Сеть POKT выпустила документацию по искусственному интеллекту, в которой исследуется возможность развертывания больших языковых моделей (LLM) в своем протоколе для предоставления надежных и масштабируемых услуг вывода ИИ. С момента запуска основной сети в 2020 году сеть POKT обслужила более 750 миллиардов запросов через сеть, насчитывающую около 15 000 узлов в 22 странах. Эта обширная инфраструктура позволяет сети POKT повысить доступность и финансиализацию моделей искусственного интеллекта в своей экосистеме.
В документе AI Litepaper подчеркивается согласованность стимулов среди исследователей моделей (источники), операторов оборудования (поставщики), поставщиков API (шлюзы) и пользователей (приложения) с помощью алгоритма Relay Mining. Этот алгоритм создает прозрачный рынок, где затраты и доходы основаны на криптографически проверенном использовании. Качество обслуживания протокола конкурирует с централизованными объектами, что делает его зрелой закрытой сетью для вывода данных прикладного уровня.
Представляем: Litepaper AI Litepaper от POKT Network. В документе исследуется потенциал развертывания больших языковых моделей в сети для обеспечения надежного и масштабируемого вывода ИИ. Прочтите здесь 👇https://t.co/HCLuII1ZHE
– Сеть POKT (@POKTnetwork) 19 июня 2024 г.
Интеграция LLM в сети POKT позволяет масштабировать услуги вывода ИИ без простоев, используя существующую децентрализованную структуру. Исследователи и ученые в области искусственного интеллекта могут монетизировать свои модели, развертывая их в сети, получая доход в зависимости от использования без управления инфраструктурой доступа или создания спроса. Алгоритм Relay Mining обеспечивает прозрачность рынка, стимулируя поставщиков поддерживать высокое качество обслуживания.
Несанкционированный вывод LLM
Статья AI Litepaper под названием «Децентрализованный ИИ: недопустимый вывод LLM в сети POKT» была написана Даниэлем Ольшанским, Рамиро Родригесом Колмейро и Боуэном Ли. Их опыт охватывает дополненную реальность, анализ взаимодействия автономных транспортных средств, анализ медицинских изображений и разработку инфраструктуры искусственного интеллекта и машинного обучения, что способствует всеобъемлющему пониманию статьи.
Дэниел Ольшанский делится опытом использования облака дополненной реальности Magic Leap и планирования беспилотных транспортных средств Waymo. Рамиро Родригес Колмейро, доктор философии в области анализа сигналов и оптимизации систем, специализируется на машинном обучении и анализе медицинских изображений. Боуэн Ли, бывший инженер-менеджер в Apple AI/ML, руководил разработкой первой платформы вывода LLM от Apple.
AI Litepaper компании POKT Network подчеркивает ее потенциал для стимулирования инноваций, внедрения и финансиализации моделей с открытым исходным кодом, позиционируя сеть как ключевого игрока в несанкционированном выводе LLM. Более подробную информацию можно найти в полной версии AI Litepaper, доступной в Интернете.
