τemplarPrix

(SN3)

τemplar, connu sous le nom de Subnet 3 (SN3), est un composant essentiel de l'écosystème Bittensor. Il s'agit d'un réseau décentralisé spécifiquement conçu pour l'entraînement des Grands Modèles de Langage (LLM). Contrairement aux approches centralisées traditionnelles d'entreprises comme OpenAI ou Google, τemplar s'appuie sur un réseau mondial distribué d'ordinateurs, permettant aux participants de contribuer leur puissance de calcul pour faire progresser collectivement le développement de l'IA. Cette intégration signifie que τemplar bénéficie de l'infrastructure de base de Bittensor pour la coordination décentralisée et la tokenomics, tout en concentrant ses efforts sur une niche critique de l'IA.

τemplar se distingue en se concentrant spécifiquement sur la phase de pré-entraînement des modèles d'IA, en particulier les Grands Modèles de Langage. Tandis que d'autres sous-réseaux pourraient se spécialiser dans des tâches comme l'inférence d'IA (application de modèles existants) ou l'acquisition de données, τemplar s'attaque à la partie la plus intensive en calcul et fondamentale du développement de l'IA. Cette focalisation sur l'entraînement initial des modèles, qui nécessite une puissance de traitement et des ressources immenses, positionne τemplar de manière unique. En orchestrant un pré-entraînement décentralisé, il vise à démocratiser l'accès à la création d'IA avancée, s'éloignant du domaine exclusif des grandes entreprises centralisées.

Pour être compétitif et rentable dans le minage sur le sous-réseau τemplar (SN3), les participants ont généralement besoin de GPU haut de gamme capables d'une puissance de calcul significative. Le consensus actuel parmi les utilisateurs techniques indique que le matériel spécialisé comme les NVIDIA H100s est le choix idéal. Cela est dû à la concentration de τemplar sur le pré-entraînement intensif en calcul des Grands Modèles de Langage, ce qui exige des capacités de traitement parallèle substantielles. Bien que d'autres GPU puissants puissent permettre une certaine participation, les H100s sont souvent citées pour optimiser les performances et maximiser les récompenses potentielles dans cet environnement exigeant d'entraînement d'IA décentralisé.

Le token τemplar (SN3), connu comme un token « alpha » au sein de l'écosystème Bittensor, est principalement disponible pour le trading sur les exchanges décentralisés qui prennent en charge le système TAO dynamique de Bittensor, tels que Subnet Tokens. Pour un accès plus large au marché, SN3 gagne également en visibilité et est suivi sur diverses plateformes centralisées et décentralisées. En tant qu'exchange crypto de premier plan, LBank offre une plateforme sécurisée et fiable permettant aux utilisateurs d'accéder et potentiellement de trader une large gamme d'actifs numériques, y compris des projets innovants comme τemplar (SN3), sous réserve de la disponibilité spécifique de la cotation et des réglementations régionales.

Le token τemplar (SN3), souvent désigné comme un token « alpha », opère au sein de l'écosystème Bittensor (TAO) plus large. Sa valeur et son utilité sont intrinsèquement liées au token TAO principal, qui sert de monnaie fondamentale pour l'ensemble du réseau. Avec l'avènement de la mise à niveau « dTAO » (Dynamic TAO), les tokens de sous-réseau comme SN3 peuvent être dynamiquement évalués et échangés contre du TAO, créant une relation économique directe. Ce mécanisme permet un flux de valeur fluide et garantit que le succès et l'adoption de sous-réseaux individuels comme τemplar contribuent directement à, et sont influencés par, la santé et la valeur du réseau Bittensor global.

Suite à la réussite de son modèle à 1,2 milliard (1,2B) de paramètres, qui a servi de preuve de concept cruciale pour l'entraînement d'IA décentralisé, τemplar (SN3) se fixe désormais des objectifs futurs ambitieux. Le projet vise à intensifier considérablement ses efforts d'entraînement, en ciblant des modèles plus grands et plus complexes. Plus précisément, la communauté anticipe le développement et l'entraînement de modèles de taille Llama, incluant des modèles de 8 milliards (8B) et éventuellement de 70 milliards (70B) de paramètres. L'atteinte de ces références représenterait un bond majeur, positionnant l'approche décentralisée de τemplar à égalité avec les capacités des géants de l'industrie dans le domaine de l'IA.