ChunkingЦіна

(SN40)

Chunking (sn40) — це спеціалізована підмережа (subnet) у мережі Bittensor, призначена для оптимізації обробки даних для великих мовних моделей. Її головна увага зосереджена на розробці алгоритмів «smart chunking». Це передбачає поділ великих і складних наборів даних на менші, семантично значущі сегменти. Стимулюючи майнерів створювати фрагменти даних, які краще піддаються пошуку та є релевантними за контекстом, SN40 безпосередньо покращує точність і ефективність відповідей ШІ, виступаючи критично важливим інфраструктурним рівнем для децентралізованого інтелекту.

Більшість стандартних систем RAG використовують базові обмеження за кількістю символів для поділу тексту, що часто призводить до втрати контексту. SN40 стимулює «Smart Chunking» — досконаліший метод, який використовує семантичне значення для визначення місць поділу тексту. Це гарантує, що коли ШІ отримує інформацію, він звертається до найбільш релевантних даних без втрати навколишнього контексту. Винагороджуючи майнерів за збереження семантичної цілісності, SN40 значно підвищує точність результатів ШІ в складних завданнях пошуку та генерації.

VectorChat — це основна організація та команда розробників, що стоять за підмережею SN40. Вони створили «петлю попиту», використовуючи технологію smart chunking, створену майнерами підмережі, для роботи власних вертикально інтегрованих ШІ-рішень. Така вертикальна інтеграція гарантує, що технологічні досягнення децентралізованих майнерів мають негайне практичне застосування, стимулюючи корисність технологій, розроблених в екосистемі Chunking.

Токен sn40 — це специфічний «alpha token» для Subnet 40. У межах моделі Dynamic TAO (dTAO) кожна підмережа має свій власний унікальний токен, який існує в пулі ліквідності в парі з TAO. Користувачі можуть обмінювати активи на токени sn40 через внутрішній автоматизований маркет-мейкер (AMM) мережі Bittensor. Інформацію про показники токена та статистику мережі можна відстежувати через офіційні блокчейн-провідники та підтримувані дашборди екосистеми.

Майнінг у SN40 — це ресурсомісткий процес, який потребує високопродуктивного обладнання. Майнерам зазвичай потрібні потужні CPU та спеціалізовані GPU, такі як моделі NVIDIA A100 або H100, для запуску складних моделей вбудовування (embedding models), необхідних для семантичного чанкінгу. Крім того, висока пропускна здатність мережі є важливою для синхронізації великих наборів даних. Ці вимоги гарантують, що підмережа підтримує високі стандарти швидкості та якості обробки даних.

Валідатори оцінюють майнерів на основі їхньої здатності створювати високоякісні та релевантні сегменти даних. Ключові показники ефективності включають Cosine Similarity, що вимірює, наскільки фрагмент відповідає конкретному запиту. Крім того, майнери отримують бали за здатність максимізувати «inter-chunk dissimilarity», зберігаючи при цьому високу «intra-chunk similarity». Це гарантує, що кожен фрагмент є чітким, але внутрішньо цілісним, забезпечуючи найефективнішу структуру даних для використання моделями ШІ.