Technische Architektur von Bittensor

Netzwerkstruktur und Knoteninteraktionen

Der Architektur von Bittensor liegt ein Netzwerk von Knoten zugrunde, die als Neuronen bezeichnet werden und zusammenarbeiten, um die Intelligenz des Netzwerks zu verbessern. Diese Neuronen sind in zwei Haupttypen unterteilt: Miner und Validatoren. Miner sind für das Training von Maschinenlernmodellen und die Bereitstellung wertvoller Ausgaben verantwortlich, während Validatoren die Qualität dieser Ausgaben bewerten und die Integrität des Netzwerks sicherstellen.

Die Kommunikation zwischen Neuronen wird durch ein Server-Client-Modell erleichtert. Miner setzen Axon-Server ein, um Daten von Validatoren zu empfangen und zu verarbeiten, während Validatoren Dendriten-Clients nutzen, um Daten an Miner zu übertragen. Die zwischen diesen Entitäten ausgetauschten Daten sind in Synapsen-Objekten verkapselt, die die Informationen für nahtlose Übertragung und Verarbeitung strukturieren. Diese Architektur gewährleistet, dass Daten effizient zwischen Knoten fließen und eine Echtzeit-Zusammenarbeit und -Lernen ermöglichen.

Um eine organisierte und aktuelle Aufzeichnung aller teilnehmenden Neuronen zu führen, verwendet Bittensor einen Metagraphen. Dieses globale Verzeichnis bietet umfassende Informationen über den aktuellen Zustand des Netzwerks, einschließlich Details zu jedem Neuron und seinen Leistungsmetriken. Der Metagraph ist wichtig, um vertrauenswürdige Interaktionen zu erleichtern und Transparenz innerhalb des Netzwerks sicherzustellen.

Der gesamten Netzwerk zugrunde liegt die Subtensor-Blockchain, die Neuronen verbindet und alle Transaktionen und Interaktionen aufzeichnet.

Subnetze in spezialisierten KI-Aufgaben

Bittensor-Netzwerk ist in Subnetze unterteilt, die jeweils auf bestimmte KI-Aufgaben oder -Bereiche zugeschnitten sind. Diese Unterteilung ermöglicht spezialisierte Schulungsumgebungen, in denen Modelle sich auf bestimmte Problembereiche konzentrieren können, was zu raffinierteren und effektiveren Lösungen führt.

Jedes Subnetz arbeitet unabhängig voneinander, mit seinem eigenen Satz von Minern und Validatoren, die zusammenarbeiten, um die Ziele des Subnetzes zu erreichen. Diese Autonomie ermöglicht es den Subnetzen, maßgeschneiderte Anreizmechanismen und Validierungsprotokolle umzusetzen, die auf ihre spezifischen Aufgaben zugeschnitten sind.

Die Erstellung und Verwaltung von Subnetzen wird durch Subnetz-Ersteller erleichtert, die Anreizmechanismen entwerfen und die Beteiligung von Minern und Validatoren überwachen. Subnetz-Ersteller sind verantwortlich dafür, sicherzustellen, dass ihre Subnetze hochperformante Teilnehmer anziehen und eine faire und transparente Umgebung aufrechterhalten.

Neuronen: Miner und Validatoren

In Bittensor sind Neuronen die grundlegenden Einheiten, die die Funktionalität des Netzwerks steuern und die Rollen von Minern und Validatoren verkörpern. Miner sind damit beauftragt, maschinelle Lernmodelle zu trainieren und Ausgaben zu generieren, die zur kollektiven Intelligenz des Netzwerks beitragen. Sie setzen Axon-Server ein, um eingehende Anfragen von Validatoren zu bearbeiten, Daten zu verarbeiten und Antworten zu produzieren, die mit den Zielen des Subnetzes übereinstimmen. Miner werden dazu angeregt, ihre Modelle kontinuierlich zu optimieren, da ihre Belohnungen direkt mit der Qualität und Relevanz ihrer Ausgaben verbunden sind.

Validator hingegen sind verantwortlich für die Bewertung der Leistung von Minern. Sie verwenden Dendrit-Clients, um Anfragen an die Miner zu senden und die Antworten anhand von vordefinierten Kriterien zu bewerten, die durch den Anreizmechanismus des Subnetzes festgelegt wurden. Validator weisen Gewichte den Ausgaben der Miner zu, die deren Qualität und Nützlichkeit widerspiegeln. Diese Gewichte werden dann an die Blockchain übermittelt und beeinflussen die Verteilung der Belohnungen innerhalb des Subnetzes. Genau und faire Bewertungen durch Validator sind entscheidend, da sie die Integrität und Vertrauenswürdigkeit des Netzwerks aufrechterhalten.

Die Interaktion zwischen Minern und Validatoren wird durch ein klar definiertes Protokoll geregelt, das Transparenz und Rechenschaftspflicht gewährleistet. Validatoren werden dazu angeregt, ehrliche Bewertungen abzugeben, da Abweichungen vom Konsens zu reduzierten Belohnungen führen können. Dieser Mechanismus fördert eine kooperative Umgebung, in der sowohl Miner als auch Validatoren gemeinsam daran arbeiten, das Netzwerk zu stärken.

Um effektiv teilzunehmen, müssen sowohl Miner als auch Validatoren spezifische Rechenanforderungen erfüllen, einschließlich ausreichender Rechenleistung, Speicher, Bandbreite und Speicherplatz. Diese Voraussetzungen stellen sicher, dass alle Neuronen die Anforderungen ihrer Rollen bewältigen können, was zur Leistung und Zuverlässigkeit des Netzwerks beiträgt.

Anreizmechanismen

Die Anreizmechanismen innerhalb von Bittensor sind darauf ausgelegt, das Verhalten der Teilnehmer zu steuern und sicherzustellen, dass die Beiträge mit den Zielen des Netzwerks übereinstimmen. Jedes Subnetz implementiert seinen eigenen Anreizmechanismus, der auf seine spezifischen Aufgaben und Ziele zugeschnitten ist. Diese Mechanismen definieren, wie Validatoren die Ausgaben der Miner bewerten und wie Belohnungen basierend auf der Leistung verteilt werden. Durch die Festlegung klarer Kriterien für den Erfolg motivieren Anreizmechanismen die Miner, ihre Modelle zu optimieren und qualitativ hochwertige Ausgaben zu produzieren.

Validatoren spielen eine wichtige Rolle in diesem Prozess, indem sie Gewichte den Antworten der Miner zuweisen, die deren Qualität und Relevanz widerspiegeln. Diese Gewichte werden aggreGate.iod und an die Blockchain übermittelt, um die Grundlage für die Verteilung von Belohnungen zu bilden. Validatoren werden ermutigt, genaue Bewertungen abzugeben, da Konsistenz mit anderen Bewertungen der Validatoren zu höheren Belohnungen führt.

Yuma-Konsens

Bittensor nutzt den Yuma Consensus, einen dezentralen Ranking-Mechanismus, der darauf ausgelegt ist, eine faire Bewertung und Verteilung von Belohnungen im Netzwerk sicherzustellen. Im Gegensatz zu traditionellen Konsensmechanismen wie Proof-of-Work (PoW) oder Proof-of-Stake (PoS), die hauptsächlich Transaktionen validieren, ist der Yuma Consensus darauf ausgelegt, KI-Beiträge im Netzwerk zu bewerten und zu rangieren. Er bestimmt, wie Validatoren das Gewicht der Ausgaben der Miner zuweisen und ihre Belohnungen basierend auf der Qualitätsbeiträge beeinflussen, anstatt auf Rechenleistung oder finanziellen Einsatz.

Dieser Ansatz gewährleistet, dass das Netzwerk kontinuierlich verbessert wird, indem KI-Modelle belohnt werden, die wertvolle und genaue Antworten liefern. Er verhindert auch Manipulationen, indem er einen transparenten, überprüfbaren Rangierungsprozess etabliert, der Subjektivität und Voreingenommenheit minimiert. Durch die Implementierung des Yuma-Konsenses gewährleistet Bittensor ein dezentrales, jedoch strukturiertes System, in dem KI-Modelle in einer vertrauenslosen Umgebung konkurrieren und zusammenarbeiten, um die Intelligenz zu verfeinern.

Highlights

• Netzwerkstruktur und Knoteninteraktionen – Das dezentralisierte KI-Netzwerk von Bittensor besteht aus Minern, Validatoren und Subtensor-Knoten, von denen jeder eine unterschiedliche Rolle beim Training, der Bewertung und der Konsensbildung spielt.
• Subnetze für spezialisierte KI-Aufgaben – KI-Workloads werden auf unabhängige Subnetze verteilt, die sich jeweils auf eine spezifische Anwendung konzentrieren, um die Schulungseffizienz zu optimieren und aufgabenbezogene Verbesserungen zu gewährleisten.
• Neuronen: Miner und Validatoren - Miner generieren KI-Modellausgaben, während Validatoren deren Genauigkeit bewerten und Gewichte zuweisen, die die Reward-Verteilung beeinflussen.
• Anreizmechanismen – Die Zuweisung von Belohnungen basiert auf der Bewertung der Validatoren, wodurch sichergestellt wird, dass qualitativ hochwertige KI-Ergebnisse angemessene Entschädigungen erhalten, während die Integrität des Netzwerks gewahrt bleibt.
• Yuma Consensus – Der dezentrale Ranking-Mechanismus bestimmt, wie KI-Beiträge bewertet und belohnt werden, reduziert Manipulationen und gewährleistet faire Wettbewerbsbedingungen zwischen den Teilnehmern.