Architecture technique de Bittensor

Structure du réseau et interactions entre nœuds

À la base de l'architecture de Bittensor se trouve un réseau de nœuds, appelés neurones, qui collaborent pour améliorer l'intelligence du réseau. Ces neurones sont classés en deux types principaux : mineurs et validateurs. Les mineurs sont responsables de l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique et de la fourniture de sorties précieuses, tandis que les validateurs évaluent la qualité de ces sorties et garantissent l'intégrité du réseau.

La communication entre les neurones est facilitée par un modèle client-serveur. Les mineurs déploient des serveurs Axon pour recevoir et traiter les données des validateurs, tandis que les validateurs utilisent des clients Dendrite pour transmettre des données aux mineurs. Les données échangées entre ces entités sont encapsulées dans des objets Synapse, qui structurent les informations pour une transmission et un traitement sans heurts. Cette architecture garantit que les données circulent efficacement entre les nœuds, permettant une collaboration et un apprentissage en temps réel.

Pour maintenir un enregistrement organisé et à jour de tous les neurones participants, Bittensor utilise un Metagraph. Ce répertoire mondial fournit des informations complètes sur l'état actuel du réseau, y compris des détails sur chaque neurone et ses métriques de performance. Le Metagraph est important pour faciliter les interactions sans confiance et assurer la transparence au sein du réseau.

Sous-tendant l'ensemble du réseau se trouve la blockchain Subtensor, qui connecte les neurones et enregistre toutes les transactions et interactions.

Sous-réseaux dans les tâches d'IA spécialisées

Le réseau de Bittensor est divisé en sous-réseaux, chacun adapté pour répondre à des tâches ou domaines spécifiques de l'IA. Cette subdivision permet des environnements d'entraînement spécialisés où les modèles peuvent se concentrer sur des domaines de problèmes particuliers, conduisant à des solutions plus affinées et efficaces.

Chaque sous-réseau fonctionne de manière indépendante, avec son propre ensemble de mineurs et de validateurs collaborant pour atteindre les objectifs du sous-réseau. Cette autonomie permet aux sous-réseaux de mettre en œuvre des mécanismes d'incitation personnalisés et des protocoles de validation adaptés à leurs tâches spécifiques.

La création et la gestion des sous-réseaux sont facilitées par les créateurs de sous-réseaux, qui conçoivent des mécanismes incitatifs et supervisent la participation des mineurs et des validateurs. Les créateurs de sous-réseaux sont responsables de s'assurer que leurs sous-réseaux attirent des participants performants et maintiennent un environnement juste et transparent.

Neurones : Mineurs et Validateurs

Dans Bittensor, les neurones sont les unités fondamentales qui animent la fonctionnalité du réseau, incarnant les rôles des mineurs et des validateurs. Les mineurs sont chargés de former des modèles d'apprentissage machine et de générer des sorties qui contribuent à l'intelligence collective du réseau. Ils déploient des serveurs Axon pour traiter les demandes entrantes des validateurs, traiter les données et produire des réponses qui correspondent aux objectifs du sous-réseau. Les mineurs sont incités à optimiser continuellement leurs modèles, car leurs récompenses sont directement liées à la qualité et à la pertinence de leurs sorties.

Les validateurs, quant à eux, sont responsables de l'évaluation des performances des mineurs. Ils utilisent des clients Dendrite pour envoyer des requêtes aux mineurs et évaluer les réponses en fonction de critères prédéfinis établis par le mécanisme d'incitation du sous-réseau. Les validateurs attribuent des poids aux sorties des mineurs, reflétant leur qualité et leur utilité. Ces poids sont ensuite soumis à la blockchain, influençant la distribution des récompenses au sein du sous-réseau. Des évaluations précises et équitables par les validateurs sont cruciales, car elles maintiennent l'intégrité et la fiabilité du réseau.

L'interaction entre les mineurs et les validateurs est régie par un protocole bien défini qui garantit la transparence et la responsabilité. Les validateurs sont incités à fournir des évaluations honnêtes, car les écarts par rapport au consensus peuvent entraîner une réduction des récompenses. Ce mécanisme favorise un environnement collaboratif où les mineurs et les validateurs travaillent ensemble vers l'objectif commun d'améliorer l'intelligence du réseau.

Pour participer efficacement, les mineurs et les validateurs doivent tous deux satisfaire à des exigences computationnelles spécifiques, notamment en termes de puissance de traitement, de mémoire, de bande passante et de stockage adéquats. Ces prérequis garantissent que tous les nœuds peuvent gérer les exigences de leurs rôles, contribuant ainsi à la performance et à la fiabilité du réseau.

Mécanismes d'incitation

Les mécanismes d'incitation au sein de Bittensor sont conçus pour orienter le comportement des participants, garantissant que les contributions soient alignées sur les objectifs du réseau. Chaque sous-réseau met en œuvre son propre mécanisme d'incitation, adapté à ses tâches et objectifs spécifiques. Ces mécanismes définissent comment les validateurs évaluent les sorties des mineurs et comment les récompenses sont distribuées en fonction des performances. En établissant des critères clairs de réussite, les mécanismes d'incitation motivent les mineurs à optimiser leurs modèles et à produire des sorties de haute qualité.

Les validateurs jouent un rôle important dans ce processus en attribuant des poids aux réponses des mineurs, reflétant leur qualité et leur pertinence. Ces poids sont aggreGate.iod et soumis à la blockchain, formant la base de la distribution des récompenses. Les validateurs sont encouragés à fournir des évaluations précises, car la cohérence avec les évaluations d'autres validateurs conduit à des récompenses plus élevées.

Consensus Yuma

Bittensor utilise le Consensus Yuma, un mécanisme de classement décentralisé conçu pour garantir une évaluation équitable et une distribution équitable des récompenses à travers le réseau. Contrairement aux mécanismes de consensus traditionnels tels que la Preuve de Travail (PoW) ou la Preuve d'Enjeu (PoS), qui valident principalement les transactions, le Consensus Yuma est conçu pour évaluer et classer les contributions en intelligence artificielle au sein du réseau. Il détermine comment les validateurs attribuent du poids aux sorties des mineurs, influençant leurs récompenses en fonction de la qualité de la contribution plutôt que de la puissance de calcul ou de l'enjeu financier.

Cette approche garantit que le réseau s'améliore en continu en récompensant les modèles d'IA qui fournissent des réponses précieuses et précises. Elle empêche également la manipulation en établissant un processus de classement transparent et vérifiable qui minimise la subjectivité et les biais. En mettant en œuvre le Consensus Yuma, Bittensor maintient un système décentralisé mais structuré où les modèles d'IA rivalisent et collaborent pour affiner l'intelligence dans un environnement sans confiance.

Faits saillants

• Structure du réseau et interactions des nœuds - Le réseau d'IA décentralisé de Bittensor se compose de mineurs, de validateurs et de nœuds sub-tensor, chacun jouant un rôle distinct dans la formation, l'évaluation et la formation de consensus.
• Sous-réseaux pour les tâches d'IA spécialisées - Les charges de travail en IA sont réparties sur des sous-réseaux indépendants, chacun se concentrant sur une application spécifique, optimisant l'efficacité de la formation et garantissant des améliorations spécifiques à la tâche.
• Neurones : Mineurs et validateurs - Les mineurs génèrent des sorties de modèles IA, tandis que les validateurs évaluent leur précision et attribuent des poids, influençant la distribution des récompenses.
• Mécanismes d'incitation - L'allocation des récompenses est basée sur les évaluations des validateurs, garantissant que les sorties d'IA de haute qualité reçoivent une compensation appropriée tout en maintenant l'intégrité du réseau.
• Yuma Consensus - Le mécanisme de classement décentralisé détermine comment les contributions en IA sont évaluées et récompensées, réduisant la manipulation et garantissant une compétition équitable entre les participants.