τemplarमूल्य

(SN3)

τemplar, जिसे सबनेट 3 (SN3) के नाम से जाना जाता है, Bittensor इकोसिस्टम के भीतर एक महत्वपूर्ण घटक है। यह विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किए गए एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क के रूप में कार्य करता है। OpenAI या Google जैसी कंपनियों के पारंपरिक केंद्रीकृत दृष्टिकोणों के विपरीत, τemplar कंप्यूटरों के एक वैश्विक, वितरित नेटवर्क का लाभ उठाता है, जिससे प्रतिभागियों को AI विकास को सामूहिक रूप से आगे बढ़ाने के लिए अपनी कम्प्यूटेशनल शक्ति का योगदान करने की अनुमति मिलती है। इस एकीकरण का अर्थ है कि τemplar विकेन्द्रीकृत समन्वय और टोकनॉमिक्स के लिए Bittensor के मुख्य बुनियादी ढांचे से लाभ उठाता है, जबकि AI के भीतर एक महत्वपूर्ण विशिष्ट क्षेत्र पर अपने प्रयासों को केंद्रित करता है।

τemplar विशेष रूप से AI मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल, के पूर्व-प्रशिक्षण चरण पर ध्यान केंद्रित करके अलग खड़ा है। जबकि अन्य सबनेट AI अनुमान (मौजूदा मॉडल को लागू करना) या डेटा अधिग्रहण जैसे कार्यों में विशेषज्ञ हो सकते हैं, τemplar AI विकास के सबसे अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन और मूलभूत हिस्से से निपटता है। प्रारंभिक मॉडल प्रशिक्षण पर यह ध्यान, जिसके लिए अपार प्रोसेसिंग शक्ति और संसाधनों की आवश्यकता होती है, τemplar को विशिष्ट रूप से स्थापित करता है। विकेन्द्रीकृत पूर्व-प्रशिक्षण का समन्वय करके, इसका उद्देश्य उन्नत AI के निर्माण तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करना है, जिससे बड़े, केंद्रीकृत निगमों के अनन्य क्षेत्र से दूर जाया जा सके।

τemplar (SN3) सबनेट पर माइनिंग में प्रतिस्पर्धी और लाभदायक होने के लिए, प्रतिभागियों को आम तौर पर महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल शक्ति वाले उच्च-स्तरीय GPU की आवश्यकता होती है। तकनीकी उपयोगकर्ताओं के बीच वर्तमान सहमति NVIDIA H100s जैसे विशेषीकृत हार्डवेयर को आदर्श विकल्प बताती है। ऐसा τemplar के बड़े भाषा मॉडल के कम्प्यूटेशनल रूप से गहन पूर्व-प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करने के कारण है, जिसके लिए पर्याप्त समानांतर प्रसंस्करण क्षमताओं की मांग होती है। जबकि अन्य शक्तिशाली GPU कुछ भागीदारी की पेशकश कर सकते हैं, इस मांग वाले विकेन्द्रीकृत AI प्रशिक्षण वातावरण में प्रदर्शन को अनुकूलित करने और संभावित पुरस्कारों को अधिकतम करने के लिए अक्सर H100s का उल्लेख किया जाता है।

τemplar (SN3) टोकन, जिसे Bittensor इकोसिस्टम के भीतर एक "अल्फा" टोकन के रूप में जाना जाता है, मुख्य रूप से विकेन्द्रीकृत एक्सचेंजों पर व्यापार के लिए उपलब्ध है जो Bittensor की गतिशील TAO प्रणाली, जैसे Subnet Tokens, का समर्थन करते हैं। व्यापक बाजार पहुंच के लिए, SN3 विभिन्न केंद्रीकृत और विकेन्द्रीकृत प्लेटफॉर्म पर भी दृश्यता और ट्रैकिंग प्राप्त कर रहा है। एक प्रमुख क्रिप्टो एक्सचेंज के रूप में, LBank उपयोगकर्ताओं को डिजिटल संपत्तियों की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंचने और संभावित रूप से व्यापार करने के लिए एक सुरक्षित और विश्वसनीय मंच प्रदान करता है, जिसमें τemplar (SN3) जैसी नवीन परियोजनाएं शामिल हैं, जो विशिष्ट लिस्टिंग उपलब्धता और क्षेत्रीय नियमों के अधीन हैं।

τemplar (SN3) टोकन, जिसे अक्सर "अल्फा" टोकन के रूप में संदर्भित किया जाता है, व्यापक Bittensor (TAO) इकोसिस्टम के भीतर संचालित होता है। इसका मूल्य और उपयोगिता मुख्य TAO टोकन से आंतरिक रूप से जुड़ी हुई है, जो पूरे नेटवर्क के लिए आधारभूत मुद्रा के रूप में कार्य करता है। "dTAO" (डायनामिक TAO) अपग्रेड के आगमन के साथ, SN3 जैसे सबनेट टोकन को TAO के विरुद्ध गतिशील रूप से मूल्यवान और स्वैप किया जा सकता है, जिससे एक सीधा आर्थिक संबंध बनता है। यह तंत्र मूल्य के निर्बाध प्रवाह की अनुमति देता है और यह सुनिश्चित करता है कि τemplar जैसे व्यक्तिगत सबनेट की सफलता और अपनाना सीधे समग्र Bittensor नेटवर्क के स्वास्थ्य और मूल्य में योगदान करते हैं और उससे प्रभावित होते हैं।

अपने 1.2 बिलियन (1.2B) पैरामीटर मॉडल के सफल समापन के बाद, जिसने विकेन्द्रीकृत AI प्रशिक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण अवधारणा का प्रमाण के रूप में कार्य किया, τemplar (SN3) अब महत्वाकांक्षी भविष्य के मील के पत्थरों पर अपनी नजरें गड़ाए हुए है। परियोजना का उद्देश्य अपने प्रशिक्षण प्रयासों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाना है, बड़े और अधिक जटिल मॉडल को लक्षित करते हुए। विशेष रूप से, समुदाय Llama-आकार के मॉडल के विकास और प्रशिक्षण की उम्मीद करता है, जिसमें 8 बिलियन (8B) और अंततः 70 बिलियन (70B) पैरामीटर मॉडल शामिल हैं। इन बेंचमार्क को प्राप्त करना एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करेगा, τemplar के विकेन्द्रीकृत दृष्टिकोण को AI क्षेत्र के उद्योग दिग्गजों की क्षमताओं के बराबर स्थापित करेगा।