Chainfeeds Tóm tắt:
Khi thảo luận về , chúng ta trước tiên phải tự hỏi tại sao lại cần ? Những hệ quả của việc sẽ là gì? Hầu hết các ý tưởng về cuối cùng đều sẽ không thể tránh khỏi một vấn đề cốt lõi - tính hợp lý của cơ chế khích lệ.
Nguồn bài viết:
https://x.com/paramonoww/status/1901633115237531890
Tác giả bài viết:
Pavel Paramonov
Quan điểm:
Pavel Paramonov: Nhu cầu về tài nguyên tính toán của các mô hình quy mô lớn hiện nay rất cao, điều này tự nhiên hạn chế sự tham gia của nhiều người dùng tiềm năng. Các mô hình không chỉ cần lượng dữ liệu lớn, mà còn cần sự hỗ trợ của tỷ lệ băm khổng lồ, và chi phí để có được những tài nguyên này vượt quá khả năng chịu đựng của cá nhân thông thường. Đặc biệt là trong lĩnh vực mã nguồn mở, các nhà phát triển không chỉ phải đầu tư thời gian để huấn luyện mô hình, mà còn phải đầu tư vào tài nguyên tính toán đắt đỏ, điều này hạn chế sự phát triển của mã nguồn mở. Mặc dù một số cá nhân có thể cấu hình tỷ lệ băm để chạy các mô hình , giống như họ có thể chạy nút của riêng mình, nhưng điều này vẫn không thể giải quyết triệt để vấn đề, vì tỷ lệ băm vẫn còn quá ít để hoàn thành các nhiệm vụ thực tế. Tính hợp lý của cơ chế khích lệ có nghĩa là thông qua việc thiết lập các quy tắc, khiến cho những người tham gia vừa có thể theo đuổi lợi ích của bản thân, vừa có thể thúc đẩy sự phát triển của toàn hệ thống. Nhiều lĩnh vực của đã thành công trong việc giải quyết vấn đề cơ chế khích lệ, trong đó điển hình là lĩnh vực . và đã thực hiện hợp lý hóa cơ chế khích lệ thông qua đóng góp các nút phân tán và tài nguyên GPU. Tại sao không thể áp dụng mô hình vào lĩnh vực , để xây dựng một hệ sinh thái mở và có thể tiếp cận hơn? Câu trả lời là: Hoàn toàn có thể. Động lực cốt lõi của và là "quyền sở hữu": Bạn sở hữu dữ liệu của chính mình; Bạn sở hữu các khích lệ của bạn; Ngay cả khi bạn chỉ nắm giữ , bạn vẫn sở hữu một phần của toàn bộ mạng lưới. Sự "赋权quyền sở hữu" này là động lực cơ bản khiến những người cung cấp tài nguyên muốn đóng góp tài sản của họ - họ muốn được hưởng lợi từ sự thành công của mạng lưới. Nếu chúng ta muốn xây dựng một hệ thống phi tập trung và đảm bảo cơ chế khích lệ trong đó hiệu quả, thì hệ thống đó phải có cơ chế có thể xác minh tương tự như : Hiệu ứng mạng lưới (nhiều người tham gia hơn → sinh thái mạnh hơn); Giảm rào cản gia nhập (các nút có thể phụ thuộc vào các khoản trợ cấp thu nhập trong tương lai để bù đắp chi phí ban đầu) và cơ chế trừng phạt (để trừng phạt hành vi xấu nhằm duy trì sự ổn định của hệ thống). Trong đó, cơ chế trừng phạt phụ thuộc vào khả năng xác minh. Nếu chúng ta không thể xác minh ai đang gây hại cho hệ thống, thì không thể trừng phạt họ, điều này sẽ khiến hệ thống dễ bị tấn công và lừa đảo. Trong hệ thống phi tập trung, khả năng xác minh là điều kiện cần thiết, vì hệ thống không có trung tâm tin cậy duy nhất, mà thay vào đó là mong muốn xây dựng một kiến trúc không cần tin cậy nhưng có thể xác minh. Hiện nay, trong hệ sinh thái đã có nhiều mạng lưới tính toán phi tập trung đang cố gắng giải quyết những vấn đề này, ví dụ: cung cấp dịch vụ cho thuê tài nguyên tính toán GPU, giảm chi phí huấn luyện lên đến 75%; phát triển cơ chế , cho phép các nút chứng minh khả năng tính toán và nhận được khích lệ; cung cấp nguồn dữ liệu đáng tin cậy, giúp dữ liệu huấn luyện trở nên phi tập trung và đa dạng hơn. Những dự án này đều đang khám phá cách để trở nên mở hơn, phi tập trung hơn, và đảm bảo công bằng, khả năng xác minh của toàn bộ hệ thống khích lệ.
Nguồn nội dung
