Gensynプロトコルは、低桁のハイパースケールでニューラルネットワークを信頼性の低い方法でトレーニングします…

Gensynプロトコルは、低次のコストでハイパースケールでニューラルネットワークを信頼性の低い方法でトレーニングします

リンク： GensynのWebサイト, Litepaper, CoinFundポートフォリオ, TechCrunchの記事 リンク

投資論文のまとめ

• MLの成長する複雑さと価値への長期的なレバレッジ： 最先端のAIシステムの計算の複雑さは、3か月ごとに倍増していますが、これらのモデルの価値は急速に増加し続けていますが、これらのアルゴリズムの以前のブラックボックスの性質は、現在、 人間が理解できる照明装置.
• 新しい調整および検証システムの設計：Gensynは、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性の問題を効率的に解決する検証システム（testnet v1は今年後半に展開される予定）を構築しています。 このシステムは、モデルトレーニングチェックポイントと、オンチェーンで終了する確率的チェックを組み合わせたものです。 これはすべて信頼できず、オーバーヘッドはモデルサイズに比例してスケーリングします（検証コストを一定に保ちます）。
• AIの分散化にテーマを絞る：機械学習アプリケーション（Tesla自動運転車、Google DeepMind）のよく知られた例のほとんどは、同じ一連の企業によって作成されています。これは、ディープラーニング業界が現在ビッグテック企業間の独占のゲームのように見えるためです。中国や米国などの州も同様です。 これらの力は、web3やweb1の歴史的起源に反して実行される巨大な中央集権化の力をもたらしています。

CoinFundは、GensynProtocolの最近の資金調達をサポートできることを誇りに思っています そして、新しい検証システムを通じて、ハイパースケールで低コストでニューラルネットワークを信頼できないトレーニングを可能にするというチームのビジョン。 オンチェーンを終了する確率的チェックを利用する を利用しながら 現在十分に活用されていないゲーミングGPUから、ネットワークがプルーフオブステークに移行するときにイーサリアムネットワークから切り離されようとしている洗練されたETH1マイニングプールに至るまで、十分に活用されていない、十分に活用されていないコンピューティングソース。スマートコントラクト。 さらに良いことに、プロトコルの分散型の性質は、最終的には多数派のコミュニティによって管理され、コミュニティの同意なしに「オフ」にすることはできないことを意味します。 これにより、web2の対応物とは異なり、検閲に耐えることができます。 最終的に、サードパーティの参加者が最終的に多くのニッチで豊富なユーザーエクスペリエンスと特定の機能を構築するため、Gensynはweb3ネイティブMLコンピューティングの基盤レイヤーになるためにプレーしていると信じています。

パート1：ディープラーニングの数十年にわたる長期的な成長の概要

ビデオハングアウトで見るすべての顔と聞こえるすべての音声が操作されます。 通話品質を向上させるために、ニューラルネットワーク 選択的に ズームで解像度を調整し、 バックグラウンドノイズを抑制します MicrosoftTeamsで。 最近の進歩では、低解像度のビデオも見られます '夢を見た' より高い解像度に。 ニューラルネットワークは、人工知能の深層学習ブランチで使用されるモデルです。 それらは大まかに構造に基づいています 人間の脳 そして無数のアプリケーションがあり、おそらく最終的には人間レベルの人工知能を作成します。 モデルが大きいほど一般的に良い結果が得られ、最先端の開発に必要なハードウェアはXNUMX倍になります XNUMXか月ごと。 この開発の爆発的増加により、ディープラーニングは現代の人間の経験の基本的な部分になりました。 2020年、ニューラルネットワーク レーダーを操作した 米国の偵察機では、言語モデルは現在、 より良い詐欺メール 人間よりも、自動運転車のアルゴリズム 優れたパフォーマンス 多くの環境の人間。

GPT-3 175B、OpenAIによって提案された最大のGPT-3モデル Ｂｒｏｗｎ ｅｔ ａｌ。 （2020） トレーニングに1,000個のNVIDIATeslaV100 GPUのクラスターを使用しました。これは、単一のデバイスでの355年間のトレーニングにほぼ相当します。 DALL-Eから Rameshetal。 （2021）、OpenAIの別のTransformerモデルは、12億のパラメーターを持ち、400億を超えるキャプション付き画像でトレーニングされています。 OpenAIはDALL-Eのトレーニングの費用を負担しましたが、モデルのオープンソース化を物議を醸すように拒否しました。つまり、おそらく最も重要な最先端のマルチモーダル深層学習モデルのXNUMXつは、一部を除いてすべてアクセスできないままです。 これらを構築するための膨大なリソース要件 基礎モデル アクセスへの重大な障壁を作成し、価値を獲得しながらリソースをプールする方法がなければ、AIの進歩に停滞を引き起こす可能性があります。 多くの人が、これらの一般化されたモデルが人工知能（AGI）のロックを解除するための鍵であり、孤立した人工サイロでの現在のトレーニング方法をばかげているように思わせると信じています。

コンピューティング供給へのアクセスを提供する現在のソリューションは、寡占的で高価であるか、または単に 動かない 大規模なAIに必要な計算の複雑さを考えると。 急増する需要を満たすには、費用効果の高い方法で活用するシステムが必要です を 利用可能なコンピューティング（今日の約40％のグローバルプロセッサ使用率とは対照的）。 現在この問題を悪化させているのは、コンピューティングサプライ自体が 漸近 マイクロプロセッサのパフォーマンスの進歩— サプライチェーン & 地政学的 チップ不足。

パート2：なぜGensynの調整が必要なのですか？

このネットワークを構築する上での基本的な課題は、完了したML作業の検証です。 これは非常に複雑な問題であり、複雑性理論、ゲーム理論、暗号化、および最適化の交差点にあります。 モデル設計における人間の知識に加えて、適用されるMLの進行を遅らせる1つの基本的な問題があります。2）計算能力へのアクセス。 3）データへのアクセス。 XNUMX）知識へのアクセス（グラウンドトゥルースラベリング）。 Gensynは、グローバルにスケーラブルなコンピューティングへのオンデマンドアクセスを公正な市場価格で提供することで最初の問題を解決します。一方、Gensyn Foundationは、研究、資金提供、および他のプロトコルとのコラボレーションを通じて、XNUMXつおよびXNUMXつのソリューションを奨励しようとします。

具体的には、優れたプロセッサにアクセスすることで、ますます大規模で複雑なモデルをトレーニングできます。 過去XNUMX年間で、トランジスタ密度の向上とメモリアクセス速度/並列化の進歩により、大規模モデルのトレーニング時間が大幅に短縮されました。 AWSやAlibabaなどのクラウドジャイアントを介したこのハードウェアへの仮想アクセスは、同時に採用を拡大しています。 したがって、最先端のプロセッサを製造する手段を取得することに強い関心があります。 中国本土には、プロセッサに不可欠なコンポーネントである最先端の半導体（つまり、シリコンウェーハ）を製造するためのエンドツーエンドの機能がまだありません。 特にTSMC（台湾積体電路）から輸入する必要があります。 チップベンダーはまた、他の顧客がチップメーカーにアクセスするのを阻止しようとします 供給を買うことによって。 州レベルでは、米国は 積極的にブロックする この技術を取得するための中国企業によるあらゆる動き。 技術スタックのさらに上にある企業の中には、GoogleのTPUクラスターなど、独自のディープラーニング固有のハードウェアを作成するところまで行っているところもあります。 これらはディープラーニングで標準のGPUを上回り、販売はできず、レンタルのみです。

アクセス可能なコンピューティングの規模を大幅に拡大すると同時に、そのユニットコストを削減することで、研究コミュニティと産業コミュニティの両方にディープラーニングを提供するためのまったく新しいパラダイムへの扉が開かれます。 規模とコストの改善により、プロトコルは、実証済みの事前トレーニング済みの基本モデルのセットを構築できます。これは、 基礎モデル–と同様の方法で モデル動物園 人気のあるフレームワークの。 これにより、研究者やエンジニアは、巨大なオープンデータセットに対して、 エルター 事業。 これらのモデルは、一元化された所有権や検閲なしに、人類の根本的な問題のいくつかを解決します。 暗号化、特に機能暗号化により、プロトコルをオンデマンドでプライベートデータに活用できるようになります。 巨大な基盤モデルは、独自のデータセットを使用して誰でも微調整でき、そのデータの価値/プライバシーを維持しながら、モデルの設計と研究における集合的な知識を共有します。

パート3：GensynがWeb3を推進-ネイティブデータの集中化

インターネットは1960年代に米国政府から生まれた可能性がありますが、1990年代までには、創造性、個人主義、および機会の無秩序な網になりました。 GoogleがTPUを備蓄するかなり前に、SETI @ homeのようなプロジェクトは、分散型コンピューティングパワーをクラウドソーシングすることによってエイリアンの生命を発見しようとしました。 2000年までに、SETI@homeの処理率は 17テラフロップス、これは当時最高のスーパーコンピューターであるIBMASCIWhiteの1倍以上のパフォーマンスです。 この期間は一般に「web2」と呼ばれ、GoogleやAmazon（webXNUMX）のような大規模なプラットフォームの覇権の少し前ですが、分散型コンピューティングは、当時のいくつかの問題のために、インターネットの初期のニーズを満たすためにスケーリングが失敗しました。

ただし、現在のWebインフラストラクチャの巨大なweb2プラットフォームへの集中化は、コストなどの独自の問題を引き起こします（AWSの粗利益は推定値です） 視聴者の３８%が、ほとんどのサブスケールの研究者およびデータ駆動型ビジネスのマージン圧縮を表します。 同時に、一元化されたコンピューティングインスタンスも制御を犠牲にします— AWSは、人気のある右翼ソーシャルメディアプラットフォームParlerのインフラストラクチャをオフにしました ある日の通知 6年2021月XNUMX日の議会議事堂暴動に続いて。 多くの人がこの決定に同意しましたが、AWSが ホスト42％ インターネット上の上位10,000サイトのうち。 ただし、Gensynプロトコルが解決に役立つ検証の問題があるため、分散型ハードウェア全体でディープラーニングモデルをトレーニングすることは困難です。

マーケットプレイスをWeb3プロトコルとして構築することで、スケーリングにかかる​​一元化されたオーバーヘッドコストが排除され、新しい供給参加者の参入障壁が軽減され、ネットワークが世界中のすべてのコンピューティングデバイスを網羅できるようになります。 単一の分散型ネットワークを介してすべてのデバイスを接続すると、既存のプロバイダーでは実現できないレベルのスケーラビリティが提供され、世界のコンピューティングサプライ全体への前例のないオンデマンドアクセスが可能になります。 エンドユーザーにとって、これはコストと規模のジレンマを完全に解消し、潜在的に無限のスケーラビリティ（世界的な物理ハードウェアの制限まで）と市場のダイナミクスによって決定される単価のための透過的で低コストのMLトレーニングコンピューティングを提供します。 これは、大規模なプロバイダーが享受する通常の堀を回避し、価格を大幅に引き下げ、リソースレベルで真にグローバルな競争を促進します。また、既存のクラウドサービスプロバイダーがGensynプロトコルを、より集中化されたファーストパーティを補完する配布手段と見なす場合も考慮します。バンドルされたオファリング.

結論：

AIは暗号通貨やブロックチェーンとほぼ同じくらい人気のある流行語であり、ここでプレビューされているGensynに投資するための私たちの論文は、プロトコルの能力に設定された機会について間引くことに野心的でありながら、理解しやすく証拠に裏付けられているというテストに合格する必要があります最初はターゲットにされていたが、web3にネイティブな一般化可能なリソースネットワークに付加価値を付けます。 Gensynプロトコルにより、将来の無数のアプリケーションの基礎を築くさらに価値のある洞察への道を開く、超スケーラブルでコスト効率の高い調整ネットワークの始まりが見えていると信じています。

CoinFundについて

CoinFundは、2015年に設立された、ブロックチェーンに焦点を当てた多様な投資会社であり、米国に拠点を置いています。暗号通貨、従来のエクイティ、クレジット、プライベートエクイティ、ベンチャー投資において幅広い実績と経験があります。 CoinFund戦略は、流動性のある市場とベンチャー市場の両方にまたがっており、技術的な暗号化の適性を従来の財務経験と同期させる学際的なアプローチの恩恵を受けています。 CoinFundは、「ファウンダーファースト」アプローチでポートフォリオ企業と緊密に連携し、デジタル資産スペース全体でイノベーションを推進しています。

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• Source: https://blog.coinfund.io/the-gensyn-protocol-trustlessly-trains-neural-networks-at-hyperscale-with-lower-order-of-magnitude-227fe968fabf?source=rss—-f5f136d48fc3—4