Estrutura de Rede e Interações de Nós

Na base da arquitetura da Bittensor encontra-se uma rede de nós, designados por neurônios, que colaboram para aumentar a inteligência da rede. Estes neurônios são classificados em dois tipos principais: mineiros e validadores. Os mineiros são responsáveis por treinar modelos de aprendizado de máquina e fornecer saídas valiosas, enquanto os validadores avaliam a qualidade destas saídas e garantem a integridade da rede.

A comunicação entre neurónios é facilitada através de um modelo servidor-cliente. Os mineiros implementam servidores Axon para receber e processar dados dos validadores, enquanto os validadores utilizam clientes Dendrite para transmitir dados aos mineiros. Os dados trocados entre estas entidades são encapsulados em objetos Sinapse, que estruturam a informação para transmissão e processamento sem problemas. Esta arquitetura garante que os dados fluam eficientemente entre os nós, permitindo colaboração e aprendizagem em tempo real.

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

Por baixo de toda a rede está a blockchain Subtensor, que conecta neurônios e regista todas as transações e interações.

Sub-redes em Tarefas de IA Especializadas

A rede da Bittensor está dividida em sub-redes, cada uma adaptada para abordar tarefas ou domínios de IA específicos. Esta subdivisão permite ambientes de treino especializados onde os modelos podem focar em áreas de problema particulares, levando a soluções mais refinadas e eficazes.

Cada sub-rede opera de forma independente, com o seu próprio conjunto de mineiros e validadores a colaborar para atingir os objetivos da sub-rede. Esta 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: Mineiros e Validadores

No Bittensor, os neurónios são as unidades fundamentais que impulsionam a funcionalidade da rede, incorporando os papéis de mineradores e validadores. Os mineradores são encarregados de treinar modelos de aprendizagem automática e gerar saídas que contribuem para a inteligência coletiva da rede. Eles implantam servidores Axon para lidar com pedidos recebidos de validadores, processar dados e produzir respostas que estejam alinhadas com os objetivos da sub-rede. Os mineradores são incentivados a otimizar continuamente seus modelos, já que suas recompensas estão diretamente ligadas à qualidade e relevância de suas saídas.

Os validadores, por outro lado, são responsáveis por avaliar o desempenho dos mineiros. Eles utilizam clientes Dendrite para enviar consultas aos mineiros e avaliar as respostas com base em critérios predefinidos estabelecidos pelo mecanismo de incentivo da sub-rede. Os validadores atribuem pesos às saídas dos mineiros, 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 mineiros e validadores é regida por um protocolo bem definido que garante transparência e responsabilidade. Os validadores são incentivados a fornecer avaliações honestas, pois desvios do consenso podem resultar em recompensas reduzidas. Este mecanismo promove um ambiente colaborativo onde tanto mineiros quanto validadores trabalham em prol do objetivo comum de melhorar a inteligência da rede.

Para participar efetivamente, tanto os mineiros quanto os validadores devem atender a requisitos computacionais específicos, incluindo potência de processamento, memória, largura de banda e armazenamento adequados. Esses requisitos garantem que todos os nós possam lidar com as demandas de suas funções, contribuindo para o desempenho e confiabilidade da rede.

Mecanismos de Incentivo

Os mecanismos de incentivo dentro do Bittensor são projetados para direcionar 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 objetivos específicos. 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 mineiros, refletindo a sua qualidade e relevância. Estes pesos são aggreGate.iod e submetidos ao blockchain, formando a base para a distribuição de recompensas. Os validadores são incentivados a fornecer avaliações precisas, uma vez que a consistência com as avaliações de outros validadores leva a recompensas mais elevadas.

Consensus Yuma

O Bittensor emprega o Yuma Consensus, 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 Yuma Consensus é construído para avaliar e classificar contribuições de IA 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 de potência computacional ou participação financeira.

Esta abordagem garante que a rede melhore continuamente, recompensando os modelos de IA que fornecem respostas valiosas e precisas. Também evita manipulações, 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 na formação de treinamento, avaliação e consenso.
• Sub-redes para Tarefas de IA Especializadas – As cargas de trabalho de IA são distribuídas por sub-redes independentes, cada uma focada numa aplicação específica, otimizando a eficiência de treino e garantindo melhorias específicas da tarefa.
• Neurônios: Mineiros e Validadores - Os mineiros geram saídas de modelos de IA, enquanto os validadores avaliam sua precisão e atribuem pesos, influenciando a distribuição de recompensas.
• Mecanismos de Incentivo – A alocação de recompensas baseia-se nas avaliações dos validadores, garantindo que as saídas de IA de alta qualidade recebam uma compensação apropriada, mantendo a integridade da rede.
• Yuma Consenso - O mecanismo de classificação descentralizado determina como as contribuições de IA são avaliadas e recompensadas, reduzindo a manipulação e garantindo uma competição justa entre os participantes.