τemplarPrijs

(SN3)

τemplar, bekend als Subnet 3 (SN3), is een cruciaal onderdeel binnen het Bittensor ecosysteem. Het fungeert als een gedecentraliseerd netwerk dat specifiek is ontworpen voor het trainen van Grote Taalmodellen (LLM's). In tegenstelling tot traditionele gecentraliseerde benaderingen van bedrijven zoals OpenAI of Google, maakt τemplar gebruik van een wereldwijd, gedistribueerd netwerk van computers, waardoor deelnemers hun rekenkracht kunnen bijdragen om gezamenlijk de AI-ontwikkeling te bevorderen. Deze integratie betekent dat τemplar profiteert van de kerninfrastructuur van Bittensor voor gedecentraliseerde coördinatie en tokenomics, terwijl het zijn inspanningen richt op een cruciale niche binnen AI.

τemplar onderscheidt zich door zich specifiek te richten op de pre-training fase van AI-modellen, met name Grote Taalmodellen. Terwijl andere subnets zich mogelijk specialiseren in taken zoals AI-inferentie (het toepassen van bestaande modellen) of data-acquisitie, pakt τemplar het meest computationeel intensieve en fundamentele deel van AI-ontwikkeling aan. Deze focus op initiële modeltraining, die enorme verwerkingskracht en middelen vereist, positioneert τemplar uniek. Door gedecentraliseerde pre-training te orkestreren, streeft het ernaar de toegang tot de creatie van geavanceerde AI te democratiseren, weg van het exclusieve domein van grote, gecentraliseerde bedrijven.

Om competitief en winstgevend te zijn bij het minen op het τemplar (SN3) subnet, hebben deelnemers over het algemeen high-end GPU's nodig die aanzienlijke rekenkracht kunnen leveren. De huidige consensus onder technische gebruikers wijst op gespecialiseerde hardware zoals NVIDIA H100s als de ideale keuze. Dit komt door de focus van τemplar op de computationeel intensieve pre-training van Grote Taalmodellen, wat aanzienlijke parallelle verwerkingsmogelijkheden vereist. Hoewel andere krachtige GPU's enige deelname kunnen bieden, worden H100s vaak genoemd voor het optimaliseren van prestaties en het maximaliseren van potentiële beloningen binnen deze veeleisende gedecentraliseerde AI-trainingsomgeving.

De τemplar (SN3) token, bekend als een 'alpha' token binnen het Bittensor ecosysteem, is voornamelijk beschikbaar voor handel op gedecentraliseerde exchanges die het dynamische TAO systeem van Bittensor ondersteunen, zoals Subnet Tokens. Voor bredere markttoegang wint SN3 ook aan zichtbaarheid en tracking op verschillende gecentraliseerde en gedecentraliseerde platforms. Als een toonaangevende crypto exchange biedt LBank een veilig en betrouwbaar platform voor gebruikers om toegang te krijgen tot en potentieel te handelen in een breed scala aan digitale activa, inclusief innovatieve projecten zoals τemplar (SN3), onder voorbehoud van specifieke listingbeschikbaarheid en regionale regelgeving.

De τemplar (SN3) token, vaak aangeduid als een 'alpha' token, opereert binnen het bredere Bittensor (TAO) ecosysteem. De waarde en bruikbaarheid ervan zijn intrinsiek verbonden met de hoofd TAO token, die dient als de fundamentele valuta voor het hele netwerk. Met de komst van de 'dTAO' (Dynamic TAO) upgrade kunnen subnet tokens zoals SN3 dynamisch worden geprijsd en geruild tegen TAO, wat een directe economische relatie creëert. Dit mechanisme zorgt voor een naadloze waardestroom en garandeert dat het succes en de adoptie van individuele subnets zoals τemplar direct bijdragen aan, en worden beïnvloed door, de gezondheid en waarde van het overkoepelende Bittensor netwerk.

Na de succesvolle voltooiing van zijn 1.2 Miljard (1.2B) parameter model, dat diende als een cruciale proof of concept voor gedecentraliseerde AI-training, richt τemplar (SN3) zich nu op ambitieuze toekomstige mijlpalen. Het project streeft ernaar zijn trainingsinspanningen aanzienlijk op te schalen, gericht op grotere en complexere modellen. Specifiek anticipeert de community op de ontwikkeling en training van Llama-sized modellen, inclusief 8 Miljard (8B) en uiteindelijk 70 Miljard (70B) parameter modellen. Het behalen van deze benchmarks zou een grote sprong voorwaarts betekenen, waardoor de gedecentraliseerde benadering van τemplar op gelijke voet komt te staan met de capaciteiten van industriegiganten in de AI-ruimte.