FLock OFFFiyat

(SN96)

SN96 tanımlayıcısı ile yakından ilişkili olan FLock OFF, Bittensor ağı üzerinde bir alt ağ (subnet) olarak inşa edilmiş merkeziyetsiz bir yapay zeka projesidir. FLock.io ekibi tarafından geliştirilen proje, verimli Küçük Dil Modelleri (Small Language Models) geliştirmek için yüksek kaliteli eğitim verilerinin kitle kaynak kullanımıyla (crowdsourcing) toplanmasına odaklanmaktadır. Bu modeller, hesaplama kaynaklarının ve gücün sınırlı olduğu akıllı telefonlar ve Nesnelerin İnterneti (Internet of Things) donanımları gibi uç cihazlarda (edge devices) çalışacak şekilde tasarlanmıştır. FLock OFF adı, FLock Open Federated Framework kelimelerinin kısaltmasıdır. Proje, katılımcıların kompakt ancak bilgi açısından yoğun veri setleri oluşturmak için iş birliği yaptığı merkeziyetsiz ve izinsiz (permissionless) bir veri pazarı görevi görür. Bu yaklaşım, büyük modellerin devasa miktarda veri ve işlem gücü gerektirdiği ve bu nedenle taşınabilir cihazlarda kullanılmasını zorlaştırdığı yapay zeka geliştirmedeki yaygın bir sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Ağ iki temel rol üzerinden işler: madenciler (miners) ve doğrulayıcılar (validators). Madenciler, yüksek sinyalli veri setlerini düzenleyen ve Hugging Face gibi depolara yükleyen veri katkıda bulunucuları olarak hareket eder. Bu veri setleri, denetimli ince ayar (supervised fine tuning) ve tercih optimizasyonu (preference optimization) için özel olarak hazırlanmıştır. Doğrulayıcılar daha sonra bu veri setlerini indirir ve standart bir temel model üzerinde Low Rank Adaptation adı verilen bir teknik kullanarak özel adaptörler eğiterek kalitelerini değerlendirir. Ortaya çıkan modelin performansı, katılımcılara dağıtılan ödülleri belirler. Bu rekabetçi ortam, yalnızca en yararlı ve doğru verilerin önceliklendirilmesini sağlar. Projenin daha geniş vizyonu, merkezi veri silolarından uzaklaşarak yapay zeka eğitimini demokratikleştirmektir. FLock OFF, birleşik öğrenme (federated learning) ve blokzincir koordinasyonunu kullanarak, katılımcıların gizliliği ve veri sahipliğini korurken yapay zeka geliştirmeye katkıda bulunmalarına olanak tanır. Proje, eğitim ve değerlendirme süreçlerini yönetmek için PyTorch ve HuggingFace Transformers kütüphanesini içeren bir teknik yığın kullanır. İlişkili token, ekosistem için teşvik katmanı görevi görür. Model eğitimi ve veri kürasyonuna katkıları için katılımcıları ödüllendirmek amacıyla kullanılır. Ayrıca, katılım için gereken staking ve kötü niyetli davranışları veya kalitesiz gönderimleri caydırmak için slashing gibi mekanizmalarla ağın yönetişiminde ve güvenliğinde rol oynar. Ekonomik teşvikleri yüksek kaliteli yapay zeka varlıklarının üretimiyle uyumlu hale getirerek proje, tescilli yapay zeka modellerine açık kaynaklı bir alternatif oluşturmayı amaçlamaktadır. Daha fazla bilgi edinin

--

Kripto para fiyatları yüksek piyasa riski ve fiyat oynaklığına tabidir. Yalnızca aşina olduğunuz ve ilgili riskleri anladığınız projelere ve ürünlere yatırım yapmalısınız. Yatırım deneyiminizi, mali durumunuzu, yatırım hedeflerinizi ve risk toleransınızı dikkatlice değerlendirin ve herhangi bir yatırım kararı vermeden önce bağımsız bir finansal danışmana danışın. Bu materyal finansal tavsiye olarak değerlendirilmemelidir. Geçmiş performans, gelecekteki performansın güvenilir bir göstergesi değildir. Yatırımınızın değeri düşebilir veya yükselebilir ve yatırdığınız tutarı geri alamayabilirsiniz. Yatırım kararlarınızdan yalnızca siz sorumlusunuz. LBank, uğrayabileceğiniz herhangi bir kayıptan sorumlu değildir. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Şartlarımız ve Risk Uyarılarımıza bakın. Ayrıca, yukarıda belirtilen kripto para birimine ilişkin verilerin (örneğin mevcut gerçek zamanlı fiyatı) üçüncü taraflardan alındığını ve herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın, yalnızca bilgilendirme amacıyla "olduğu gibi" sağlandığını lütfen unutmayın. Üçüncü taraf web sitelerine verilen bağlantılar LBank'ın kontrolü altında değildir ve LBank, bu web sitelerinin veya içeriklerinin güvenilirliğinden veya doğruluğundan sorumlu değildir.