Londra, Regatul Unit, 9 aprilie 2024, Chainwire
NeuroMesh (nmesh.io), un pionierat în inteligența artificială, anunță lansarea protocolului său de instruire AI distribuită, gata să revoluționeze accesul global și colaborarea în dezvoltarea AI. Îmbrățișând cadrul descentralizat al DePIN, NeuroMesh unește decalajele dintre cererea de formare a modelelor AI mari și GPU-uri distribuite. Această inițiativă își propune să promoveze incluziunea în dezvoltarea IA, facilitând participarea în diverse sectoare și zone geografice.
Vizionari în inteligența artificială: ambiția globală a echipei
Echipa din spatele NeuroMesh, compusă din cercetători și ingineri de la Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google și Meta, este pionier al unui proces democratic de instruire AI. Această abordare vizionară abordează limitările dezvoltării AI centralizate, permițând proprietarilor de GPU din întreaga lume să contribuie la o rețea vastă de instruire, dând putere entităților de toate dimensiunile să folosească acest serviciu pentru nevoile lor de instruire.
NeuroMesh transcende IA tradițională prin promovarea colaborării. Viziunea lor este de a echipa fiecare dezvoltator și organizație, indiferent de locație sau resurse, cu capacitatea de a antrena și de a utiliza modele de IA de ultimă oră. Acest lucru se aliniază perfect cu viziunea pionierilor AI precum Yann LeCun, care pledează pentru un viitor alimentat de formare AI distribuită și crowdsourced.
Un design revoluționar bazat pe PCN
În centrul protocolului de antrenament distribuit NeuroMesh se află algoritmul revoluționar de antrenament PCN (Predictive Coding Network) – un adevărat schimbător de joc în acest domeniu. Această abordare dă putere proprietarilor de GPU din întreaga lume să contribuie cu puterea lor, stimulând un efort vast de colaborare.
Algoritmul de antrenament PCN: Magia din spatele NeuroMesh constă în algoritmul de antrenament PCN. Spre deosebire de metodele tradiționale de backpropagation (BP), PCN permite antrenament complet local, paralel și autonom. Echipa își propune să creeze o rețea vastă, în care fiecare nod – reprezentând un GPU participant – învață independent. PCN minimizează comunicarea între straturi, reducând traficul de date și facilitând antrenamentul asincron. Gândiți-vă la aceasta ca la o simfonie în care fiecare muzician își joacă rolul în mod independent, dar contribuie la un întreg armonios.
Acest model de ultimă oră, inspirat de progresele recente în cercetarea în neuroștiință lansată de Universitatea Oxford, imită abordarea de învățare localizată a creierului uman. Prin stocarea valorilor de eroare și optimizarea pentru o țintă locală în fiecare strat, reproduce comportamentul neuronilor creierului. Acest lucru permite NeuroMesh să definească modele care sunt mult mai mari, cu componente individuale care contribuie la același obiectiv final de optimizare pentru întreaga rețea, la fel ca creierul uman, unde diferiți stimuli sunt gestionați de diferite grupuri de neuroni.
Această abordare de inspirație biologică, combinată cu capabilitățile sale inerente de distribuție, deblochează o nouă eră a dezvoltării AI.
Un apel la crearea de parteneriate globale
NeuroMesh invită parteneriate la nivel global, cu scopul de a construi un viitor AI la care toată lumea să poată participa. Protocolul său este piatra de temelie pe care se construiește un ecosistem divers. Ecosistemul este proiectat pentru a fi dinamic, colaborativ și adaptabil, asigurându-se că poate răspunde nevoilor de formare a modelului AI de orice dimensiune, din orice industrie.
Persoanele fizice, proiectele cu resurse GPU și entitățile cu nevoi de instruire sunt binevenite să se alăture acestei inițiative transformatoare. Pentru detalii complete despre NeuroMesh și pentru a participa la acest efort de vârf, utilizatorii pot vizita nmesh.io.
Despre NeuroMesh
NeuroMesh cuprinde cercetători și ingineri din instituții apreciate precum Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google și Meta. Prin împuternicirea dezvoltatorilor și organizațiilor să implementeze modele AI robuste, NeuroMesh cultivă un ecosistem AI incluziv, reducând decalajele dintre cererea de formare a modelelor AI mari și GPU-uri distribuite la nivel mondial.
Pentru mai multe informații, utilizatorii pot vizita Twitter | de la NeuroMesh Telegramă
a lua legatura
CMOKenchia LeeNeuroMeshkenchia@nmesh.io07746906341