Bittensor(TAO)とは? AIアルゴリズムをコンポーザブルにするにはどうすればよいでしょうか?

初級編Mar 11, 2024
本記事では、AIプロジェクト「Bittersor」について、トークノミクス、サブネット、アルゴリズム、さまざまな参加者の役割などについて紹介します。
Bittensor(TAO)とは? AIアルゴリズムをコンポーザブルにするにはどうすればよいでしょうか?

プロジェクト紹介

Bittensorは基本的に、ブロックチェーントークンエコノミーを活用してAI製品の作成と運用を奨励するパーミッションレスのピアツーピア(P2P)ネットワークです。 Bittensorネットワークは、開発者にとっては分散型人工知能アプリケーションマーケットプレイスの方法を提供し、エンドユーザーにとっては、低コストでネットワークリソースへの直接アクセスを可能にします。 Bittensorネットワークのビジョンは、デジタル市場の力を利用して、最も重要なデジタル商品である人工知能の開発を促進することです。 その目標は、最も強力なAIネットワークを構築し、すべての一般人がその恩恵を受け、オーナーシップを持てるようにし、トップダウンではなくボトムアップの開発モデルを促進することです。

サブネット

Bittensor ネットワーク上のすべての AI アプリケーションは、そのサブネットワークまたはサブネット上で発生します。 各サブネットには、専用のユースケースがあります。 現在、Bittensor には次の図に示すように 32 のサブネットがあります。

図1:サブネットエコシステム、Xからのソース@0xai_dev

サブネットの一般的な例を次に示します。

Subnet1はテキスト生成サブネットのカテゴリに属しており、バリデーターがマイナーにプロンプトを送信し、マイナーはこれらのプロンプトに基づいて結果を生成します。 最良の結果を得たマイナーは報酬を受け取ります。

Subnet5は、テキストから画像を生成するためのサブネットであり、マイナーは顧客の要件に基づいて画像を作成します。 バリデーターは、その美的魅力と、顧客のプロンプトの言葉にどれだけ一致しているかに基づいて画像をランク付けします。 さらに、バリデーターは、マイナーがホストする画像モデルの多様性を促進するために、スタイルが似すぎている画像に対して軽微なペナルティを受けます。

Subnet8は、人工知能を使用して金融市場の動向を予測するサブネットであり、現在は主にビットコインの価格動向の予測に焦点を当てています。 ただし、プロジェクトが発展するにつれて、他の金融市場や特定の分野(スポーツ賭博など)に徐々に拡大する予定です。 このサブネットの最新データによると、1日の平均マイニング報酬は133,000ドルで、推定年間マイナー報酬は3,200万ドルです。


図表2:subnet8に関するデータ、www.taoshi.io からのソース

ブロックチェーンにおける役割

1)マイナー:AIモデルまたはアルゴリズムのプロバイダーとして理解され、AIモデルをホストし、Bittensorネットワークに提供します。 Bittensor のさまざまなサブネットワークには、テキスト生成モデル、画像生成モデルなど、さまざまなモデルがあります。

2) バリデーター:Bittensorネットワークの評価者として行動し、マイナーが完成させた結果を評価・検証し、顧客が最適なソリューションを得られるように支援することを目的としています。 バリデーターになるには、ユーザーはTAOの上位64人の保有者であり、そのサブネットワークのいずれかにUIDを登録する必要があります。 (ただし、バリデーターのリストを見ると、プロジェクトのエコシステムのほとんどの機関が含まれているようで、おそらく後で他の組織やユーザーがバリデーターになるでしょう。

図3:バリデーターリスト、ソースフォーム www.taostats.io

3) ノミネーター:ノミネーターは、TAOトークンをバリデーターに委任し、サポートを示し、ステーキング報酬を獲得します。 バリデーターの情報はオープンで分散化されており、ノミネーターは公開されている情報に基づいてトークンをステーキングする適切なバリデーターを調査し、選択することができます。

4) ユーザー: Bittensor ネットワーク内の AI モデルの最終的なユーザー。

これら 4 つの役割の関係を一言で表すと、ユーザー/クライアントは要求を提示します。マイナーは、これらの要求に基づいて、対応するサブネットワーク上の AI モデルを使用してタスク結果を生成します。バリデーターは結果を評価し、クライアントにとって最適なソリューションを選択します。ノミネーターは、トークンをステーキングするためにサポートするバリデーターを選択します。

技術アーキテクチャ

Bittensorネットワークは、分散型のピアツーピア機械学習プロトコルです。 ネットワーク内では、マシンインテリジェンスは、インターネット上の他のインテリジェントシステムによって、継続的かつ非同期のピアツーピア(P2P)方式で測定されます。 このシステムは、特定のタスクを完了するモデルの能力だけでなく、情報を生成するモデルの能力も評価します。 このネットワークは、デジタル台帳を使用して研究者(マイナー/開発者)の成果を記録し、報酬を提供することで、人工知能によって作成された作業から利益を得ることができます。 ネットワークは、インテリジェンスを処理するAIレイヤーと、記録と報酬を担当するブロックチェーンレイヤーの2つの部分に分かれています。

ブロックチェーン層は、Polkadot Substrateをベースにしたレイヤー0ブロックチェーンで、コンセンサスメカニズムの実行、ノードのアイデンティティの確保、ネットワークノードへのインセンティブ付けを担当します。 人工知能レイヤーの下に位置する 2 つのレイヤーは、プロセス間通信を介して通信します。 参加するすべてのノードにインセンティブを公平に分配するために、Bittensorネットワークはコンセンサスを利用し、ステーク加重トラスト(バリデーターとノミネーターの参加によって達成される)を活用しています。 AIレイヤーは、推論とトレーニングに加えて、Bittensorカーネルを抽象化し、ノードニューラルネットワークとネットワーク内の他のノードの入力/出力との互換性を確保する役割も担います。

図4:ブロックチェーンとAIシステム、出典 bittensor.com

ユマ・コンセンサス

Yuma Consensusは、ノードネットワーク全体で計算リソースの公平な分配を実現するために設計された分散型ピアツーピアコンセンサスアルゴリズムです。 Bittensorネットワークは、Yumaコンセンサスアルゴリズムによってサポートされています。 プルーフ・オブ・ワーク(POW)とプルーフ・オブ・ステーク(POS)を統合したハイブリッド・コンセンサス・メカニズムを採用しています。 ネットワーク内のノードは、計算作業を実行し、トランザクションを検証し、新しいブロックを作成し、他のノードによっても検証されます。 検証に合格したコントリビューターは、トークン報酬を受け取ります。 従来のコンセンサスメカニズムと比較して、このハイブリッドモードは両方のコンセンサスメカニズムの利点を兼ね備えています。 一方では、POWメカニズムの過剰なエネルギー消費を回避し、環境問題に対処します。一方、POSに存在する集中化リスクを回避し、ネットワークのセキュリティと分散化を確保します。

トークンエコノミー

BittensorのトークンであるTAOは、ネットワークの報酬トークン、アクセストークン、ガバナンストークンとして機能し、トークン保有者もトークンをステーキングすることができます。 TAOは12秒ごとに生成され、毎日7,200トークンの発行に相当します。 新しく鋳造されたトークンは、マイナーとバリデーターの間で均等に分配されます。 TAOの総供給量は2,100万枚に設定されており、供給量の半分が発行されると発行率は半減します。 この半減期はブロックあたり12秒ごとに行われ、これは4年ごとの半減期に相当し、残りの発行額が半分になるたびに、2,100万TAOがすべて流通するまで、新たな半減期が始まります。 これはビットコインへのオマージュと見なすことができます。 本稿執筆時点で、トークンの流通量は600万枚以上に達し、時価総額は35億米ドルで、CoinGeckoで26位にランクされています。

次の画像は、taostats.io からのトークン配布スナップショットです。 TAOはVCなどへの先行販売がなく、公正なローンチであったことを示しています。現在、流通供給量は総供給量の約30%を占めています。


グラフ5:トークンエコノミーモデル、www.taostats.io からのソースから

概要

ヴィタリック・ブテリン氏が先月発表した記事「暗号通貨と人工知能の最も実りある交差点は何ですか?」では、「暗号インセンティブを使用してより良い人工知能を育成することは、完全に暗号化された方法のウサギの穴に陥ることなく達成でき、Bittensorのようなアプローチもその一つである」と述べられています。 これは、VitalikがBittensorプロジェクトを支持していることを浮き彫りにしています。 このプロジェクトは、アルゴリズムを生成するのではなく、それらを輸送するインセンティブメカニズムを通じて、既存のアルゴリズムモデルから最適なオプションを選択し、それによって分散型AI市場の発展を促進します。 人工知能の人気が続いているため、このプロジェクトの市場価値は今年1月以降、約3倍になりました。 個人的には、医療健康診断、3Dアセット作成、オーディオ生成、画像生成、分散モデルの事前トレーニングなど、サブネット内のアプリケーションの豊富なエコシステムは非常に興味深く、さらに調査する価値があると思います。

著者: @shellylh123
翻訳者: Piper
レビュアー: Edward、KOWEI、Ashley
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Bittensor(TAO)とは? AIアルゴリズムをコンポーザブルにするにはどうすればよいでしょうか?

初級編Mar 11, 2024
本記事では、AIプロジェクト「Bittersor」について、トークノミクス、サブネット、アルゴリズム、さまざまな参加者の役割などについて紹介します。
Bittensor(TAO)とは? AIアルゴリズムをコンポーザブルにするにはどうすればよいでしょうか?

プロジェクト紹介

Bittensorは基本的に、ブロックチェーントークンエコノミーを活用してAI製品の作成と運用を奨励するパーミッションレスのピアツーピア(P2P)ネットワークです。 Bittensorネットワークは、開発者にとっては分散型人工知能アプリケーションマーケットプレイスの方法を提供し、エンドユーザーにとっては、低コストでネットワークリソースへの直接アクセスを可能にします。 Bittensorネットワークのビジョンは、デジタル市場の力を利用して、最も重要なデジタル商品である人工知能の開発を促進することです。 その目標は、最も強力なAIネットワークを構築し、すべての一般人がその恩恵を受け、オーナーシップを持てるようにし、トップダウンではなくボトムアップの開発モデルを促進することです。

サブネット

Bittensor ネットワーク上のすべての AI アプリケーションは、そのサブネットワークまたはサブネット上で発生します。 各サブネットには、専用のユースケースがあります。 現在、Bittensor には次の図に示すように 32 のサブネットがあります。

図1:サブネットエコシステム、Xからのソース@0xai_dev

サブネットの一般的な例を次に示します。

Subnet1はテキスト生成サブネットのカテゴリに属しており、バリデーターがマイナーにプロンプトを送信し、マイナーはこれらのプロンプトに基づいて結果を生成します。 最良の結果を得たマイナーは報酬を受け取ります。

Subnet5は、テキストから画像を生成するためのサブネットであり、マイナーは顧客の要件に基づいて画像を作成します。 バリデーターは、その美的魅力と、顧客のプロンプトの言葉にどれだけ一致しているかに基づいて画像をランク付けします。 さらに、バリデーターは、マイナーがホストする画像モデルの多様性を促進するために、スタイルが似すぎている画像に対して軽微なペナルティを受けます。

Subnet8は、人工知能を使用して金融市場の動向を予測するサブネットであり、現在は主にビットコインの価格動向の予測に焦点を当てています。 ただし、プロジェクトが発展するにつれて、他の金融市場や特定の分野(スポーツ賭博など)に徐々に拡大する予定です。 このサブネットの最新データによると、1日の平均マイニング報酬は133,000ドルで、推定年間マイナー報酬は3,200万ドルです。


図表2:subnet8に関するデータ、www.taoshi.io からのソース

ブロックチェーンにおける役割

1)マイナー:AIモデルまたはアルゴリズムのプロバイダーとして理解され、AIモデルをホストし、Bittensorネットワークに提供します。 Bittensor のさまざまなサブネットワークには、テキスト生成モデル、画像生成モデルなど、さまざまなモデルがあります。

2) バリデーター:Bittensorネットワークの評価者として行動し、マイナーが完成させた結果を評価・検証し、顧客が最適なソリューションを得られるように支援することを目的としています。 バリデーターになるには、ユーザーはTAOの上位64人の保有者であり、そのサブネットワークのいずれかにUIDを登録する必要があります。 (ただし、バリデーターのリストを見ると、プロジェクトのエコシステムのほとんどの機関が含まれているようで、おそらく後で他の組織やユーザーがバリデーターになるでしょう。

図3:バリデーターリスト、ソースフォーム www.taostats.io

3) ノミネーター:ノミネーターは、TAOトークンをバリデーターに委任し、サポートを示し、ステーキング報酬を獲得します。 バリデーターの情報はオープンで分散化されており、ノミネーターは公開されている情報に基づいてトークンをステーキングする適切なバリデーターを調査し、選択することができます。

4) ユーザー: Bittensor ネットワーク内の AI モデルの最終的なユーザー。

これら 4 つの役割の関係を一言で表すと、ユーザー/クライアントは要求を提示します。マイナーは、これらの要求に基づいて、対応するサブネットワーク上の AI モデルを使用してタスク結果を生成します。バリデーターは結果を評価し、クライアントにとって最適なソリューションを選択します。ノミネーターは、トークンをステーキングするためにサポートするバリデーターを選択します。

技術アーキテクチャ

Bittensorネットワークは、分散型のピアツーピア機械学習プロトコルです。 ネットワーク内では、マシンインテリジェンスは、インターネット上の他のインテリジェントシステムによって、継続的かつ非同期のピアツーピア(P2P)方式で測定されます。 このシステムは、特定のタスクを完了するモデルの能力だけでなく、情報を生成するモデルの能力も評価します。 このネットワークは、デジタル台帳を使用して研究者(マイナー/開発者)の成果を記録し、報酬を提供することで、人工知能によって作成された作業から利益を得ることができます。 ネットワークは、インテリジェンスを処理するAIレイヤーと、記録と報酬を担当するブロックチェーンレイヤーの2つの部分に分かれています。

ブロックチェーン層は、Polkadot Substrateをベースにしたレイヤー0ブロックチェーンで、コンセンサスメカニズムの実行、ノードのアイデンティティの確保、ネットワークノードへのインセンティブ付けを担当します。 人工知能レイヤーの下に位置する 2 つのレイヤーは、プロセス間通信を介して通信します。 参加するすべてのノードにインセンティブを公平に分配するために、Bittensorネットワークはコンセンサスを利用し、ステーク加重トラスト(バリデーターとノミネーターの参加によって達成される)を活用しています。 AIレイヤーは、推論とトレーニングに加えて、Bittensorカーネルを抽象化し、ノードニューラルネットワークとネットワーク内の他のノードの入力/出力との互換性を確保する役割も担います。

図4:ブロックチェーンとAIシステム、出典 bittensor.com

ユマ・コンセンサス

Yuma Consensusは、ノードネットワーク全体で計算リソースの公平な分配を実現するために設計された分散型ピアツーピアコンセンサスアルゴリズムです。 Bittensorネットワークは、Yumaコンセンサスアルゴリズムによってサポートされています。 プルーフ・オブ・ワーク(POW)とプルーフ・オブ・ステーク(POS)を統合したハイブリッド・コンセンサス・メカニズムを採用しています。 ネットワーク内のノードは、計算作業を実行し、トランザクションを検証し、新しいブロックを作成し、他のノードによっても検証されます。 検証に合格したコントリビューターは、トークン報酬を受け取ります。 従来のコンセンサスメカニズムと比較して、このハイブリッドモードは両方のコンセンサスメカニズムの利点を兼ね備えています。 一方では、POWメカニズムの過剰なエネルギー消費を回避し、環境問題に対処します。一方、POSに存在する集中化リスクを回避し、ネットワークのセキュリティと分散化を確保します。

トークンエコノミー

BittensorのトークンであるTAOは、ネットワークの報酬トークン、アクセストークン、ガバナンストークンとして機能し、トークン保有者もトークンをステーキングすることができます。 TAOは12秒ごとに生成され、毎日7,200トークンの発行に相当します。 新しく鋳造されたトークンは、マイナーとバリデーターの間で均等に分配されます。 TAOの総供給量は2,100万枚に設定されており、供給量の半分が発行されると発行率は半減します。 この半減期はブロックあたり12秒ごとに行われ、これは4年ごとの半減期に相当し、残りの発行額が半分になるたびに、2,100万TAOがすべて流通するまで、新たな半減期が始まります。 これはビットコインへのオマージュと見なすことができます。 本稿執筆時点で、トークンの流通量は600万枚以上に達し、時価総額は35億米ドルで、CoinGeckoで26位にランクされています。

次の画像は、taostats.io からのトークン配布スナップショットです。 TAOはVCなどへの先行販売がなく、公正なローンチであったことを示しています。現在、流通供給量は総供給量の約30%を占めています。


グラフ5:トークンエコノミーモデル、www.taostats.io からのソースから

概要

ヴィタリック・ブテリン氏が先月発表した記事「暗号通貨と人工知能の最も実りある交差点は何ですか?」では、「暗号インセンティブを使用してより良い人工知能を育成することは、完全に暗号化された方法のウサギの穴に陥ることなく達成でき、Bittensorのようなアプローチもその一つである」と述べられています。 これは、VitalikがBittensorプロジェクトを支持していることを浮き彫りにしています。 このプロジェクトは、アルゴリズムを生成するのではなく、それらを輸送するインセンティブメカニズムを通じて、既存のアルゴリズムモデルから最適なオプションを選択し、それによって分散型AI市場の発展を促進します。 人工知能の人気が続いているため、このプロジェクトの市場価値は今年1月以降、約3倍になりました。 個人的には、医療健康診断、3Dアセット作成、オーディオ生成、画像生成、分散モデルの事前トレーニングなど、サブネット内のアプリケーションの豊富なエコシステムは非常に興味深く、さらに調査する価値があると思います。

著者: @shellylh123
翻訳者: Piper
レビュアー: Edward、KOWEI、Ashley
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