Bittensorのマイニング

Bittensorにおけるマイニングは、参加者がAIによって生成された出力を提供し、TAOトークンの報酬と引き換えに受け取ることを可能にします。従来のブロックチェーンマイニングが暗号パズルの解決に依存しているのに対し、Bittensorマイナーは主に機械学習モデルのトレーニングと改良に焦点を当てています。計算能力に基づくブロック報酬の競争ではなく、マイナーはAIによる応答の質に基づいて競争します。これらの応答は特定のサブネットに提出され、その関連性と正確性を検証者が評価します。最良の出力が最も高いランキングを受け取り、一貫して優れた結果を出すマイナーはTAOのエミッションの大きなシェアを獲得します。

各サブネットは、言語翻訳、データ解析、画像認識など特定のAIタスクに特化しています。マイナーは、自分の専門知識に合ったサブネットを選択し、モデルを最適化して高品質な出力を生成する作業に取り組みます。例えば、自然言語処理サブネットで作業するマイナーは、正確なテキスト補完や翻訳に焦点を当てるかもしれません。報酬の分配方法を決定する検証者によって、マイナーは競争力を維持するためにモデルを継続的に改善しなければなりません。出力がより有用で正確であれば、TAOリワードを獲得するチャンスが向上します。

Bittensorのマイニングに参加するには、機械学習の演算を処理できるハードウェアが必要です。 GPUは一般的に使用されており、AIワークロードをより速く処理できるためです。 安定したインターネット接続も必要で、遅延なくネットワークに提出できるようにします。高度なプログラミング知識がマイナーがモデルを微調整するのに役立つ一方、一部の参加者は他の人が使用するための計算能力を提供することに専念しています。

マイナーが作業を提出する前には、選択したサブネットワーク内でノードを登録する必要があります。これにはウォレットの作成とユニーク識別子（UID）の取得が含まれ、ネットワークがその貢献を追跡できるようにします。登録プロセスには、セキュリティデポジットに類似した少量のTAOが必要です。登録後、マイナーはAIによって生成された応答を検証のために提出できます。彼らの出力が検証者によって一貫して高く評価される場合、収益を増やし、ネットワーク内での地位を強化できます。

バリデータは、各提出物を評価し、マイナーがいくらのTAOを稼ぐかを決定するために重みを割り当てます。このプロセスは、教師が学生の課題を評価する方法に似ています。より質の高い作業はより良い評価とより大きな報酬を受け取ります。バリデータが単に互いの評価をコピーするのを防ぐために、Bittensorはコミットリベールプロセスを使用しています。バリデータはまずランキングを暗号化された形式で提出し、後でそれが明らかにされます。これにより、各バリデータが他者と一致させるために評価を調整するのではなく、独立した評価を行うことが保証されます。

Yumaコンセンサスメカニズムは、報酬分配を統治し、最も有用なAIモデルを提供するマイナーがTAOエミッションのより大きなシェアを受け取ることを保証します。これにより、マイナーが単なる計算能力ではなく実績に基づいて報酬を受け取るインセンティブ構造が生まれます。エネルギー消費が収益性を決定する従来のプルーフオブワークシステムとは異なり、Bittensorは意義のあるAI進歩に貢献する人々に報酬を与えます。

マイニングプロセス

Bittensorにおけるマイニングは、AIによって生成された出力が提出され、検証され、報酬が与えられる仕組みに従っています。このプロセスには、3つの主要な段階があります。

• クエリとレスポンスの提出– バリデータは、事前に定義された基準に基づいてAIが生成した出力を要求して、マイナーにタスクを送信します。マイナーは自分の機械学習モデルを使用してこれらのタスクを処理し、その応答を提出します。
• 評価とランキング- バリデーターは、提出された応答を分析し、その正確さや関連性をサブネット内の他のマイナーと比較します。この評価に基づいて、各マイナーの出力に重みが割り当てられ、そのランキングが決定されます。
• 報酬配布ランキングシステムは、TAOリワードがマイナーの間で分配される方法を規定しています。最高ランクの貢献者はより多くの割り当てを受けますが、下位ランクのマイナーは比例的に少ないリワードを受け取ります。

マイニングの要件

Bittensorのマイニングに参加するには、ユーザーはハードウェア、ソフトウェア、ネットワークの能力の組み合わせが必要です。通常、マイナーは次のようなものが必要です:

• 効率的なAI処理のための高性能GPU。
• リアルタイムでバリデータと通信するための安定したインターネット接続。
• AIモデルを開発および改良するための機械学習フレームワーク。
• ネットワークの期待にAIの出力を整えるためのサブネット仕様の知識。

これらの技術要件は、マイナーがAIタスクを効率的に処理しながら、出力の品質を維持できることを保証します。ネットワークはマイニングインセンティブを継続的に適応させ、報酬が既存の参加者と新規参加者の両方に引き続き魅力的であることを確認します。

スケーラビリティとネットワーク参加

Bittensorマイニングは、AI駆動アプリケーションの成長に合わせてスケーリングされるよう設計されています。新しいサブネットが導入されると、マイナーはAIトレーニングと報酬生成の追加機会にアクセスできます。ネットワークは参加率に基づいて難易度レベルを調整し、インセンティブがバランスよく競争力を保つようにしています。

Bittensorの分散性により、マイナーは中央集権的な機関から許可を得ることなくAIの出力を提供できます。これにより、制度的な支援や資金の制約に関係なく、幅広い参加者がAI開発に参加できることで、長期的な持続可能性が確保されます。

ハイライト

• AI-Driven Mining Model – マイナーは、暗号パズルを解く代わりにAIによって生成された出力を提供し、マイニングを知能に基づくプロセスにします。
• バリデータベースのランキングシステム– バリデータはAIの提出物を評価しランク付けし、高品質な貢献がより大きなTAOリワードを受けるようにします。
• サブネット専門化 – マイナーは特定のAIタスクに焦点を当てたサブネット内で稼働し、ターゲットされたモデルの改善と特定のドメイン向けのAI開発が可能になります。
• スケーラビリティは、AIの需要が増えるにつれて新しいサブネットを導入し、マイニングとAIの改良のための継続的な機会を生み出します。
• 分散参加−マイニングには中央集権的な機関からの許可が必要ありません。個人や組織が自由にAIの進歩に貢献できます。