Chunkingالسعر

(SN40)

تعتبر Chunking (sn40) شبكة فرعية (subnet) متخصصة داخل شبكة Bittensor مخصصة لتحسين معالجة البيانات لنماذج اللغات الكبيرة (Large Language Models). ينصب تركيزها الأساسي على تطوير خوارزميات "smart chunking"، والتي تتضمن تقسيم مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة إلى شرائح أصغر ذات مغزى دلالي. ومن خلال تحفيز الـ miners لإنشاء أجزاء بيانات أكثر قابلية للبحث وذات صلة بالسياق، تساهم SN40 بشكل مباشر في تحسين دقة وكفاءة استجابات الـ AI، حيث تعمل كطبقة بنية تحتية حيوية للذكاء اللامركزي.

تستخدم معظم أنظمة RAG القياسية حدوداً أساسية لعدد الأحرف لتقسيم النص، مما يؤدي غالباً إلى فقدان السياق. تحفز SN40 تقنية "Smart Chunking"، وهي طريقة متفوقة تستخدم المعنى الدلالي لتحديد مكان تقسيم النص. يضمن ذلك أنه عندما يسترد الـ AI المعلومات، فإنه يصل إلى البيانات الأكثر صلة دون فقدان السياق المحيط. من خلال مكافأة الـ miners على الحفاظ على السلامة الدلالية، تعزز SN40 بشكل كبير من دقة مخرجات الـ AI في مهام الاسترداد والتوليد المعقدة.

تعد VectorChat المنظمة الرئيسية وفريق التطوير وراء Subnet 40. لقد أنشأوا "حلقة طلب" من خلال الاستفادة من تقنية smart chunking التي ينتجها الـ miners في الشبكة الفرعية لتشغيل حلول الـ AI الخاصة بهم والمتكاملة رأسياً. يضمن هذا التكامل الرأسي أن التطورات التكنولوجية التي حققها الـ miners اللامركزيون لها تطبيق فوري في العالم الحقيقي، مما يعزز فائدة التكنولوجيا المطورة داخل نظام Chunking البيئي.

رمز sn40 هو الـ "alpha token" الخاص بـ Subnet 40. بموجب إطار عمل Dynamic TAO (dTAO)، تمتلك كل شبكة فرعية رمزها الفريد الخاص الذي يوجد في مجمع سيولة (liquidity pool) مقترن بـ TAO. يمكن للمستخدمين استبدال رموز sn40 من خلال صانع السوق الآلي (AMM) الداخلي لشبكة Bittensor. يمكن تتبع المعلومات المتعلقة بأداء الرمز وإحصائيات الشبكة من خلال متصفحات البلوكشين الرسمية ولوحات معلومات النظام البيئي المدعومة.

يعد التعدين على SN40 عملية كثيفة الاستخدام للموارد تتطلب أجهزة عالية الأداء. يحتاج الـ miners عادةً إلى CPUs قوية وGPUs متخصصة، مثل طرز NVIDIA A100 أو H100، لتشغيل نماذج التضمين (embedding models) المعقدة اللازمة للتجزئة الدلالية. علاوة على ذلك، يعد النطاق الترددي العالي للشبكة ضرورياً لمزامنة مجموعات البيانات الكبيرة. تضمن هذه المتطلبات محافظة الشبكة الفرعية على معايير عالية لسرعة وجودة معالجة البيانات.

يقوم الـ validators بتقييم الـ miners بناءً على قدرتهم على إنتاج شرائح بيانات عالية الجودة وذات صلة. تشمل مقاييس الأداء الرئيسية Cosine Similarity، الذي يقيس مدى تطابق الجزء مع استعلام معين. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل نقاط الـ miners بناءً على قدرتهم على زيادة "التباين بين الأجزاء" (inter-chunk dissimilarity) مع الحفاظ على "تشابه عالٍ داخل الجزء الواحد" (intra-chunk similarity). يضمن ذلك أن يكون كل جزء متميزاً ولكنه متماسك داخلياً، مما يوفر هيكل البيانات الأكثر فعالية لنماذج الـ AI للرجوع إليها.