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一次弄懂AGI算力市場協議Gensyn
一次弄懂AGI算力市場協議Gensyn

【什麼是AGI算力市場協議Gensyn?】

Gensyn是一個基於區塊鏈的AGI算力市場協議,它的目標是改變AGI(通用人工智能)算力市場的遊戲規則。我們都知道,人工智能的發展給世界帶來了巨大的機遇和挑戰,但要構建強大的AI系統,我們需要大量的計算能力來訓練和推理最先進的模型。然而,這方面的資源卻被大型科技公司壟斷,初創公司很難在這場競爭中脫穎而出。這就是為什麼Gensyn如此重要!

那麼,Gensyn究竟是如何改變AGI算力市場的呢?這就要歸功於區塊鏈技術的獨特性。區塊鏈不僅可以創建無需中間商的交易市場,還可以為算力買賣雙方創造一個全球範圍的平台。開發人員可以編寫代碼,對代碼的未來行為做出堅定的承諾。這意味著任何擁有閒置機器學習能力的計算設備都可以通過Gensyn參與算力市場,將可用計算能力提升10-100倍用於機器學習。無論是小型數據中心、個人遊戲電腦,甚至是你手中的智能手機,都可以為AGI的訓練和推理貢獻力量!

 

【a16z領投Gensyn完成4300萬美元的A輪融資?】

參與Gensyn A輪融資的各方
參與Gensyn A輪融資的各方

說到Gensyn的巨額投資,a16z是其中的領投方,Eden Block、CoinFund、Galaxy、Protocol Labs等參投,投資金額高達4300萬美元。你可能好奇為什麼a16z會如此看好Gensyn呢?其實,a16z在一篇發文中解釋了他們的考慮。他們認為,人工智能的進步是令人難以置信的,具有拯救世界的力量。然而,由於計算能力、知識和數據等關鍵資源的高度中心化,初創公司在從人工智能中獲取價值的競爭中處於不利地位。而Gensyn通過區塊鏈技術的應用,為初創公司提供了使用自己的大規模計算能力的機會,實現了公平競爭的環境。

AGI行業目前面臨著高度中心化的問題,這也是Gensyn所要解決的挑戰之一。首先,計算能力是構建強大AI系統的基石,但目前越來越大且複雜的模型需要高算力的處理器進行訓練,而高算力芯片的獲取卻受到國家之間的限制和大型科技公司的壟斷。其次,知識的積累和分享也面臨著一系列的問題,包括知識產權的爭奪和人才的流失。最後,數據是訓練AGI模型所必需的,但大量的數據往往掌握在少數幾家大公司手中,導致數據資源的高度集中化。

Gensyn的出現為這些問題帶來了新的解決方案。它通過區塊鏈技術和算力市場協議,讓計算能力、知識和數據等資源更加分散和共享。任何擁有機器學習能力的個人或組織都可以參與算力市場,為AGI的發展貢獻自己的一份力量。這樣一來,AGI的發展將更具公平性和包容性,不再被少數壟斷力量所掌控。

 

【去中心化AGI計算所面臨的挑戰?】

如何通過去中心化計算為人工智能研究和開發創造一個更便宜、更自由的基礎?去中心化AGI計算被視為解決方案,但它也面臨著一些挑戰。其中之一是工作驗證難題。想像一下,你委託第三方完成計算任務,但如何確保他們已經完成了你的請求呢?

工作驗證難題具有兩個主要因素:

  • 狀態依賴:在神經網絡中,每一層都與前一層的所有節點相連,這意味著每一層都依賴於前一層的狀態。更加複雜的是,每一層的權重都是由前一個時間步驟決定的。因此,如果你想驗證是否有人已經訓練了一個模型,例如通過在網絡中選擇一個隨機點並檢查結果是否與之前的狀態相同,你需要一直進行模型訓練,直到達到該點,這將需要巨大的計算量。

 

  • 高計算費用:以2020年的GPT-3為例,單次訓練的成本高達1200萬美元,比2019年的GPT-2高出了270倍以上,達到了約43000美元。而且,目前最先進的神經網絡模型複雜度每三個月翻一番。如果我們希望降低深度學習訓練的價格並實現去中心化的控制權,我們需要一個系統來以低成本管理狀態驗證,並以經濟獎勵的方式激勵那些貢獻計算資源的人。

 

【Gensyn的關鍵因素?】

在這個時候,Gensyn協議應運而生。它將全球所有計算資源聯合到一個機器學習超級集群中,任何人都可以隨時使用。為了實現超大規模和低成本的訓練神經網絡,Gensyn協議結合了兩個關鍵因素。

 

  • 創新的驗證系統:
    • Gensyn協議通過創新的驗證系統有效解決了狀態依賴的問題,該系統以無需信任的方式完成驗證工作,並且驗證成本與模型大小成線性比例。
    • 這個驗證系統主要依靠三個概念來解決驗證問題:
      • 概率proof-of-learning、基於圖的精確定位協議和Truebit 式激勵遊戲。
      • 概率proof-of-learning利用基於梯度的優化過程中的元數據構建工作的證書,並通過某些階段的複制來快速驗證。
      • 基於圖的精確定位協議使用多粒度、基於圖的精確定位協議和交叉評估器一致執行,允許驗證工作重新運行並比較一致性,並最終由鏈本身確認。
      •  Truebit 式激勵遊戲利用財務激勵機制,如stake和slash,以確保每個參與者都能誠實行事並完成他們的任務。

 

  • 在Gensyn系統中,有四個主要的參與者角色:
    • 提交者(Submitters):提交者是系統的最終用戶,他們提供將要計算的任務並支付完成工作單元的費用。提交者可以是需要進行模型訓練或其他計算任務的個人、研究機構或企業。
    • 解題者(Solvers):解題者是系統的主要工作部分,他們執行模型訓練或其他計算任務,並生成證明以供驗證者檢查。解題者通過使用計算資源來執行計算任務,並產生與任務相關的工作證明
    • 驗證者(Validators):驗證者將非確定性的訓練過程連接到確定性的線性計算,並與解題者的證明進行比較。他們驗證解題者的工作是否正確,並將距離與預期閾值進行比較。驗證者確保計算過程的準確性和一致性。
    • 吹哨者(Whistleblowers):吹哨者是最後一道防線,他們檢查驗證者的工作並提出挑戰,以期獲得累積獎金。吹哨者確保驗證者按照規定的程序執行驗證工作,並揭示任何可能的違規行為。

 

  • 新的算力供應:
    • 除了創新的驗證系統,Gensyn協議還利用未充分利用和未優化的計算設備資源來提供新的算力供應。
    • 這些資源包括未使用的遊戲GPU和之前以太坊PoW時代的GPU礦機。通過利用這些計算設備資源,Gensyn協議能夠提供與數據中心擁有的GPU相似的成本,並且規模可以超過AWS等中心化雲計算服務提供商。
    • 協議的去中心化性質意味著它將由社區多數管理,不會被未經社區同意的關閉,具有抗審查性。

 

這些關鍵因素使得Gensyn協議成為一個創新而強大的解決方案,能夠降低計算成本、解決工作驗證難題,為全球機器學習提供大規模低成本的計算基礎。

 

【總結】

Gensyn是一個具有創新驗證系統和新算力供應的協議,旨在解決去中心化AGI計算的困難。該協議通過創新的驗證系統解決了狀態依賴和高計算費用的問題,同時利用未充分利用的計算設備資源提供新的算力供應。關鍵因素包括概率proof-of-learning、基於圖的精確定位協議和Truebit 式激勵遊戲,這些機制保證了驗證的有效性和誠實行為。通過使用Gensyn,人們可以以低成本、大規模的方式進行AGI計算,並且協議的去中心化性質使其具備抗審查性和社區治理的優勢。 Gensyn為研究和開發人工智能提供了更便宜、更自由的基礎,為全球機器學習提供了穩定的自然流量和更廣闊的可能性,並為更多人參與AGI開發創造機會。


希望本文能幫助你更好地了解去中心化AGI計算的困難、Gensyn協議的創新解決方案以及實現大規模低成本的全球機器學習的前景。探索去中心化AGI計算的世界,讓我們一同開創人工智能的新篇章!


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