什么是 Bittensor(TAO)?它如何让 AI 算法变得可组合?

3/11/2024, 5:16:48 AM
新手
区块链
本文介绍了AI项目Bittersor,包括代币经济学、子网、算法以及各种参与者的角色。

项目介绍

Bittensor 本质上是一个无许可的 P2P2 网络,借助区块链通证经济激励 AI 产品的生成和运营。对于开发者 而言,Bittensor 网络提供了一种去中心化人工智能应用市场的方法,对于前端客户而言,他们可以以更低 的价格直接访问网络资源。Bittensor 网络的愿景是利用数字市场的力量,推动社会上最重要的数字商品— —人工智能的发展,其目标是构建最强大的人工智能网络,让每一个普通人能从中受益并掌握其所有权, 实现自下而上而非自上而下的发展模式。

subnet 子网

Bittensor 网络的所有 AI 应用其实都发生在其子网络 subnet 上,每一条子网络都有专门的用例,目前 Bittensor 上共有 32 个子网,如下图所示。

图表 1:子网生态图,source from X@0xai_dev

在这里举一些比较典型的子网:

subnet1 属于文本生成类的子网,验证者发送 prompt 给矿工,矿工根据 prompt 生成结果,结果最优者将 获得奖励。

subnet5 是文本生成图片的子网,矿工根据客户要求生成图片,验证者会根据图片的美感以及客户的提示 词与最终图片的匹配程度来进行排名,另外,风格过于相近的图片的验证者会收到轻微的惩罚,以此来促 进矿工托管的图像模型的多样性。

subnet8 是通过人工智能预测金融市场趋势的子网,目前主要是预测比特币的价格趋势,不过随着项目的

发展,之后也会慢慢扩大至其他的金融市场或者是某些特定领域(如体育博彩)。在该子网上的最新数据显 示,该子网的日均挖矿奖励为 13.3 万美元,预计每年矿工奖励为 3200 万美元。

图表 2:subnet8 相关数据,source from www.taoshi.io

区块链中的角色

1)矿工:可以理解为 AI 模型或算法的提供方,它们托管着 AI 模型并将其提供给 Bittensor 网络中。Bittensor 的不同子网络有着不同的模型,比如有文本生成模型、图像生成模型等。

2)验证者:相当于 Bittensor 网络的评估者,旨在对矿工完成的任务结果进行评估和验证,以帮着客户获 得最佳解决方案。要成为验证者,用户必须是 TAO 的前 64 位持有者,并在其任何子网络上注册 UID。(不 过从验证者清单来看,貌似基本都是项目方生态中的机构,或许之后会有其他组织或用户会成为验证者吧)

图表 3:验证者列表,source form www.taostats.io

3)提名者:提名者通过将代币 TAO 委托给验证者以表示自己的支持,并获得质押奖励。验证者的信息在 开源、去中心的生态中,提名者可以根据公开信息自行研究并选择合适的验证者去质押代币。 4)用户:Bittensor 网络中 AI 模型的最终使用者。

用一句话总结 4 个角色之间的联系:用户/客户提出自己的需求,矿工根据需求在对应的子网上用 AI 模型 生成任务结果,验证者评 估 结果并选择最优解决方案给到客户,提名者选择自己支持的验证者以质押代 币。

技术架构

Bittensor 网络是一种去中心化的点对点机器学习协议。在网络中,机器智能由其他智能系统通过互联网以 连续、异步的点对点 (P2P) 方式进行测量。该系统不仅关注模型完成特定任务的能力,也会评价模型的信 息产出能力。网络通过使用数字账本来记录研究人员(矿工/开发者)的成绩并提供奖励,使他们从人工智 能创造工作中获益。网络分为两个部分:处理智能的 AI 层和负责记录和奖励的区块链层。

区块链层是基于 Polkadot Substrate 的第 0 层区块链,负责执行共识机制、确保节点身份并激励网络节 点。区块链层位于人工智能层的下方,两层之间通过进程间通信交流。为了在所有参与节点之间公平分配 激励,Bittensor 网络通过共识并利用质押加权信任(即通过验证者和提名者的参与实现)。而 AI 层,除了 推理和训练之外,还负责抽象 Bittensor 内核并确保节点神经网络与网络其他节点的输入/输出兼容性。

图表 4:区块链层和 AI 层,source from bittensor.com

尤马共识(Yuma Consensus)

尤马共识(Yuma Consensus)是一种去中心化的点对点共识算法,旨在实现计算资源在节点网络中的公平 分配,Bittensor 网络正是由尤马共识(Yuma Consensus)算法提供支持。尤马共识采用了工作量证明(POW) 和权益证明(POS)为一体的混合共识机制。网络中的节点执行计算工作、验证交易并创建新的区块,这 一工作也同时被其他节点验证,验证通过的贡献者获得代币奖励。与传统的共识机制相比,这种混合模式 结合了两种共识机制的多种优势。一方面,这种机制避免了 POW 机制的过度能源消耗,解决了环境问题; 另一方面,它规避了 POS 中出现的中心化的风险,保证了网络的安全和去中心化。

代币经济

Bittensor 的代币为 TAO,其既是网络中的奖励代币、访问代币、治理代币,代币持有者也能进行质押。一 个 TAO 的制造时间为 12 秒,相当于每天发行 7200 个代币,新铸造的代币将平均分配给矿工和验证者。 TAO 总量为 2100 万个,一旦发行了一半的供应量后,发行率将减半,按每个区块需要 12 秒,相当于每 4 年减半,剩余发行量的每半个标记都会创建一个新的减半事件,直到所有 2100 万个 TAO 全部流通。这 可看作是致敬比特币。截至写稿之时,其代币的流通量达 600 万+,市值达到 35 亿美元,在 CoinGeko 中 排名第 26。

下图是来自 taostats.io 的代币分配截图,TAO 是 fair launch 即公平分配,并没有 VC 等的提前认购等,目 前市面上的流通量占总供应量的约 30%。


图表 5:代币经济模型,source from www.taostats.io

总结

在 V 神上个月发的文章《加密货币和人工智能之间最富有成效的交叉点是什么?》中,说到“使用加密激励 来激励创造更好的人工智能,可以在不陷入使用密码学完全加密的兔子洞的情况下完成,像 Bittensor 这 样的方法就属于这一类。”从这里可以看出 V 神对 Bittensor 项目的肯定。该项目通过激励机制从已有的算 法模型中挑选最优的选项,即它不生产算法,它只是算法的搬运工,并以此推动去中心化人工智能市场的 发展。随着人工智能的持续火热,从今年一月到现在,该项目市值已增长了近 3 倍。我个人觉得比较有意 思的是其子网内丰富的生态应用,如医疗健康诊断、3D 资产创建、音频生成、图像生成、分布式模型预训 练等等,可以展开讲很久,值得再深入研究。

作者: @shellylh123
译者: Piper
审校: Edward、KOWEI、Ashley
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