Londres, Royaume-Uni, 9 avril 2024, Chainwire

NeuroMesh (nmesh.io), pionnier de l'intelligence artificielle, annonce le déploiement de son protocole de formation à l'IA distribuée, sur le point de révolutionner l'accès mondial et la collaboration dans le développement de l'IA. Adoptant le cadre décentralisé de DePIN, NeuroMesh comble les écarts entre la demande de formation de grands modèles d'IA et les GPU distribués. Cette initiative vise à favoriser l’inclusion dans le développement de l’IA, en facilitant la participation dans divers secteurs et zones géographiques.

Visionnaires de l’IA : l’ambition mondiale de l’équipe

L'équipe derrière NeuroMesh, composée de chercheurs et d'ingénieurs d'Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google et Meta, est pionnière d'un processus de formation démocratique en IA. Cette approche visionnaire répond aux limites du développement centralisé de l'IA en permettant aux propriétaires de GPU du monde entier de contribuer à un vaste réseau de formation, permettant ainsi aux entités de toutes tailles d'exploiter ce service pour leurs besoins de formation.

NeuroMesh transcende l'IA traditionnelle en favorisant la collaboration. Leur vision est de doter chaque développeur et organisation, quel que soit son emplacement ou ses ressources, de la capacité de former et d'utiliser des modèles d'IA de pointe. Cela correspond parfaitement à la vision des pionniers de l’IA comme Yann LeCun, qui plaident pour un avenir propulsé par une formation en IA participative et distribuée.

Une conception révolutionnaire basée sur le PCN

Au cœur du protocole de formation distribué de NeuroMesh se trouve l’algorithme de formation révolutionnaire PCN (Predictive Coding Network), qui change véritablement la donne dans ce domaine. Cette approche permet aux propriétaires de GPU du monde entier d’apporter leur puissance, favorisant ainsi un vaste effort de collaboration.

L'algorithme de formation PCN : La magie derrière NeuroMesh réside dans l'algorithme de formation PCN. Contrairement aux méthodes traditionnelles de rétropropagation (BP), PCN permet une formation entièrement locale, parallèle et autonome. L'équipe vise à créer un vaste réseau, où chaque nœud, représentant un GPU participant, apprend indépendamment. PCN minimise la communication inter-couches, réduisant ainsi le trafic de données et facilitant la formation asynchrone. Considérez-le comme une symphonie où chaque musicien joue son rôle de manière indépendante, tout en contribuant à un tout harmonieux.

Ce modèle de pointe, inspiré des récents progrès de la recherche en neurosciences lancée par l’Université d’Oxford, imite l’approche d’apprentissage localisée du cerveau humain. En stockant les valeurs d’erreur et en optimisant une cible locale dans chaque couche, il reproduit le comportement des neurones du cerveau. Cela permet à NeuroMesh de définir des modèles beaucoup plus grands, avec des composants individuels qui contribuent au même objectif ultime d'optimisation pour l'ensemble du réseau, tout comme le cerveau humain où différents stimuli sont gérés par différents groupes de neurones.

Cette approche d’inspiration biologique, combinée à ses capacités de distribution inhérentes, ouvre une nouvelle ère de développement de l’IA.

Un appel à forger des partenariats mondiaux

NeuroMesh invite à des partenariats à l'échelle mondiale, visant à forger un avenir de l'IA auquel tout le monde peut participer. Son protocole est le fondement sur lequel un écosystème diversifié est construit. L'écosystème est conçu pour être dynamique, collaboratif et adaptable, garantissant qu'il peut répondre aux besoins de formation en modèles d'IA de toute taille et de tout secteur.

Les individus, les projets disposant de ressources GPU et les entités ayant des besoins de formation sont tous invités à rejoindre cette initiative de transformation. Pour plus de détails sur NeuroMesh et pour participer à cet effort de pointe, les utilisateurs peuvent visiter nmesh.io.

À propos de NeuroMesh

NeuroMesh comprend des chercheurs et des ingénieurs d'institutions réputées telles que Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google et Meta. En permettant aux développeurs et aux organisations de déployer des modèles d'IA robustes, NeuroMesh cultive un écosystème d'IA inclusif, comblant le fossé entre la demande de formation de grands modèles d'IA et celle des GPU distribués dans le monde entier.

Pour plus d’informations, les utilisateurs peuvent visiter le Twitter | Télégramme

Contact

CMOKenchia LeeNeuroMeshkenchia@nmesh.io07746906341

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