Estrutura de Rede e Interações de Nós

Na base da arquitetura da Bittensor está uma rede de nós, denominados de neurônios, que colaboram para melhorar a inteligência da rede. Esses neurônios são categorizados em dois tipos principais: mineradores e validadores. Os mineradores são responsáveis por treinar modelos de machine learning e fornecer saídas valiosas, enquanto os validadores avaliam a qualidade dessas saídas e garantem a integridade da rede.

A comunicação entre neurônios é facilitada por meio de um modelo de servidor-cliente. Os mineradores implantam servidores Axon para receber e processar dados de validadores, enquanto os validadores utilizam clientes Dendrite para transmitir dados aos mineradores. Os dados trocados entre essas entidades são encapsulados em objetos Synapse, que estruturam as informações para transmissão e processamento sem problemas. Essa arquitetura garante que os dados fluam de forma eficiente entre os nós, possibilitando colaboração e aprendizado em tempo real.

Para manter um registro organizado e atualizado de todos os neurônios participantes, o Bittensor emprega um Metagrafo. Este diretório global fornece informações abrangentes sobre o estado atual da rede, incluindo detalhes sobre cada neurônio e suas métricas de desempenho. O Metagrafo é importante para facilitar interações sem confiança e garantir transparência dentro da rede.

Subjacente a toda a rede está o blockchain Subtensor, que conecta neurônios e registra todas as transações e interações.

Sub-redes em Tarefas Especializadas de IA

A rede da Bittensor é dividida em sub-redes, cada uma adaptada para abordar tarefas ou domínios de IA específicos. Essa subdivisão permite ambientes de treinamento especializados nos quais os modelos podem focar em áreas de problemas específicas, levando a soluções mais refinadas e eficazes.

Cada sub-rede opera de forma independente, com seu próprio conjunto de mineradores e validadores colaborando para alcançar os objetivos da sub-rede. Essa autonomia permite que as sub-redes implementem mecanismos de incentivo personalizados e protocolos de validação adequados às suas tarefas específicas.

A criação e gestão de sub-redes são facilitadas pelos criadores de sub-redes, que projetam mecanismos de incentivo e supervisionam a participação de mineradores e validadores. Os criadores de sub-redes são responsáveis por garantir que suas sub-redes atraiam participantes de alto desempenho e mantenham um ambiente justo e transparente.

Neurônios: Mineradores e Validadores

No Bittensor, os neurônios são as unidades fundamentais que impulsionam a funcionalidade da rede, incorporando os papéis de mineradores e validadores. Os mineradores têm a tarefa de treinar modelos de aprendizado de máquina e gerar resultados que contribuam para a inteligência coletiva da rede. Eles implantam servidores Axon para lidar com solicitações recebidas de validadores, processando dados e produzindo respostas alinhadas com os objetivos da sub-rede. Os mineradores são incentivados a otimizar continuamente seus modelos, pois suas recompensas estão diretamente ligadas à qualidade e relevância de seus resultados.

Por outro lado, os validadores são responsáveis por avaliar o desempenho dos mineradores. Eles utilizam clientes Dendrite para enviar consultas aos mineradores e avaliar as respostas com base em critérios predefinidos estabelecidos pelo mecanismo de incentivo da sub-rede. Os validadores atribuem pesos às saídas dos mineradores, refletindo sua qualidade e utilidade. Esses pesos são então submetidos à blockchain, influenciando a distribuição de recompensas dentro da sub-rede. Avaliações precisas e justas pelos validadores são cruciais, pois mantêm a integridade e confiabilidade da rede.

A interação entre mineradores e validadores é regida por um protocolo bem definido que garante transparência e responsabilidade. Os validadores são incentivados a fornecer avaliações honestas, uma vez que desvios do consenso podem resultar em recompensas reduzidas. Esse mecanismo fomenta um ambiente colaborativo onde tanto mineradores quanto validadores trabalham rumo ao objetivo comum de aprimorar a inteligência da rede.

Para participar efetivamente, tanto os mineradores quanto os validadores devem atender a requisitos computacionais específicos, incluindo poder de processamento adequado, memória, largura de banda e armazenamento. Esses pré-requisitos garantem que todos os neurônios possam lidar com as demandas de seus papéis, contribuindo para o desempenho e confiabilidade da rede.

Mecanismos de Incentivo

Os mecanismos de incentivo dentro do Bittensor são projetados para orientar o comportamento dos participantes, garantindo que as contribuições estejam alinhadas com os objetivos da rede. Cada sub-rede implementa seu próprio mecanismo de incentivo, adaptado às suas tarefas e metas específicas. Esses mecanismos definem como os validadores avaliam as saídas dos mineradores e como as recompensas são distribuídas com base no desempenho. Ao estabelecer critérios claros de sucesso, os mecanismos de incentivo motivam os mineradores a otimizar seus modelos e produzir saídas de alta qualidade.

Os validadores desempenham um papel importante neste processo atribuindo pesos às respostas dos mineradores, refletindo sua qualidade e relevância. Esses pesos são agregados e enviados à blockchain, formando a base para a distribuição de recompensas. Os validadores são incentivados a fornecer avaliações precisas, pois a consistência com as avaliações de outros validadores leva a recompensas mais altas.

Yuma Consenso

Bittensor emprega o Consenso Yuma, um mecanismo de classificação descentralizado projetado para garantir uma avaliação justa e distribuição de recompensas em toda a rede. Ao contrário de mecanismos de consenso tradicionais como Proof-of-Work (PoW) ou Proof-of-Stake (PoS), que validam principalmente transações, o Consenso Yuma é construído para avaliar e classificar as contribuições de AI dentro da rede. Ele determina como os validadores atribuem peso às saídas dos mineradores, influenciando suas recompensas com base na qualidade da contribuição, em vez do poder computacional ou participação financeira.

Esta abordagem garante que a rede melhore continuamente recompensando modelos de IA que fornecem respostas valiosas e precisas. Também impede a manipulação, estabelecendo um processo de classificação transparente e verificável que minimiza a subjetividade e o viés. Ao implementar o Consenso Yuma, o Bittensor mantém um sistema descentralizado e estruturado onde os modelos de IA competem e colaboram para refinar a inteligência em um ambiente sem confiança.

Destaques

• Estrutura de Rede e Interações de Nós – A rede de IA descentralizada da Bittensor é composta por mineradores, validadores e nós subtensor, cada um desempenhando um papel distinto no treinamento, avaliação e formação de consenso.
• Sub-redes para Tarefas de IA Especializadas - As cargas de trabalho de IA são distribuídas em sub-redes independentes, cada uma focando em uma aplicação específica, otimizando a eficiência do treinamento e garantindo melhorias específicas da tarefa.
• Neurônios: Mineradores e Validadores - Os mineradores geram saídas do modelo de IA, enquanto os validadores avaliam sua precisão e atribuem pesos, influenciando a distribuição de recompensas.
• Mecanismos de Incentivo - A alocação de recompensas é baseada nas avaliações dos validadores, garantindo que as saídas de IA de alta qualidade recebam a compensação adequada, mantendo a integridade da rede.
• Consenso Yuma - O mecanismo de classificação descentralizado determina como as contribuições de IA são avaliadas e recompensadas, reduzindo manipulações e garantindo uma competição justa entre os participantes.