Fuente original: TokenMás
Descripción del proyecto
Gensyn es un protocolo informático de aprendizaje profundo descentralizado basado en blockchain diseñado para establecer un mercado de potencia informática de inteligencia artificial (AGI). Descomponga tareas complejas de aprendizaje automático en múltiples subtareas y utilice los recursos informáticos de los participantes para lograr cálculos altamente paralelizados. Al automatizar la asignación de tareas, la verificación y las recompensas a través de contratos inteligentes, Gensyn elimina la gestión centralizada y proporciona una solución eficiente y autónoma para los cálculos de aprendizaje automático.
Sitio web oficial: https://www.gensyn.ai/
Gorjeo: https://twitter.com/gensynai
experiencia técnica
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los modelos de aprendizaje profundo se han vuelto cada vez más complejos y los requisitos informáticos también han aumentado drásticamente. Sin embargo, los recursos informáticos disponibles son relativamente escasos. En este contexto, existen una serie de desafíos.
En primer lugar, para garantizar la precisión de los cálculos, es necesario verificar la eficacia de los cálculos de aprendizaje profundo. Sin embargo, cada capa en un modelo de aprendizaje profundo depende del resultado de la capa anterior, lo que complica la verificación. Es necesario encontrar formas de garantizar que cada paso se realice correctamente, especialmente a medida que los modelos se vuelven cada vez más complejos.
En segundo lugar, existen problemas para construir un mercado informático. Cómo equilibrar la oferta y la demanda, igualar razonablemente los recursos informáticos y cómo motivar a los participantes para que contribuyan con tiempo de informática son problemas difíciles que deben resolverse. Es posible que los modelos de mercado tradicionales ya no sean aplicables a la informática y es necesario explorar nuevos enfoques.
La protección de la privacidad también es una cuestión importante. A medida que las regulaciones de privacidad se endurecen en todo el mundo, proteger la privacidad de los datos de los usuarios se ha vuelto aún más importante. Equilibrar la privacidad de los datos y el rendimiento del modelo al crear y entrenar modelos es un desafío complejo.
Además, para satisfacer las necesidades informáticas, un alto grado de paralelización se ha convertido en una tendencia inevitable. Los modelos modernos de aprendizaje profundo requieren capacitación paralela en clústeres de hardware a gran escala para hacer frente a las demandas informáticas en constante expansión. Los avances en la tecnología de paralelización nos brindan cierta esperanza para resolver la escasez de recursos informáticos.
En resumen, el campo de la informática de aprendizaje profundo enfrenta muchos desafíos que involucran verificación, mercado, privacidad y eficiencia. Abordar estos desafíos ayudará a impulsar el desarrollo continuo de la tecnología de IA.
diseño de producto
El protocolo Gensyn es como una red informática inteligente diseñada específicamente para manejar tareas de aprendizaje profundo. Permite que las personas que estén dispuestas a utilizar sus propias computadoras para participar en tareas sean recompensadas como si estuvieran ayudando a otros a completar tareas. Este acuerdo no requiere intermediarios ni aplicación legal, sino que asigna tareas automáticamente y paga compensaciones a través de un proceso específico. Sin embargo, garantizar que las tareas en esta red se completen realmente es un problema complejo. Dado que cada tarea depende de los resultados de la tarea anterior, verificar la finalización de la tarea no es sencillo. Este problema se resuelve fusionando tres conceptos clave en una solución más eficiente que hace que la verificación de la misión sea más confiable.
• Pruebas de aprendizaje probabilístico: aproveche los metadatos del proceso de optimización de gradiente para crear certificados de trabajo realizado que se puedan verificar rápidamente al volver a ejecutar ciertas etapas.
• Protocolo de posicionamiento basado en gráficos: emplea un protocolo de posicionamiento basado en gráficos de granularidad múltiple y una ejecución consistente de validación cruzada, lo que permite que los trabajos de verificación se vuelvan a ejecutar y comparen para garantizar la coherencia y, en última instancia, ser confirmados por la propia cadena de bloques.
• Juego de incentivos al estilo Truebit: Construya un juego de incentivos mediante el mecanismo de apuesta y reducción para garantizar que cada participante económicamente racional realice tareas con honestidad.
Participantes
Hay cuatro roles principales involucrados en el sistema Gensyn: remitente, resolutor, validador y reportero.
• Remitente: El usuario final del sistema que proporciona las tareas a computar y paga por el trabajo realizado.
• Solver: es el trabajador principal del sistema, realiza el entrenamiento del modelo y genera pruebas que deben ser verificadas por el verificador.
• Verificadores: cruciales para conectar el proceso de entrenamiento no determinista con el cálculo lineal determinista, copian partes de la prueba del solucionador y las comparan con los umbrales esperados.
• Denunciantes: como último recurso, los denunciantes revisan el trabajo de los validadores y cuestionan los problemas cuando los encuentran, con la esperanza de recibir recompensas.
Método de aplicación
Proceso: Enviar tarea->Análisis->Capacitación->Generación de pruebas->Verificar pruebas->Posicionamiento preciso basado en gráficos->Cont->Arbitraje de contrato->Liquidación
Costo y rendimiento
A medida que Ethereum pasa de la Prueba de trabajo a la Prueba de participación, muchos mineros perderán sus ganancias mineras. Esto presenta una gran oportunidad para que el protocolo Gensyn permita a estos mineros equipados con hardware con capacidad de aprendizaje automático obtener recompensas por utilizar ciclos de procesador útiles en lugar de simplemente calcular hashes en un sistema de prueba de trabajo. Al atraer estos recursos mineros y potencialmente otros recursos informáticos, el protocolo Gensyn tiene una ventaja de costos. Por ejemplo, los costos informáticos equivalentes a NVIDIA V100 serán un 80 % más baratos que los de la informática bajo demanda de AWS.
El rendimiento del protocolo Gensyn se evaluó mediante simulaciones de Python. Tomando como ejemplo un pequeño modelo de clasificación de imágenes MNIST, se probó en un procesador Intel Core i7 de 6 núcleos. El protocolo se comparó con otros tres métodos: ejecutar el modelo localmente (sin utilizar ningún protocolo), utilizar un método de replicación similar a Truebit (7 validadores) y ejecutar el modelo en Ethereum. Aunque el código carece de optimización a nivel de producción, los resultados muestran que el protocolo Gensyn aumenta el tiempo de entrenamiento del modelo en aproximadamente un 46%, pero en comparación con la replicación estilo Truebit, el rendimiento mejora en un 1350%, y en comparación con ejecutar el modelo en Ethereum, la mejora del rendimiento es de hasta 2.522.477%. Esto muestra que el protocolo Gensyn tiene ventajas significativas en el entrenamiento de modelos.
Equipo/Socios/Financiamiento
6 personas en LinkedIn:
https://www.linkedin.com/search/results/people/?currentCompany=%5B%2254109371%22%5D&origin=COMPANY_PAGE_CANNED_SEARCH&sid=dD *
Pareja
Financiación
• Ronda de financiación previa a la semilla en enero de 2021, que recaudó 1,1 millones de dólares de inversores, incluidos 7percent Ventures, Entrepreneur First, Counterview Capital e Id4 Ventures.
• En marzo de 2022 se llevó a cabo una ronda inicial de financiación, liderada por Eden Block, en la que también participaron 11 inversores, incluidos Galaxy Digital, Maven 11, Coinfund, Jsquare, Hypersphere y Zee Prime, con un monto de financiación que alcanzó los 6,5 millones de dólares estadounidenses.
• La financiación Serie A se llevó a cabo el 12 de junio de 2023, liderada por a16z, Canonical Crypto, Protocol Labs, Eden Block y otros inversores también participaron en la inversión, con un monto de financiación que alcanzó los 43 millones de dólares. Los fondos se utilizarán para acelerar el lanzamiento del protocolo, ampliar el equipo de personal y contratar más ingenieros de aprendizaje automático.
Gensyn ha recibido más de 50 millones de dólares en inversiones en varias etapas de financiación.
resumen del proyecto
En general, Gensyn es un protocolo de potencia informática descentralizada basado en blockchain, dedicado a realizar la distribución y recompensas de tareas de aprendizaje automático a través de contratos inteligentes para acelerar el entrenamiento de modelos de IA y reducir costos. Sin embargo, la perspectiva de una formación descentralizada de modelos grandes todavía enfrenta desafíos como la comunicación y la privacidad, y es necesario reevaluar la viabilidad.
En el desarrollo del campo de la IA, aunque existe potencial en el uso de potencia informática inactiva para entrenar modelos grandes, los modelos pequeños de IA son más convenientes y eficientes en implementación y gestión. En muchos escenarios de aplicación, los pequeños modelos de IA siguen siendo la opción más práctica y su valor no debe ignorarse al perseguir la moda de los grandes modelos. Por lo tanto, el camino de desarrollo de la IA debe considerar diversos tamaños de modelos y necesidades para lograr aplicaciones más amplias y flexibles.
Este artículo proviene de un envío y no representa las opiniones de BlockBeats.