Bài học 2

Công nghệ kiến trúc của Bittensor

Module này xem xét cấu trúc kỹ thuật của Bittensor, tập trung vào các thành phần cho phép mạng trí tuệ nhân tạo phi tập trung của nó. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về vai trò của người đào và người xác thực, tương tác giữa các nút mạng, và kiến ​​trúc hỗ trợ giao tiếp và hợp tác giữa các mô hình trí tuệ nhân tạo. Nó cũng khám phá cấu trúc của các mạng con chuyên biệt cho phép Bittensor xử lý các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo đa dạng trong khi duy trì tính phi tập trung.

Cấu trúc Mạng và Tương tác Node

Tại nền tảng kiến trúc của Bittensor nằm một mạng lưới các nút, được gọi là neurons, hợp tác để nâng cao sự thông minh của mạng. Những neurons này được phân loại thành hai loại chính: người đào và người xác thực. Người đào chịu trách nhiệm đào tạo các mô hình học máy và cung cấp các đầu ra có giá trị, trong khi người xác thực đánh giá chất lượng của những đầu ra này và đảm bảo tính toàn vẹn của mạng.

Giao tiếp giữa các nơron được thúc đẩy thông qua một mô hình máy chủ- khách hàng. Các thợ đào triển khai máy chủ Axon để nhận và xử lý dữ liệu từ các thẩm định viên, trong khi các thẩm định viên sử dụng khách hàng Dendrite để truyền dữ liệu tới các thợ đào. Dữ liệu trao đổi giữa các thực thể này được đóng gói trong các đối tượng Synapse, cấu trúc thông tin cho việc truyền và xử lý mượt mà. Kiến trúc này đảm bảo rằng dữ liệu lưu thông hiệu quả giữa các nút, cho phép hợp tác và học tập thời gian thực.

Để duy trì một bản ghi được tổ chức và cập nhật của tất cả các neuron tham gia, Bittensor sử dụng một Metagraph. Thư mục toàn cầu này cung cấp thông tin toàn diện về trạng thái hiện tại của mạng, bao gồm chi tiết về mỗi neuron và các chỉ số hiệu suất của nó. Metagraph quan trọng để tạo điều kiện cho các tương tác không tin cậy và đảm bảo tính minh bạch trong mạng.

Bên dưới toàn bộ mạng lưới là blockchain Subtensor, kết nối các neuron và ghi lại tất cả giao dịch và tương tác.

Mạng con trong Công việc Trí tuệ Nhân tạo Chuyên sâu

Mạng của Bittensor được chia thành các mạng con, mỗi mạng được tùy chỉnh để giải quyết các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cụ thể. Việc phân chia này cho phép tạo ra môi trường đào tạo chuyên biệt nơi mà các mô hình có thể tập trung vào các vấn đề cụ thể, dẫn đến các giải pháp tinh chỉnh và hiệu quả hơn.

Mỗi mạng con hoạt động độc lập, với bộ đào và xác minh riêng hợp tác để đạt được mục tiêu của mạng con. Sự tự trị này cho phép mạng con triển khai cơ chế khuyến khích và giao thức xác minh tùy chỉnh phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể của họ.

Việc tạo ra và quản lý các mạng con được tạo điều hành bởi người tạo mạng con, họ thiết kế cơ chế khuyến khích và giám sát sự tham gia của các máy đào và người xác minh. Người tạo mạng con chịu trách nhiệm đảm bảo rằng mạng con của họ thu hút các người tham gia hoạt động tốt và duy trì môi trường công bằng và minh bạch.

Neurons: Người đào và Xác minh viên

Trong Bittensor, các tế bào thần kinh là các đơn vị cơ bản điều khiển chức năng của mạng, đóng vai trò của các máy đào và xác minh viên. Các máy đào được giao nhiệm vụ huấn luyện các mô hình học máy và tạo ra đầu ra góp phần vào trí tuệ tập thể của mạng. Họ triển khai máy chủ Axon để xử lý các yêu cầu đến từ các xác minh viên, xử lý dữ liệu và tạo ra phản hồi phù hợp với mục tiêu của mạng con. Các máy đào được khuyến khích liên tục tối ưu hóa các mô hình của họ, vì phần thưởng của họ trực tiếp liên quan đến chất lượng và tính liên quan của đầu ra của họ.

Người xác thực, tuy nhiên, chịu trách nhiệm đánh giá hiệu suất của các nhà đào. Họ sử dụng khách hàng Dendrite để gửi các truy vấn đến các nhà đào và đánh giá các phản hồi dựa trên tiêu chí trước định được thiết lập bởi cơ chế động viên của mạng lưới con. Người xác thực gán trọng số cho đầu ra của các nhà đào, phản ánh chất lượng và tiện ích của chúng. Những trọng số này sau đó được gửi đến blockchain, ảnh hưởng đến việc phân phối phần thưởng trong mạng lưới con. Việc đánh giá chính xác và công bằng từ phía người xác thực là rất quan trọng, vì họ duy trì tính toàn vẹn và đáng tin cậy của mạng lưới.

Sự tương tác giữa các thợ đào và các người xác minh được điều chỉnh bởi một giao thức được xác định rõ ràng đảm bảo tính minh bạch và có trách nhiệm. Các người xác minh được khuyến khích cung cấp đánh giá trung thực, vì sự lệch khỏi sự đồng thuận có thể dẫn đến giảm phần thưởng. Cơ chế này tạo ra một môi trường hợp tác nơi cả thợ đào và người xác minh đều làm việc với mục tiêu chung là nâng cao trí tuệ của mạng lưới.

Để tham gia hiệu quả, cả các thợ đào và người xác thực đều phải đáp ứng các yêu cầu tính toán cụ thể, bao gồm sức mạnh xử lý, bộ nhớ, băng thông và lưu trữ đủ. Những điều kiện tiên quyết này đảm bảo rằng tất cả các neuron có thể xử lý các yêu cầu của vai trò của họ, góp phần vào hiệu suất và đáng tin cậy của mạng.

Cơ chế khuyến khích

Các cơ chế khuyến khích trong Bittensor được thiết kế để thúc đẩy hành vi của các thành viên tham gia, đảm bảo rằng các đóng góp tương thích với mục tiêu của mạng. Mỗi mạng con triển khai cơ chế khuyến khích riêng, được điều chỉnh cho các nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể của nó. Những cơ chế này xác định cách mà các bộ xác minh đánh giá đầu ra của các người đào và cách phần thưởng được phân phối dựa trên hiệu suất. Bằng việc thiết lập các tiêu chí rõ ràng cho sự thành công, các cơ chế khuyến khích thúc đẩy các người đào tối ưu hóa các mô hình của họ và sản xuất đầu ra chất lượng cao.

Người xác minh đóng một phần quan trọng trong quá trình này bằng cách gán trọng số cho các phản hồi của các thợ đào, phản ánh chất lượng và tính liên quan của chúng. Những trọng số này được tổng hợp và gửi đến blockchain, tạo nền tảng cho việc phân phối phần thưởng. Người xác minh được khuyến khích cung cấp đánh giá chính xác, vì tính nhất quán với đánh giá của các người xác minh khác dẫn đến phần thưởng cao hơn.

Yuma Consensus

Bittensor sử dụng Yuma Consensus, một cơ chế xếp hạng phi tập trung được thiết kế để đảm bảo việc đánh giá công bằng và phân phối phần thưởng trên toàn mạng. Khác với các cơ chế đồng thuận truyền thống như Proof-of-Work (PoW) hoặc Proof-of-Stake (PoS), mà chủ yếu xác nhận giao dịch, Yuma Consensus được xây dựng để đánh giá và xếp hạng đóng góp của trí tuệ nhân tạo trong mạng. Nó xác định cách các người xác thực gán trọng lượng cho đầu ra của các máy đào, ảnh hưởng đến phần thưởng của họ dựa trên chất lượng đóng góp thay vì sức mạnh tính toán hoặc cọc vốn tài chính.

Phương pháp này đảm bảo rằng mạng lưới liên tục cải thiện bằng cách thưởng cho các mô hình AI cung cấp câu trả lời có giá trị và chính xác. Nó cũng ngăn chặn sự thao túng bằng cách thiết lập một quy trình xếp hạng minh bạch, có thể xác minh giảm thiểu tính chủ quan và thiên vị. Bằng cách triển khai Yuma Consensus, Bittensor duy trì một hệ thống phân cấp nhưng có cấu trúc nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác để hoàn thiện thông minh trong môi trường không tin cậy.

Nổi bật

  • Cấu trúc Mạng và Tương tác Node - Mạng trí tuệ nhân tạo phi tập trung của Bittensor bao gồm các máy đào, máy xác minh và các nút subtensor, mỗi nút đều đóng vai trò riêng biệt trong quá trình huấn luyện, đánh giá và hình thành sự đồng thuận.
  • Các mạng con cho Các nhiệm vụ Trí tuệ Nhân tạo Đặc biệt - Các khối công việc Trí tuệ Nhân tạo được phân phối trên các mạng con độc lập, mỗi mạng tập trung vào một ứng dụng cụ thể, tối ưu hóa hiệu suất huấn luyện và đảm bảo cải thiện theo nhiệm vụ cụ thể.
  • Neurons: Người đào và Người xác thực - Người đào tạo ra đầu ra mô hình AI, trong khi người xác thực đánh giá độ chính xác và gán trọng số, ảnh hưởng đến phân phối phần thưởng.
  • Cơ chế Khuyến khích – Phân bổ phần thưởng dựa trên đánh giá của người xác minh, đảm bảo rằng các sản phẩm AI chất lượng cao nhận được bồi thường phù hợp đồng thời duy trì tính toàn vẹn của mạng lưới.
  • Yuma Consensus – Cơ chế xếp hạng phi tập trung xác định cách mà các đóng góp của trí tuệ nhân tạo được đánh giá và được thưởng, giảm thiểu sự can thiệp và đảm bảo cạnh tranh công bằng giữa các thành viên tham gia.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm
* Đầu tư tiền điện tử liên quan đến rủi ro đáng kể. Hãy tiến hành một cách thận trọng. Khóa học không nhằm mục đích tư vấn đầu tư.
* Khóa học được tạo bởi tác giả đã tham gia Gate Learn. Mọi ý kiến chia sẻ của tác giả không đại diện cho Gate Learn.
It seems that you are attempting to access our services from a Restricted Location where Gate is unable to provide services. We apologize for any inconvenience this may cause. Currently, the Restricted Locations include but not limited to: the United States of America, Canada, Cambodia, Thailand, Cuba, Iran, North Korea and so on. For more information regarding the Restricted Locations, please refer to the User Agreement. Should you have any other questions, please contact our Customer Support Team.