Новинка від @glxyresearch - Децентралізоване навчання штучного інтелекту: архітектури, можливості та виклики від @Uptodatenow. Децентралізоване навчання переходить від теорії до реальності. Ось що вам потрібно знати🧵

Минулого року @glxyresearch писав про те, як інклюзивна інфраструктура криптовалюти може підтримувати штучний інтелект: маркетплейси GPU, zkML для перевіреного висновку та агенти штучного інтелекту. Сьогодні децентралізовані навчальні мережі проводять навчання реальних моделей у глобальному масштабі.

Такі проекти, як @NousResearch, @PrimeIntellect, @PluralisHQ, @tplr_ai та @gensynai розширюють горизонти. Вони координують графічні процесори по всьому світу, зменшують витрати на зв'язок і навіть експериментують з криптоекономічними стимулами.

Чому це важливо? ✔️Розблоковує невикористані глобальні графічні процесори для штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом ✔️Проблеми централізованого контролю лабораторії за розробкою моделей ✔️Створює основу для повністю ончейн стека штучного інтелекту

У звіті глибоко занурюються в: ✔️Архітектури, що лежать в основі децентралізованого навчання ✔️Технічні та економічні виклики ✔️Як проєкти борються з верифікацією, стимулюванням та масштабуванням

Децентралізоване навчання більше не є гіпотетичним. Моделі середнього розміру вже проходять навчання в живих, глобальних мережах. Відкрите питання: чи зможуть вони досягти практичних переваг перед централізованими лабораторіями?