Gradientsالسعر

(SN56)

Gradients (SN56) هي شبكة فرعية متخصصة من Bittensor تقدم خدمات التعلم الآلي المؤتمت اللامركزي (AutoML). وظيفتها الأساسية هي تمكين المستخدمين من ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بدقة، مثل نماذج اللغة الكبيرة أو نماذج توليد الصور، باستخدام مجموعات البيانات المخصصة الخاصة بهم. تم تصميم المنصة لتبسيط تعقيدات إدارة البنية التحتية لمسرعات GPU المكلفة أو كتابة أكواد معقدة، مما يجعل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة متاحًا ومباشرًا لقاعدة مستخدمين واسعة.

للمستخدمين غير التقنيين، توفر Gradients منصة سهلة الاستخدام تعتمد على الويب. يمكن للمستخدمين ببساطة زيارة الموقع الإلكتروني، وتحميل مجموعة البيانات الخاصة بهم أو الاختيار من بين الخيارات الموجودة مسبقًا، واختيار نموذج ذكاء اصطناعي أساسي (مثل نموذج لغوي تأسيسي أو نموذج لتوليد الصور)، وبدء مهمة تدريب بأقل جهد. تقوم الشبكة اللامركزية بعد ذلك بتنسيق العملية بأكملها، حيث يتنافس المعدّنون (miners) لإنتاج النسخة الأكثر تحسينًا وعالية الأداء من النموذج المختار بناءً على إدخال المستخدم.

تقدم Gradients ميزة تكلفة كبيرة مقارنة بمنصات تدريب الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية. يذكر المشروع أنها يمكن أن تكون أرخص بنسبة تتراوح بين 80-90% من خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية التقليدية. تُعد كفاءة التكلفة هذه نتيجة مباشرة لنموذج Bittensor التنافسي اللامركزي، حيث يتنافس مختلف المشاركين (المعدّنون) لتقديم خدمات تدريب النماذج الأكثر فعالية، مما يؤدي إلى تخفيض النفقات مع الحفاظ على الأداء والجودة العالية في عملية الضبط الدقيق للذكاء الاصطناعي.

يمثل رمز SN56 المميز حصة حاسمة ضمن اقتصاد الشبكة الفرعية. يعمل ضمن نموذج "Dynamic TAO" (dTAO) الخاص بـ Bittensor، حيث تمكّن رموز SN56 المميزة حامليها من الوصول والاستفادة من خدمات الضبط الدقيق وتدريب الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تقدمها شبكة Gradients الفرعية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لحاملي الرموز المميزة كسب جزء من انبعاثات الشبكة، مما يحفز المشاركة، ويساهم في النمو العام للشبكة الفرعية، ويسمح بالمشاركة المباشرة في النظام البيئي اللامركزي لتدريب الذكاء الاصطناعي.

يمثل تحديث 'V5.0' تحولًا محوريًا لـ Gradients نحو نموذج تشغيل مفتوح المصدر على غرار البطولات. يعني هذا التحديث أن المعدّنين ينخرطون الآن في "بطولات متواصلة" من خلال تقديم نصوص التدريب ومستودعاتهم الكاملة، بدلاً من مجرد تسليم نماذج جاهزة. يعزز هذا النهج المبتكر الشفافية بشكل كبير ضمن عملية التدريب، مما يعزز التحسين المستمر والابتكار في منهجيات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة عبر الشبكة الفرعية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر قوة وقابلية للتحقق.

يكسب المعدّنون رموز SN56 المميزة عن طريق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بنجاح التي تلبي معايير التحقق التي يحددها مدققو الشبكة الفرعية. للمنافسة بفعالية، يتطلب المعدّنون عادةً أجهزة GPU عالية الأداء. تقيّم الشبكة جودة النماذج المدربة من خلال المعايير الآلية ومقارنات "رأسًا لرأس". المعدّنون الذين تظهر نماذجهم دقة وكفاءة فائقتين يكافأون بنسبة أكبر من انبعاثات TAO/SN56، مما يحفز مباشرة المساهمة بقدرات تدريب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة في الشبكة.