Các vấn đề và cơ hội của Nhà lãnh đạo AI Blockchain TAO
Dự án Bittensor $TAO nhằm mục đích giới thiệu một cách tiếp cận sáng tạo trong lĩnh vực đánh giá và ứng dụng mô hình AI. Bằng cách giới thiệu cơ chế đánh giá công khai và thiết lập một thị trường cạnh tranh phi tập trung, không cần cấp phép, Bittensor nhằm mục đích giải quyết vấn đề tập trung hóa và những hạn chế của một tiêu chuẩn đánh giá duy nhất trong việc phát triển các mô hình AI truyền thống. Tuy nhiên, vẫn còn phải xem liệu mô hình này có thể đạt được các mục tiêu đề ra hay không, đặc biệt là trong việc giải quyết vấn đề được gọi là “kẻ thắng được tất cả” và thúc đẩy sự đa dạng của mô hình.
Các vấn đề về nguồn mở
Mô hình của Bittensor có phải là nguồn mở hay không thực sự phụ thuộc vào sự lựa chọn của người khai thác. Thiết kế này có tính linh hoạt nhưng cũng gây ra sự không chắc chắn nhất định. Các mô hình nguồn mở có thể thúc đẩy tính minh bạch và độ tin cậy trong công nghệ, nhưng nếu không có sự ủy quyền, mức độ mở của một mô hình có thể rất khác nhau. Cộng đồng đang thảo luận liệu thuật toán của nó có thể được phân cấp thực sự hay không.Mặc dù vấn đề này ít nhận được sự chú ý hơn khi giá tiền tệ tăng nhưng TAO phải giải quyết trực tiếp từ góc độ kỹ thuật.
Sự khác biệt giữa đào tạo mô hình và chạy
Bittensor tập trung nhiều hơn vào việc chạy mô hình hơn là đào tạo, điều đó có nghĩa là nó chủ yếu phục vụ như một thị trường lao động cho việc suy luận mô hình hơn là một nền tảng để đào tạo mô hình. Điều này rất quan trọng vì nó cho thấy sự khác biệt cơ bản giữa Bittensor và một số dịch vụ trung gian sức mạnh tính toán như RNDR. Đào tạo mô hình liên quan đến tối ưu hóa thuật toán và cập nhật tham số và Bittensor dường như không hỗ trợ quá trình này.
người chiến thắng giải quyết mọi vấn đề
Mặc dù Bittensor cố gắng thúc đẩy sự đa dạng của mô hình thông qua các mạng con và cài đặt nhiệm vụ đa dạng, nhưng nếu chiến lược khuyến khích và cơ chế đánh giá không được thiết kế phù hợp thì nguồn lực và phần thưởng vẫn có thể tập trung vào một số mô hình hiệu suất cao. Hiệu quả của thiết kế này nằm ở khả năng cân bằng giữa cạnh tranh và hợp tác, tránh phụ thuộc quá nhiều vào các mô hình hoặc công nghệ cụ thể.
So sánh đại lượng tham số mô hình
Bittensor phục vụ các nhiệm vụ AI đa dạng bằng cách chạy các mạng con và mô hình khác nhau, cách tiếp cận này có những ưu điểm nhất định trong việc nâng cao tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống. Tuy nhiên, việc so sánh số lượng tham số tổng hợp của các mạng con và mô hình khác nhau có thể thiếu ý nghĩa thực tế. Bởi vì mỗi mô hình nhắm đến các nhiệm vụ và kịch bản ứng dụng khác nhau nên số lượng tham số đơn giản không thể phản ánh trực tiếp khả năng hoặc hiệu quả của hệ thống.
Tóm lại là
Dự án Bittensor thực sự đã mang lại những ý tưởng và cơ chế mới cho lĩnh vực đánh giá và ứng dụng mô hình AI blockchain, nhưng tác động thực tế và các vấn đề tiềm ẩn của nó cần được xác minh thông qua quan sát và thực hành lâu dài. Sự thành công của dự án sẽ phụ thuộc vào khả năng thúc đẩy hiệu quả sự đa dạng của mô hình trong khi vẫn duy trì tính công khai và minh bạch, đồng thời tránh được vấn đề tập trung nguồn lực và vấn đề người thắng được tất cả.
