Mining

Mining in Bittensor

Beim Mining in Bittensor können Teilnehmer KI-generierte Ausgaben gegen TAO-Token-Belohnungen beisteuern. Im Gegensatz zum traditionellen Blockchain-Mining, das auf dem Lösen kryptografischer Rätsel beruht, konzentrieren sich Bittensor-Miner auf das Training und die Verfeinerung von maschinellen Lernmodellen. Anstatt um Blockbelohnungen auf der Grundlage von Rechenleistung zu konkurrieren, konkurrieren Miner auf der Grundlage der Qualität ihrer KI-generierten Antworten. Diese Antworten werden an ein bestimmtes Subnetz gesendet, wo Validatoren deren Relevanz und Genauigkeit bewerten. Die besten Ausgaben erhalten die höchsten Platzierungen, und Miner, die konsequent starke Ergebnisse produzieren, verdienen einen größeren Anteil an TAO-Emissionen.

Jedes Subnetz ist auf eine spezifische KI-Aufgabe spezialisiert, wie z. B. Sprachübersetzung, Datenanalyse oder Bilderkennung. Miner wählen ein Subnetz, das ihren Fähigkeiten entspricht, und arbeiten daran, ihre Modelle zu optimieren, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Ein Miner, der in einem Subnetz für die natürliche Sprachverarbeitung arbeitet, könnte sich beispielsweise auf die Erzeugung genauer Textergänzungen oder Übersetzungen konzentrieren. Da Validatoren bestimmen, wie Belohnungen verteilt werden, müssen Miner ihre Modelle kontinuierlich verbessern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Je nützlicher und präziser ihre Ergebnisse sind, desto besser sind ihre Chancen, TAO-Belohnungen zu sichern.

Die Teilnahme am Bittensor-Mining erfordert Hardware, die in der Lage ist, maschinelles Lernen zu verarbeiten. GPUs werden häufig verwendet, da sie eine schnellere Verarbeitung von KI-Workloads ermöglichen. Auch eine stabile Internetverbindung ist erforderlich, um sicherzustellen, dass die Einreichungen ohne Verzögerungen im Netzwerk ankommen. Während fortgeschrittene Programmierkenntnisse Minern helfen können, ihre Modelle zu feinabstimmen, konzentrieren sich einige Teilnehmer ausschließlich darauf, anderen Rechenleistung zur Verfügung zu stellen.

Bevor ein Miner mit der Arbeit beginnen kann, muss er seinen Knoten in einem ausgewählten Subnetz registrieren. Dies umfasst das Erstellen einer Brieftasche und das Sichern einer eindeutigen Kennung (UID), die es dem Netzwerk ermöglicht, ihre Beiträge zu verfolgen. Der Registrierungsprozess erfordert eine kleine Menge TAO, um einen Platz zu reservieren, ähnlich einer Sicherheitsleistung. Sobald sie registriert sind, können Miner damit beginnen, KI-generierte Antworten zur Validierung einzureichen. Wenn ihre Ausgaben von den Validatoren konsequent gut bewertet werden, erhöhen sie ihre Einnahmen und stärken ihre Position im Netzwerk.

Die Validatoren bewerten jede Einreichung und weisen ein Gewicht zu, um zu bestimmen, wie viel TAO ein Miner verdient. Der Prozess ähnelt dem, wie Lehrer Studentenarbeiten benoten – qualitativ hochwertige Arbeiten erhalten bessere Noten und größere Belohnungen. Um zu verhindern, dass Validatoren einfach die Bewertungen anderer kopieren, verwendet Bittensor einen Commit-Reveal-Prozess. Die Validatoren reichen zunächst ihre Ranglisten in verschlüsselter Form ein, die später offengelegt wird. Dies stellt sicher, dass jeder Validator unabhängige Bewertungen vornimmt, anstatt ihre Bewertungen an andere anzupassen.

Der Yuma-Konsensmechanismus regelt die Verteilung von Belohnungen und stellt sicher, dass Miner, die die nützlichsten KI-Modelle bereitstellen, einen größeren Anteil an den TAO-Emissionen erhalten. Dies schafft eine Anreizstruktur, bei der Miner aufgrund ihrer Leistungen und nicht nur ihrer reinen Rechenleistung belohnt werden. Im Gegensatz zu traditionellen Proof-of-Work-Systemen, bei denen der Energieverbrauch die Rentabilität bestimmt, belohnt Bittensor diejenigen, die bedeutende KI-Fortschritte leisten.

Mining-Prozess

Das Mining in Bittensor folgt einem strukturierten Prozess, der regelt, wie KI-generierte Ausgaben eingereicht, validiert und belohnt werden. Der Prozess besteht aus drei Hauptstufen:

• Abfrage und Antwort Einreichung- Validatoren senden Aufgaben an Miner, die KI-generierte Ausgaben basierend auf vordefinierten Kriterien anfordern. Miner verarbeiten diese Aufgaben mit ihren Machine-Learning-Modellen und reichen ihre Antworten ein.
• Bewertung und Ranking- Validatoren analysieren die eingereichten Antworten, vergleichen ihre Genauigkeit und Relevanz mit anderen Minern im Subnetz. Basierend auf dieser Bewertung werden Gewichte für die Ausgaben jedes Miners zugewiesen, die ihre Platzierung bestimmen.
• Reward DistributionDas Rangsystem bestimmt, wie TAO-Belohnungen unter den Minern verteilt werden. Die am höchsten eingestuften Beitragenden erhalten größere Zuweisungen, während niedriger eingestufte Miner proportional weniger Belohnungen erhalten.

Anforderungen für Mining

Um am Bittensor-Mining teilzunehmen, benötigen Benutzer eine Kombination aus Hardware, Software und Netzwerkfähigkeiten. Miner benötigen in der Regel:

• Eine leistungsstarke GPU für effiziente KI-Verarbeitung.
• Eine stabile Internetverbindung, um in Echtzeit mit Validatoren zu kommunizieren.
• Machine-Learning-Frameworks zur Entwicklung und Verfeinerung von KI-Modellen.
• Kenntnisse über Subnetzspezifikationen, um KI-Ergebnisse mit den Erwartungen des Netzwerks in Einklang zu bringen.

Diese technischen Anforderungen stellen sicher, dass Miner KI-Aufgaben effizient verarbeiten können, während sie die Qualität ihrer Ausgaben beibehalten. Das Netzwerk passt kontinuierlich die Mining-Anreize an, um sicherzustellen, dass die Belohnungen für sowohl bestehende als auch neue Teilnehmer attraktiv bleiben.

Skalierbarkeit und Netzwerkbeteiligung

Bittensor Mining ist darauf ausgelegt, mit dem Wachstum von KI-gesteuerten Anwendungen zu skalieren. Mit der Einführung neuer Subnetze erhalten Miner Zugang zu zusätzlichen Möglichkeiten für KI-Training und Reward-Generierung. Das Netzwerk passt die Schwierigkeitsgrade basierend auf den Beteiligungsquoten an, um sicherzustellen, dass Anreize ausgewogen und wettbewerbsfähig bleiben.

Die dezentrale Natur von Bittensor ermöglicht es Minern, KI-Ausgaben beizutragen, ohne die Erlaubnis zentralisierter Behörden zu benötigen. Dies gewährleistet langfristige Nachhaltigkeit, indem eine breite Palette von Teilnehmern die Möglichkeit zur Beteiligung an der KI-Entwicklung hat, unabhängig von institutioneller Unterstützung oder Finanzierungseinschränkungen.

Highlights

• KI-gesteuertes Mining-Modell - Miner tragen KI-generierte Ausgaben bei, anstatt kryptografische Rätsel zu lösen, wodurch das Mining zu einem auf Intelligenz basierenden Prozess wird.
• Validierer-basiertes Ranglistensystem – Validierer bewerten und rangieren KI-Einreichungen, um sicherzustellen, dass hochwertige Beiträge größere TAO-Belohnungen erhalten.
• Subnet-Spezialisierung – Miners arbeiten in Teilnetzen, die sich auf spezifische KI-Aufgaben konzentrieren, was gezielte Modellverbesserungen und die Entwicklung von KI für bestimmte Domänen ermöglicht.
• Skalierbarkeit durch Subnetz-Erweiterung – Das Netzwerk führt neue Subnetze ein, wenn die KI-Nachfrage steigt, und schafft fortlaufende Möglichkeiten für das Mining und die KI-Verfeinerung.
• Dezentrale Teilnahme – Mining erfordert keine Genehmigung von zentralisierten Entitäten und ermöglicht es Einzelpersonen und Organisationen, KI-Fortschritte frei zu leisten.