Tiêu điểm chính

• Bittensor là một hệ sinh thái đa dạng gồm các mạng hoặc subnet chuyên dụng, mỗi mạng tập trung vào một trường hợp sử dụng máy học cụ thể hoặc cung cấp tài nguyên.

• Đề xuất Dynamic TAO nhằm mục đích chuyển đổi hệ thống phân phối emission của Bittensor từ quy trình thủ công, chủ quan do một số trình xác thực thống trị sang cơ chế tự động, theo định hướng thị trường để phân phối hiệu quả hơn.

• Mối quan hệ hợp tác với subnet Cortex.t, Nous subnet đưa ra một nền tảng tinh chỉnh mô hình được khuyến khích được thiết kế để tạo ra một mô hình nguồn mở phù hợp với hiệu suất của GPT-4.

Bittensor là thị trường mô hình AI khuyến khích các nhà phát triển machine learning liên tục tối ưu hóa các mô hình phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng được nhắm mục tiêu. Khi làm như vậy, Bittensor tạo ra một nền tảng không cần cấp phép cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI nguồn mở kiếm tiền từ công việc của họ, từ đó thúc đẩy sự phát triển của phong trào AI nguồn mở.

Vào tháng 12 năm ngoái, chúng tôi đã phát hành bản báo cáo toàn diện báo cáo trên Bittensor, trình bày chi tiết cả cơ chế bên trong và hoạt động rộng hơn của giao thức. Kể từ đó, Bittensor đi từ một dự án thích hợp ở điểm giao thoa giữa crypto và AI để đạt được sự công nhận rộng rãi trong cộng đồng AI nguồn mở. Điều này được chứng minh bằng sự chứng thực từ các nhà lãnh đạo trong ngành, chẳng hạn như Giám đốc điều hành của HuggingFace và sự ra mắt các subnet của các tổ chức AI nguồn mở nổi tiếng như Nous Research.

Những phát triển gần đây khác bao gồm đề xuất từ ​​OpenTensor Foundation để chuyển Bittensor từ hệ sinh thái một token sang hệ sinh thái nhiều token, một thay đổi sẽ có tác động đáng kể về sau.

Báo cáo này sẽ phân tích tác động tiềm tàng của đề xuất này đối với mạng và một số phát triển đáng chú ý đang diễn ra trong hệ sinh thái subnet.

Primer

Bittensor là một hệ sinh thái đa dạng gồm các mạng chuyên biệt, hoặc subnet, mỗi mục đều tập trung vào một trường hợp sử dụng machine learning cụ thể hoặc việc cung cấp tài nguyên. Các subnet này cung cấp một loạt các dịch vụ bao gồm AI đàm thoại các nền tảng tương tự như ChatGPT, công cụ dự đoán cho thị trường tài chính, cũng như các tài nguyên như mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh, dữ liệu tổng hợp và giải pháp lưu trữ dữ liệu.

Mỗi subnet được giám sát bởi chủ sở hữu chịu trách nhiệm thiết kế một hệ thống khuyến khích duy nhất phù hợp với mục tiêu của subnet, được gọi là stack xác thực. Trong các subnet này có một bộ trình xác thực và công cụ miner chuyên dụng. Trình xác thực subnet thực thi ngăn xếp xác thực của subnet, hướng trọng tâm của miners (người vận hành mô hình và nhà cung cấp tài nguyên) vào các nhiệm vụ được nhắm mục tiêu.

Ngoài ra, trình xác thực subnet đóng vai trò là cổng độc quyền để truy cập bên ngoài vào các dịch vụ và tài nguyên của subnet vì chỉ riêng chúng mới có khả năng truy vấn các công cụ miner. Do đó, có hai con đường chính để xây dựng doanh nghiệp trên Bittensor: trở thành trình xác thực subnet hoặc sử dụng API do trình xác thực subnet cung cấp.

Một tập hợp con nhỏ hơn của các trình xác thực lớn nhất cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định cách phân phối lượng phát thải lạm phát của giao thức giữa các subnet thông qua quy trình bỏ phiếu theo tỷ lệ cổ phần.

Những thách thức trong hệ thống phân bổ phát thải của Bittensor

Root Network, subnet 0, hoạt động như cơ quan quản lý của Bittensor và chịu trách nhiệm phân bổ lượng phát thải cho các subnet khác nhau. Nó bao gồm 64 trình xác thực có cổ phần lớn nhất, những người cùng nhau xác định mức phân bổ phát thải thông qua quy trình bỏ phiếu.

Tuy nhiên, báo cáo gần đây nhất của chúng tôi đã nêu bật hai vấn đề chính với hệ thống phân phối khí thải hiện tại:

1. Mức độ tập trung ảnh hưởng – Năm trình xác thực gốc hàng đầu kiểm soát 60% nguồn cung cấp token, mang lại cho họ ảnh hưởng không cân xứng đối với việc phân phối lượng khí thải.

2. Khả năng mở rộng – Quy trình thiết lập lượng phát thải thủ công cho từng subnet không bền vững khi số lượng subnet ngày càng tăng.

Mối lo ngại về việc tập trung hóa xuất hiện trong mạng khi năm trình xác thực hiện kiểm soát hơn 60% nguồn cung cấp token. Sự mất cân bằng này khiến số ít trình xác thực này có ảnh hưởng quá lớn đến các quyết định phát thải. Sự tập trung quyền lực, cùng với tính chất chủ quan của quá trình bỏ phiếu và thiếu các động lực thích hợp để phân bổ quỹ hiệu quả, làm tăng nguy cơ phân bổ sai và định hướng sai các nguồn lực kinh tế của Bittensor.

Ngoài ra, quy trình hiện tại cũng có những thách thức về khả năng mở rộng. Trình xác thực gốc phải thực hiện thẩm định thủ công trên từng subnet để xác định lượng phát thải thích hợp mà nó sẽ nhận được. Nhiệm vụ này vốn phức tạp và tốn thời gian đối với những trình xác thực có 32 subnet và sẽ chỉ trở nên khó khăn hơn khi mạng mở rộng vượt quá con số này.

Hệ thống Bittensor hiện tại về cơ bản phản ánh một nền kinh tế kế hoạch, vốn ít thành công hơn trong việc thích ứng theo thời gian so với những điều chỉnh năng động được thấy trong các nền kinh tế tư bản theo định hướng thị trường.

Đề xuất Dynamic TAO được giới thiệu bởi OpenTensor Foundations nhằm mục đích giải quyết những vấn đề này.

Dynamic TAO

Ở mức độ cao, Dynamic TAO đề xuất nhằm mục đích thay thế Root Network, chuyển từ quy trình thủ công, chủ quan do một số trình xác thực thống trị sang cơ chế tự động, theo định hướng thị trường để phân phối công bằng hơn.

Theo hệ thống được đề xuất, có thể thay đổi, mỗi subnet sẽ có token riêng. Lượng phát thải sau đó sẽ được phân bổ dựa trên giá thị trường tương đối của các token subnet này. Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc này một cách tự chủ và không phụ thuộc vào third-party, mỗi subnet sẽ duy trì nhóm thanh khoản riêng dựa trên cấu trúc nhóm Uniswap, pairing TAO với token subnet cụ thể của nó.

Để trở thành trình xác thực trên một subnet cụ thể, một thực thể cần phải stake TAO vào nhóm được chỉ định để có được token của subnet đó. Subnet có giá token tăng do lãi suất của trình xác thực tăng cao sẽ tự động được phân bổ nhiều lượng phát thải TAO hơn. Sự tăng giá này đóng vai trò là tín hiệu cho giao thức Bittensor về giá trị ngày càng tăng của subnet, đảm bảo sự phân bổ lượng khí thải tăng lên.

Động lực để trình xác thực có được token subnet bổ sung chủ yếu được thúc đẩy bởi tiềm năng tạo doanh thu. Nhu cầu cao về các dịch vụ của subnet thúc đẩy trình xác thực cạnh tranh để giành được token subnet. Những trình xác thực có lượng nắm giữ token subnet lớn hơn sẽ được các miners ưu tiên, cho phép họ cung cấp các dịch vụ ưu việt cho các ứng dụng đang tìm cách tận dụng các khả năng của subnet. Do đó, những trình xác thực được khuyến khích đầu tư vào các subnet hứa hẹn về nhu cầu cao và cơ hội doanh thu.

Khía cạnh "dynamic" của đề xuất này nằm ở tỷ giá hối đoái dao động trong pool thanh khoản, điều này ảnh hưởng đến số dư của token subnet nhận được trong quá trình staking và số lượng TAO được trả lại trong các hoạt động unstaking.

Lịch phát hành của mỗi subnet sẽ phân phối 50% số token của nó cho nhóm thanh khoản của subnet, 50% còn lại được chia đều cho miner và trình xác thực. Cơ chế mã hóa của subnet sẽ phản ánh TAO ngoại trừ nguồn cung tối đa được tăng gấp đôi để tăng tính thanh khoản và giảm độ trượt khi hoán đổi qua các nhóm.

TAO sẽ được đưa vào phía bên kia của nhóm thanh khoản thông qua lịch phát hành lạm phát của giao thức dựa trên giá của subnet so với các subnet khác.

Implications

Ngoài việc chuyển việc kiểm soát dòng khí thải sang động lực thị trường, đề xuất này còn đưa ra một số thay đổi bổ sung sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của giao thức.

Xác thực & Mining

• Trình xác thực được yêu cầu stake TAO vào pool thanh khoản của subnet để nhận token subnet nhằm xác thực trên subnet tương ứng

• Trình xác thực phải có chiến lược trong hoạt động của mình, giống như các nhà quản lý quỹ phòng hộ, lựa chọn cẩn thận subnet nào để xác thực và định thời gian mua và trao đổi token để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro

• Subnet miner kiếm được token subnet

Ủy quyền

• Việc ủy ​​quyền liên quan đến token subnet thay vì TAO, gây ra mức độ rủi ro tương đương với mức xác thực

• Các cá nhân phải tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng để xác định các token subnet hứa hẹn nhất để trao đổi TAO của họ nhằm ủy quyền cho trình xác thực và kiếm lợi nhuận

Với những thay đổi đã được đề xuất, Bittensor có thể trở nên giống như một sòng bạc AI — một thị trường nơi các nhà đầu tư suy đoán về sự thành công của các subnet khác nhau (h/t Nick Hotz). Tuy nhiên, nảy sinh những lo ngại về việc liệu việc giới thiệu token subnet có thể làm giảm hoặc làm giảm nhu cầu về TAO hay không.

Subnet Token có làm loãng TAO hay không?

Sự chuyển đổi của Helium từ hệ thống token đơn sang hệ thống hệ sinh thái đa token vào năm 2023 đóng vai trò là một nghiên cứu điển hình có liên quan khi xem xét các tác động đối với TAO trong đề xuất nâng cấp của Bittensor. Helium đã triển khai thiết kế mạng tương tự như Bittensor's, trong đó các mạng không dây riêng lẻ hoạt động như các subnet độc lập, mỗi mạng có token SPL riêng, chẳng hạn như MOBILE.

Mặc dù bản chất của giao thức mechanism để trao đổi token subnet lấy HNT theo tỷ lệ đã đặt, các nhà đầu tư chủ yếu giao dịch các token này trên DEX, điều này đã tách MOBILE khỏi HNT một cách hiệu quả. Sự đột biến gần đây trong quan tâm đối với MOBILE vô tình dẫn đến một 'cuộc tấn công ma cà rồng' vào HNT, khi MOBILE cạnh tranh và giành lấy thanh khoản cũng như thị phần mà lẽ ra có thể thuộc về HNT.

Để ngăn chặn những vấn đề như vậy, token subnet được thiết kế để không thể chuyển nhượng ra bên ngoài hệ thống. Việc chuyển đổi giữa token subnet và TAO sẽ được tạo điều kiện thuận lợi thông qua nhóm thanh khoản nội tại của giao thức, được coi là hoạt động staking, với số dư token subnet được hiển thị dưới dạng số dư đặt cược trong ví của người dùng.

Điều này có nghĩa là việc mua token subnet đòi hỏi phải mua và staking TAO trong nhóm subnet, cho dù nhằm mục đích xác thực hay đầu cơ. Ngay cả khi các dẫn xuất của token subnet xuất hiện bên ngoài Bittensor, kết nối với TAO vẫn còn nguyên.

Khi các subnet trở nên có giá trị và nhu cầu về token của chúng tăng lên thì nhu cầu về TAO cũng sẽ tăng theo. Hơn nữa, việc đưa ra các hoạt động đầu cơ trên các subnet có thể sẽ thúc đẩy nhu cầu về TAO thậm chí còn lớn hơn.

Hiện tại, khối lượng giao dịch hàng tuần của TAO là từ 70-100 triệu đô la. Giả sử rằng các subnet sẽ đạt được mức định giá chung là 1 tỷ đô la, với khối lượng giao dịch hàng tuần tương ứng là 10% so với vốn hóa thị trường của chúng, thì nhu cầu về TAO có thể tăng gấp 2 - 4 lần, do yêu cầu mua TAO trước khi mua subnet token.

Các nhà đầu tư ủng hộ cách tiếp cận thận trọng hơn có thể chọn chỉ nắm giữ TAO, trong khi những người tìm kiếm rủi ro cao hơn và phần thưởng lớn hơn có thể khám phá việc đầu tư vào token subnet.

Cập nhật quan cảnh subnet

Tính đến thời điểm hiện tại, mạng của Bittensor đang hoạt động hết công suất, với tất cả 32 khe subnet có sẵn đã được sử dụng. Các vị trí này đã được lấp đầy liên tục trong hai tháng qua; tuy nhiên, một sự phát triển đáng chú ý là sự gia tăng số lượng subnet đang hoạt động kiếm được lượng khí thải, tăng từ 15 lên 28. Điều này khiến bốn subnet, hai trong số đó trực tuyến trong tuần qua, vẫn đang hoạt động để kiếm được lượng khí thải.

Theo quy định của mạng, subnet có lượng phát thải thấp nhất sẽ được thay thế bằng subnet mới vào hệ thống. Sự cạnh tranh ngày càng gia tăng về lượng phát thải này có nghĩa là các subnet giờ đây phải khởi chạy với một khái niệm hấp dẫn, mã đã được xác thực trên mạng thử nghiệm và một chiến lược tiếp thị mạnh mẽ để đảm bảo sự hỗ trợ của trình xác thực nhằm duy trì vị trí của nó trong mạng.

Nous Fine-tuning Subnet

Một bước phát triển quan trọng trong hệ sinh thái subnet là sự ra đời của subnet tinh chỉnh bởi Nous Research, công ty dẫn đầu về AI nguồn mở. Ưu đãi mới nhất của họ, Nous Hermes 2, hiện được công nhận là mô hình nguồn mở hàng đầu trong lĩnh vực này.

Nous subnet khuyến khích việc tinh chỉnh các mô hình thông qua cạnh tranh khuôn khổ leaderboard. Nó được thiết kế để thưởng cho mô hình đạt được tổn thất thấp nhất — một thước đo cho thấy độ chính xác cao nhất. Mô hình hoạt động tốt nhất này tiếp tục kiếm được phần lớn phần thưởng của subnet cho đến khi nó bị mô hình có độ chính xác cao hơn vượt trội hơn.

Để đánh giá chính xác các mô hình tinh chỉnh này, Nous phát triển một hệ thống đo điểm chuẩn mới nhằm giải quyết những thiếu sót của các phương pháp truyền thống. Các phương pháp truyền thống, dựa trên bộ dữ liệu công khai, cho phép người tạo mô hình gian lận bằng cách điều chỉnh mô hình cho phù hợp với dữ liệu thử nghiệm thay vì phát triển trí thông minh thực sự. Điều này đã làm giảm độ tin cậy của các phương pháp đánh giá hiện tại, đến mức cộng đồng nguồn mở ngày càng nghi ngờ các bảng xếp hạng, chẳng hạn như bảng xếp hạng trên HuggingFace, hiển thị các điểm chuẩn sai lệch này.

Giải pháp của Nous cho vấn đề này là tạo ra dữ liệu tổng hợp, mới để đánh giá mô hình, giúp ngăn chặn việc chơi game. Việc này được thực hiện bằng cách sử dụng Cortex.t, một subnet riêng biệt trong Bittensor.

Cortex.t Subnet

Cortex.t được thiết kế để cung cấp phản hồi văn bản và hình ảnh chất lượng cao, đáng tin cậy. Để đạt được điều này, hiện tại họ khuyến khích những người khai thác có khóa API OpenAI đóng góp các khóa đó cho mạng. Cách tiếp cận này cho phép subnet đề nghị GPT-4 Turbo và Dall-E 3 mà không tính phí trực tiếp cho người dùng vì mạng sẽ đền bù cho những miner và trình xác thực lượng phát thải TAO.

Hệ thống do Cortex.t giới thiệu này có thể được mô tả là 'API key arbitrage'. Nó cho phép các thực thể có khóa API cung cấp chúng cho subnet, sau đó cho phép lưu lượng truy cập của những người dùng khác được xử lý thông qua các khóa này. Cách tiếp cận này phá vỡ mối quan hệ một-một thông thường giữa nhà cung cấp API và người tiêu dùng, thay vào đó tạo ra một nhóm tài nguyên API chung có thể được cơ sở người dùng rộng hơn sử dụng. Một hệ thống như vậy có thể dân chủ hóa quyền truy cập vào các dịch vụ API đắt tiền, khiến chúng có giá cả phải chăng hơn bằng cách phân bổ chi phí trên cơ sở người dùng rộng hơn.

Mỗi suy luận do Cortex.t xử lý đều được ghi vào cơ sở dữ liệu, tạo ra một tập dữ liệu tổng hợp mở rộng dựa trên GPT-4.

Nous + Cortex.t

Quay trở lại Nous subnet, nó sử dụng dữ liệu GPT-4 mới được tạo để đánh giá hiệu suất của các mô hình được tinh chỉnh trên subnet. Bởi vì tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá là hoàn toàn mới nên nó ngăn chặn một cách hiệu quả việc người tạo mô hình chơi trò lừa đảo trên hệ thống bằng cách điều chỉnh mô hình của họ theo dữ liệu đã biết.

TLDR là với đủ dữ liệu suy luận, GPT-4 có thể được xây dựng lại. Bằng cách sử dụng dữ liệu GPT-4 làm thước đo đánh giá, Nous đang khen thưởng những mô hình phù hợp nhất với hiệu suất của GPT-4. Về cơ bản, với sự cộng tác của Cortex.t, họ tạo ra một nền tảng được khuyến khích mang lại một mô hình nguồn mở đạt được sự ngang bằng với GPT-4.

Nếu cách tiếp cận này tỏ ra thành công, Nous và Cortex.t có thể đẩy nhanh đáng kể tiến trình của cộng đồng nguồn mở hướng tới một mô hình cạnh tranh với GPT-4. Và khi các mô hình nguồn đóng mới, tốt hơn xuất hiện, quá trình lặp lại này có thể được áp dụng lại để tiếp tục thúc đẩy đổi mới nguồn mở.

Kết luận

Bittensor là một trong những dự án đầu tiên thực hiện đúng cách trưng bày sức mạnh tổng hợp tiềm năng giữa crypto và AI. Sự ra đời của subnet Nous đã mở rộng phạm vi, đưa ý tưởng khuyến khích học máy vào cuộc hội thoại trong cộng đồng AI nguồn mở.

Với hệ thống subnet chỉ hoạt động được bốn tháng, sân khấu đã sẵn sàng cho nhiều subnet thú vị hơn xuất hiện sớm. Và, với đề xuất hệ sinh thái đa token có khả năng triển khai vào nửa cuối năm nay, giới thiệu tính năng 'AI casino' mới, Bittensor sẵn sàng cho một số phát triển thú vị.

Bài viết được FXCE Crypto biên tập từ "Inside Bittensor: Dynamic TAO & New Subnets" của tác giả Sami Kassab với mục đích cung cấp thông tin và phi lợi nhuận. Chúng tôi không khuyến nghị đầu tư và không chịu trách nhiệm cho các quyết định đầu tư liên quan đến nội dung bài dịch.