文 / ドン・ヌオ6月12日、英国に本拠を置くブロックチェーンAIコンピューティングプロトコルであるGensynは、a16zが主導する4,300万ドルのシリーズAラウンドの完了を発表した。 AI 分野におけるこの革命において、Gensyn は率先して私たちに解答用紙を提出してくれました。Gensyn は本質的に、サブストライプ プロトコルに基づく第一層のプルーフ オブ ステーク ブロックチェーンであり、スマート コントラクトを通じて機械学習のタスクの割り当てと報酬を促進できるため、AI モデルの学習能力を迅速に実現し、ディープ ラーニングの価格を削減できます。トレーニング。 2020 年の GPT-3 の 1 回のトレーニング セッションの費用は約 1,200 万ドルで、これは 2019 年の GPT-2 トレーニングの推定値約 43,000 ドルの 270 倍以上です。一般に、現在、最高のニューラル ネットワークのモデルの複雑さ (サイズ) は 3 か月ごとに 2 倍になります。 Gensyn の機械学習トレーニング作業の時間あたりのコストは約 0.4 ドルで、AWS (2 ドル) や GCP (2.5 ドル) に必要なコストよりもはるかに低いです。 Gensynは、ブロックチェーンやその他のテクノロジーを使用して、分散型大規模分散ディープラーニングの効率的なコンピューティングプロトコルを実装したいと考えており、確率的学習証明と暗号通貨インセンティブメカニズムを備えています。Gensyn は、開発者 (機械学習モデルをトレーニングできる人) とソルバー (ソルバー、自分のマシンで機械学習モデルをトレーニングしたい人) を結び付けます。世界中のアイドル状態の機械学習対応コンピューティング デバイス (小規模データ センター、ゲーミング PC、M1 および M2 Mac、さらにはスマートフォンなど) を活用し、それらをグローバルな機械学習スーパークラスターに接続することで、機械学習対応コンピューティング能力は 10 ～ 100 倍に増加します。同時に、Gensyn は革新的な検証システムとコンピューティング電源を使用して、信頼性のないニューラル ネットワークの超大規模かつ低コストのトレーニングを実現します。### 1. 革新的な検証システムGensyn の主な課題は、デバイス上で実行されるコンピューティング タスクが正しく実行されたことを検証し、トークンを介して支払いをトリガーすることです。 Gensyn システムは主に、確率的学習証明、グラフベースの正確な測位プロトコル、Truebit スタイルのインセンティブ ゲームを含む 3 つの概念を通じて検証問題を解決します。コミッター、ソルバー、検証者、内部告発者を含む 4 人の主要な関係者で構成されます。送信者は、計算されるタスクを提供し、完了した作業単位に対して支払いを行うシステム エンド ユーザーです。ソルバーはシステムの主要な動作部分であり、モデルのトレーニングを実行し、検証者による検証のための証明を生成します。検証者は、非決定論的なトレーニング手順を決定論的な線形計算にリンクし、ソルバーの証明の一部を複製し、距離を予想されるしきい値と比較します。内部告発者は最後の防衛線であり、バリデーターの仕事をチェックし、ジャックポットを賭けて挑戦します。システムはこれらすべてを信頼なしで、モデルのサイズに比例してスケールするオーバーヘッドを伴って実行できるため、検証コストを一定に保つことができます。このシステムの革新性は、モデル トレーニング チェックポイントとチェーン上で終了する確率チェックの組み合わせにあり、これにより、あらゆる規模のニューラル ネットワーク トレーニングにおける状態依存問題を効果的に解決できます。### 2. 新しいコンピューティング電源Gensyn システムは、十分に活用されておらず、最適化されていないコンピューティング デバイス リソースを利用しています。これらのデバイスは、現在使用されていないゲーム用 GPU からイーサリアム PoW 以前の GPU マイナーまで多岐にわたります。このプロトコルは分散型であるため、つまり最終的にはコミュニティの多数派によって管理され、web2 とは異なりコミュニティの同意なしに「シャットダウン」することはできないため、検閲に耐性があります。この協定の革新的な点は、未使用のコンピューティング機器リソースを最大限に活用し、コミュニティにより多くのコンピューティング能力を提供し、未使用の機器を所有する人々に新たな収入源を提供することです。また、Gensyn プロトコルは、データセンターで GPU を所有するのと同様のコストを提供し、AWS を超えて拡張できます。つまり、Gensyn の中心的な目標は、分散型計画を通じて AI を民主化し、より多くの人が AI テクノロジーの革新と応用に参加できるようにすることです。このプログラムの核となるアイデアは、十分に活用されていないコンピューティング機器のリソースを利用して、オープンで分散型の検証システムを構築することで AI モデルの効率と精度を向上させ、AI 起業家のセックスにより多くの機会と可能性を提供することです。将来AI分野で重要な役割を果たすことが期待される革新的かつ先進的なプログラムです。
a16z が主導するブロックチェーン AI コンピューティング プロトコル Gensyn の概要
文 / ドン・ヌオ
6月12日、英国に本拠を置くブロックチェーンAIコンピューティングプロトコルであるGensynは、a16zが主導する4,300万ドルのシリーズAラウンドの完了を発表した。 AI 分野におけるこの革命において、Gensyn は率先して私たちに解答用紙を提出してくれました。
Gensyn は本質的に、サブストライプ プロトコルに基づく第一層のプルーフ オブ ステーク ブロックチェーンであり、スマート コントラクトを通じて機械学習のタスクの割り当てと報酬を促進できるため、AI モデルの学習能力を迅速に実現し、ディープ ラーニングの価格を削減できます。トレーニング。 2020 年の GPT-3 の 1 回のトレーニング セッションの費用は約 1,200 万ドルで、これは 2019 年の GPT-2 トレーニングの推定値約 43,000 ドルの 270 倍以上です。一般に、現在、最高のニューラル ネットワークのモデルの複雑さ (サイズ) は 3 か月ごとに 2 倍になります。 Gensyn の機械学習トレーニング作業の時間あたりのコストは約 0.4 ドルで、AWS (2 ドル) や GCP (2.5 ドル) に必要なコストよりもはるかに低いです。 Gensynは、ブロックチェーンやその他のテクノロジーを使用して、分散型大規模分散ディープラーニングの効率的なコンピューティングプロトコルを実装したいと考えており、確率的学習証明と暗号通貨インセンティブメカニズムを備えています。
Gensyn は、開発者 (機械学習モデルをトレーニングできる人) とソルバー (ソルバー、自分のマシンで機械学習モデルをトレーニングしたい人) を結び付けます。世界中のアイドル状態の機械学習対応コンピューティング デバイス (小規模データ センター、ゲーミング PC、M1 および M2 Mac、さらにはスマートフォンなど) を活用し、それらをグローバルな機械学習スーパークラスターに接続することで、機械学習対応コンピューティング能力は 10 ～ 100 倍に増加します。同時に、Gensyn は革新的な検証システムとコンピューティング電源を使用して、信頼性のないニューラル ネットワークの超大規模かつ低コストのトレーニングを実現します。
1. 革新的な検証システム
Gensyn の主な課題は、デバイス上で実行されるコンピューティング タスクが正しく実行されたことを検証し、トークンを介して支払いをトリガーすることです。 Gensyn システムは主に、確率的学習証明、グラフベースの正確な測位プロトコル、Truebit スタイルのインセンティブ ゲームを含む 3 つの概念を通じて検証問題を解決します。
コミッター、ソルバー、検証者、内部告発者を含む 4 人の主要な関係者で構成されます。送信者は、計算されるタスクを提供し、完了した作業単位に対して支払いを行うシステム エンド ユーザーです。ソルバーはシステムの主要な動作部分であり、モデルのトレーニングを実行し、検証者による検証のための証明を生成します。検証者は、非決定論的なトレーニング手順を決定論的な線形計算にリンクし、ソルバーの証明の一部を複製し、距離を予想されるしきい値と比較します。内部告発者は最後の防衛線であり、バリデーターの仕事をチェックし、ジャックポットを賭けて挑戦します。
システムはこれらすべてを信頼なしで、モデルのサイズに比例してスケールするオーバーヘッドを伴って実行できるため、検証コストを一定に保つことができます。このシステムの革新性は、モデル トレーニング チェックポイントとチェーン上で終了する確率チェックの組み合わせにあり、これにより、あらゆる規模のニューラル ネットワーク トレーニングにおける状態依存問題を効果的に解決できます。
2. 新しいコンピューティング電源
Gensyn システムは、十分に活用されておらず、最適化されていないコンピューティング デバイス リソースを利用しています。これらのデバイスは、現在使用されていないゲーム用 GPU からイーサリアム PoW 以前の GPU マイナーまで多岐にわたります。このプロトコルは分散型であるため、つまり最終的にはコミュニティの多数派によって管理され、web2 とは異なりコミュニティの同意なしに「シャットダウン」することはできないため、検閲に耐性があります。この協定の革新的な点は、未使用のコンピューティング機器リソースを最大限に活用し、コミュニティにより多くのコンピューティング能力を提供し、未使用の機器を所有する人々に新たな収入源を提供することです。また、Gensyn プロトコルは、データセンターで GPU を所有するのと同様のコストを提供し、AWS を超えて拡張できます。
つまり、Gensyn の中心的な目標は、分散型計画を通じて AI を民主化し、より多くの人が AI テクノロジーの革新と応用に参加できるようにすることです。このプログラムの核となるアイデアは、十分に活用されていないコンピューティング機器のリソースを利用して、オープンで分散型の検証システムを構築することで AI モデルの効率と精度を向上させ、AI 起業家のセックスにより多くの機会と可能性を提供することです。将来AI分野で重要な役割を果たすことが期待される革新的かつ先進的なプログラムです。