FLock OFFPreis

(SN96)

FLock OFF, spezifisch verbunden mit der Kennung SN96, ist ein dezentrales Projekt für künstliche Intelligenz, das als Subnetz im Bittensor-Netzwerk aufgebaut wurde. Entwickelt vom FLock.io-Team, konzentriert sich das Projekt auf das Crowdsourcing hochwertiger Trainingsdaten, um effiziente Small Language Models zu entwickeln. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, auf Edge-Geräten wie Smartphones und Internet-of-Things-Hardware zu laufen, wo Rechenressourcen und Leistung begrenzt sind. Der Name FLock OFF steht für FLock Open Federated Framework. Das Projekt dient als dezentraler und erlaubnisfreier Datenmarktplatz, auf dem Mitwirkende zusammenarbeiten, um Datensätze zu erstellen, die kompakt und dennoch wissensintensiv sind. Dieser Ansatz zielt darauf ab, ein verbreitetes Problem in der KI-Entwicklung zu lösen, bei dem große Modelle massive Mengen an Daten und Rechenleistung benötigen, was deren Einsatz auf tragbaren Geräten erschwert. Das Netzwerk operiert über zwei primäre Rollen: Miner und Validatoren. Miner agieren als Datenlieferanten, die High-Signal-Datensätze kuratieren und in Repositories wie Hugging Face hochladen. Diese Datensätze sind speziell auf Supervised Fine-Tuning und Präferenzoptimierung zugeschnitten. Validatoren laden diese Datensätze anschließend herunter und bewerten deren Qualität, indem sie spezialisierte Adapter mithilfe einer Technik namens Low Rank Adaptation auf einem standardisierten Basismodell trainieren. Die Performance des resultierenden Modells bestimmt die Belohnungen, die an die Mitwirkenden verteilt werden. Dieses kompetitive Umfeld stellt sicher, dass nur die nützlichsten und genauesten Daten priorisiert werden. Die umfassendere Vision des Projekts ist die Demokratisierung des KI-Trainings durch die Abkehr von zentralisierten Datensilos. Durch den Einsatz von Federated Learning und Blockchain-Koordination ermöglicht es FLock OFF den Teilnehmern, zur KI-Entwicklung beizutragen und gleichzeitig Privatsphäre sowie Dateneigentum zu wahren. Das Projekt nutzt einen technischen Stack, der PyTorch und die HuggingFace Transformers-Bibliothek umfasst, um die Trainings- und Evaluierungs-Pipelines zu verwalten. Der zugehörige Token dient als Incentive-Layer für das Ökosystem. Er wird verwendet, um Teilnehmer für ihre Beiträge zum Modelltraining und zur Datenkuratierung zu belohnen. Er spielt zudem eine Rolle bei der Governance und Sicherheit des Netzwerks, mit Mechanismen wie Staking, das für die Teilnahme erforderlich ist, und Slashing, um bösartiges Verhalten oder qualitativ minderwertige Einreichungen abzuschrecken. Durch die Abstimmung wirtschaftlicher Anreize mit der Produktion hochwertiger KI-Assets zielt das Projekt darauf ab, eine Open-Source-Alternative zu proprietären KI-Modellen zu schaffen. Mehr erfahren

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