τemplarPresyo

(SN3)

Ang τemplar, na kilala bilang Subnet 3 (SN3), ay isang mahalagang bahagi sa loob ng ekosistema ng Bittensor. Nagsisilbi ito bilang isang desentralisadong network na partikular na idinisenyo para sa pagtuturo ng Malalaking Modelo ng Wika (LLMs). Hindi tulad ng tradisyonal na sentralisadong pamamaraan ng mga kumpanya tulad ng OpenAI o Google, ginagamit ng τemplar ang isang pandaigdigan, ipinamamahaging network ng mga computer, na nagpapahintulot sa mga kalahok na mag-ambag ng kanilang kapasidad sa pagproseso upang sama-samang isulong ang pagpapaunlad ng AI. Nangangahulugan ang integrasyong ito na nakikinabang ang τemplar mula sa pangunahing imprastraktura ng Bittensor para sa desentralisadong koordinasyon at tokenomics, habang nakatuon ang mga pagsisikap nito sa isang kritikal na niche sa loob ng AI.

Namumukod-tangi ang τemplar sa pamamagitan ng pagtutok partikular sa bahagi ng pre-training ng mga modelo ng AI, lalo na ang Malalaking Modelo ng Wika. Habang ang ibang mga subnet ay maaaring magpakadalubhasa sa mga gawain tulad ng AI inference (paglalapat ng mga umiiral na modelo) o pagkuha ng datos, tinatalakay ng τemplar ang pinakamatindi sa komputasyon at pundasyong bahagi ng pagpapaunlad ng AI. Ang pagtutok na ito sa paunang pagtuturo ng modelo, na nangangailangan ng napakalaking kapangyarihan sa pagproseso at mga mapagkukunan, ay nagpoposisyon sa τemplar nang natatangi. Sa pamamagitan ng pag-orkestra ng desentralisadong pre-training, layunin nitong demokratisahin ang pag-access sa paglikha ng advanced AI, na lumalayo mula sa eksklusibong domain ng malalaki, sentralisadong korporasyon.

Upang maging kompetitibo at kumita sa pagmimina sa τemplar (SN3) subnet, ang mga kalahok ay karaniwang nangangailangan ng mga high-end na GPU na may malaking kapasidad sa pagproseso. Ang kasalukuyang konsensus sa mga teknikal na user ay tumuturo sa mga espesyalisadong hardware tulad ng NVIDIA H100s bilang pinakamainam na pagpipilian. Ito ay dahil sa pagtutok ng τemplar sa matindi sa komputasyong pre-training ng Malalaking Modelo ng Wika, na humihingi ng malaking kapasidad sa parallel processing. Habang ang ibang malalakas na GPU ay maaaring mag-alok ng ilang partisipasyon, ang H100s ay madalas na binabanggit para sa pag-optimize ng performance at pag-maximize ng potensyal na gantimpala sa loob ng mapanghamong desentralisadong kapaligiran sa pagtuturo ng AI na ito.

Ang τemplar (SN3) token, na kilala bilang isang "alpha" token sa loob ng ekosistema ng Bittensor, ay pangunahing magagamit para sa pag-trade sa mga desentralisadong palitan na sumusuporta sa dynamic na TAO system ng Bittensor, tulad ng Subnet Tokens. Para sa mas malawak na pag-access sa merkado, ang SN3 ay nakakakuha din ng visibility at pagsubaybay sa iba't ibang sentralisado at desentralisadong platform. Bilang isang nangungunang crypto exchange, nagbibigay ang LBank ng ligtas at maaasahang platform para sa mga user upang ma-access at posibleng i-trade ang malawak na hanay ng mga digital asset, kabilang ang mga makabagong proyekto tulad ng τemplar (SN3), na napapailalim sa partikular na pagkakaroon ng listahan at mga regulasyon ng rehiyon.

Ang τemplar (SN3) token, na madalas na tinutukoy bilang isang "alpha" token, ay gumagana sa loob ng mas malawak na ekosistema ng Bittensor (TAO). Ang halaga at utility nito ay likas na nakaugnay sa pangunahing TAO token, na nagsisilbing pundasyong currency para sa buong network. Sa pagdating ng "dTAO" (Dynamic TAO) upgrade, ang mga subnet token tulad ng SN3 ay maaaring dynamic na mapresyuhan at ipagpalit laban sa TAO, na lumilikha ng isang direktang ugnayang pang-ekonomiya. Ang mekanismong ito ay nagpapahintulot sa isang walang putol na daloy ng halaga at tinitiyak na ang tagumpay at paggamit ng indibidwal na mga subnet tulad ng τemplar ay direktang nag-aambag sa, at naiimpluwensyahan ng, ang kalusugan at halaga ng pangkalahatang network ng Bittensor.

Kasunod ng matagumpay na pagkumpleto ng 1.2 Bilyon (1.2B) parameter model nito, na nagsilbing isang mahalagang patunay ng konsepto para sa desentralisadong pagtuturo ng AI, nakatuon na ngayon ang atensyon ng τemplar (SN3) sa mga ambisyosong milestone sa hinaharap. Layunin ng proyekto na lubos na palakihin ang mga pagsisikap nito sa pagtuturo, na nagta-target ng mas malaki at mas kumplikadong mga modelo. Sa partikular, inaasahan ng komunidad ang pagpapaunlad at pagtuturo ng mga modelo na kasing laki ng Llama, kabilang ang 8 Bilyon (8B) at kalaunan ay 70 Bilyon (70B) parameter model. Ang pagkamit ng mga benchmark na ito ay magrerepresenta ng isang malaking hakbang, na nagpoposisyon sa desentralisadong pamamaraan ng τemplar na kapantay ng mga kakayahan ng mga higante sa industriya sa espasyo ng AI.