكات الفرعية عن طريق مبتكري الشبكة الفرعية، الذين يصممون آليات التحفيز ويشرفون على مشاركة المنقبين والمدققين. يتحمل مبتكرو الشبكة الفرعية مسؤولية ضمان جذب الأعضاء الذين يؤدون بأداء عالٍ والحفاظ على بيئة عادلة وشفافة.

الخلايا العصبية: المنقبون والمحققون

في Bittensor، العصبون هي الوحدات الأساسية التي تدفع وظائف الشبكة، حيث تجسد أدوار المنقبين والموثقين. يتولى المنقبون مهمة تدريب نماذج تعلم الآلة وتوليد النواتج التي تسهم في الذكاء الجماعي للشبكة. ينشرون خوادم Axon للتعامل مع الطلبات الواردة من الموثقين، معالجة البيانات، وإنتاج الردود التي تتماشى مع أهداف الشبكة الفرعية. يتم تحفيز المنقبين لتحسين نماذجهم بشكل مستمر، حيث ترتبط مكافآتهم مباشرة بجودة وصلة إخراجاتهم.

المحققون، من ناحية أخرى، مسؤولون عن تقييم أداء المنقبين. يستخدمون عملاء Dendrite لإرسال استفسارات إلى المنقبين وتقييم الردود بناءً على معايير محددة مسبقًا تم تحديدها بواسطة آلية الحوافز للشبكة الفرعية. يخصص المحققون أوزانًا لمخرجات المنقبين، تعكس جودتها وفائدتها. تُقدم هذه الأوزان بعد ذلك إلى سلسلة الكتل، مما يؤثر على توزيع المكافآت داخل الشبكة الفرعية. التقييمات الدقيقة والعادلة من قبل المحققين أمر حاسم، حيث تحافظ على سلامة وقابلية الثقة للشبكة.

تتحكم التفاعل بين المنقبين والموثقين ببروتوكول محدد بشكل جيد يضمن الشفافية والمساءلة. يتم تحفيز الموثقين لتقديم تقييمات صادقة، حيث يمكن أن تؤدي التحرجات عن التوافق إلى تقليل الجوائز. يعزز هذا الآلية بيئة تعاونية حيث يعمل كل من المنقبين والموثقين نحو الهدف المشترك لتعزيز ذكاء الشبكة.

للمشاركة بفعالية، يجب على كل من المنقبين والمحققين تلبية متطلبات الحساب الرقمي المحددة، بما في ذلك الطاقة الكافية للمعالجة والذاكرة وعرض النطاق الترددي والتخزين. تضمن هذه الشروط الأساسية أن يمكن لجميع الخلايا العصبية التعامل مع متطلبات أدوارها، مما يساهم في أداء الشبكة وموثوقيتها.

آليات الحوافز

تم تصميم آليات الحوافز داخل Bittensor لدفع سلوك المشاركين، مما يضمن أن المساهمات تتماشى مع أهداف الشبكة. يقوم كل شبكة فرعية بتنفيذ آلية حوافز خاصة بها، مصممة لمهامها وأهدافها المحددة. تحدد هذه الآليات كيف يقوم المحققون بتقييم إخراج المنقبين وكيفية توزيع المكافآت استنادًا إلى الأداء. من خلال تحديد معايير واضحة للنجاح، تحفز آليات الحوافز المنقبين على تحسين نماذجهم وإنتاج مخرجات عالية الجودة.

يُمثل المُحقّقون دورًا هامًا في هذه العملية من خلال تخصيص أوزان لاستجابات المُنقبين، تعكس جودتها وصلتها. تُجمَع هذه الأوزان ويتم تقديمها إلى سلسلة الكتل، مما يشكل أساس توزيع الجوائز. يُشجّع المُحقّقون على تقديم تقييمات دقيقة، حيث يؤدي التناسق مع تقييمات المُحقّقين الآخرين إلى جوائز أعلى.

توافق يوما

يستخدم Bittensor Yuma Consensus، وهي آلية تصنيف لامركزية مصممة لضمان التقييم العادل وتوزيع الجوائز عبر الشبكة. على عكس آليات التوافق التقليدية مثل دليل العمل (PoW) أو دليل الحصة (PoS)، التي تقوم في المقام الأول بتأكيد المعاملات، يتم بناء Yuma Consensus لتقييم وتصنيف مساهمات الذكاء الاصطناعي داخل الشبكة. إنه يحدد كيفية تعيين الوزن من قبل المدققين لإخراج المنقبين، مما يؤثر على مكافآتهم بناءً على جودة المساهمة بدلاً من القوة الحسابية أو المخاطر المالية.

تضمن هذه الطريقة أن يتحسن الشبكة باستمرار عن طريق مكافأة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تقدم ردود قيمة ودقيقة. كما تمنع التلاعب عن طريق إنشاء عملية تصنيف شفافة وقابلة للتحقق تقلل من الذاتية والتحيز. من خلال تنفيذ Yuma Consensus ، يحافظ Bittensor على نظام مركزي مهيكل حيث تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي وتتعاون لتحسين الذكاء في بيئة غير قابلة للثقة.

يسلط الضوء على

• هيكل الشبكة وتفاعل العقد – تتكون شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية Bittensor من منقبين ومحققين وعقد فرعية، حيث يقوم كل منهم بدور مميز في التدريب والتقييم وتشكيل التوافق.
• الشبكات الفرعية للمهام الذكية المتخصصة - توزع أعباء العمل الذكي عبر الشبكات الفرعية المستقلة، حيث يركز كل منها على تطبيق معين، مما يعزز كفاءة التدريب ويضمن تحسينات محددة للمهام.
• الخلايا العصبية: المُنقبون والمُحققون - يُولِّد المُنقبون مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي، بينما يقوم المُحققون بتقييم دقتها وتخصيص الأوزان، مما يؤثر على توزيع الأجور.
• آليات الحوافز - يتم تخصيص المكافأة استنادًا إلى تقييمات المحقق، مما يضمن أن تتلقى النواتج الذكاء الاصطناعي عالية الجودة تعويضًا مناسبًا مع الحفاظ على سلامة الشبكة.
• توافق يوما - آلية التصنيف اللامركزية تحدد كيفية تقييم ومكافأة المساهمات الذكية، مما يقلل من التلاعب ويضمن المنافسة العادلة بين المشاركين.