Gonka tiết lộ cơ chế PoC và hướng phát triển mô hình của mình: phù hợp với tỷ lệ băm thực tế và đảm bảo sự tham gia liên tục của các GPU đa cấp.

Theo ME News, vào ngày 19 tháng 1 (UTC+8), mạng lưới tỷ lệ băm AI phi tập trung Gonka đã giải thích về những điều chỉnh theo từng giai đoạn đối với cơ chế Proof-of-Concept (PoC) và phương pháp vận hành mô hình trong một buổi hỏi đáp cộng đồng. Các điều chỉnh chủ yếu bao gồm: sử dụng cùng một mô hình lớn cho cả PoC và suy luận; thay đổi phương pháp kích hoạt PoC từ chuyển đổi trì hoãn sang kích hoạt gần thời gian thực; và tối ưu hóa phương pháp tính toán tỷ trọng tỷ lệ băm để phản ánh tốt hơn chi phí tính toán thực tế của các mô hình và phần cứng khác nhau. Đồng sáng lập David cho biết những điều chỉnh này không nhằm mục đích đạt được lợi nhuận ngắn hạn hay lợi ích của từng người tham gia, mà là sự phát triển cần thiết của cấu trúc đồng thuận và xác minh khi sức mạnh tỷ lệ băm của mạng lưới mở rộng nhanh chóng. Mục tiêu là cải thiện tính ổn định và bảo mật của mạng lưới trong điều kiện tải cao, đặt nền tảng cho việc hỗ trợ khối lượng công việc AI quy mô lớn hơn trong tương lai. Về vấn đề được nêu ra trong các cuộc thảo luận cộng đồng về sản lượng token cao hơn của các mô hình nhỏ hơn ở giai đoạn hiện tại, đội ngũ đã chỉ ra rằng có sự khác biệt đáng kể về mức tiêu thụ tỷ lệ băm thực tế của các mô hình có kích thước khác nhau với cùng số lượng token. Khi mạng lưới phát triển hướng tới mật độ tỷ lệ băm cao hơn và nhiệm vụ phức tạp hơn, Gonka đang dần dần điều chỉnh tỷ trọng tỷ lệ băm phù hợp với chi phí tính toán thực tế để tránh sự mất cân bằng lâu dài trong cấu trúc tỷ lệ băm có thể ảnh hưởng đến mở rộng tổng thể của mạng lưới. Theo cơ chế PoC mới nhất, mạng lưới đã giảm thời gian kích hoạt PoC xuống dưới 5 giây, giảm thiểu lãng phí tỷ lệ băm do chuyển đổi mô hình và chờ đợi, cho phép sử dụng tài nguyên GPU hiệu quả hơn cho tính toán AI. Đồng thời, bằng cách thống nhất hoạt động của mô hình, chi phí hệ thống của nút chuyển đổi giữa đồng thuận và suy luận được giảm thiểu, cải thiện hiệu quả sử dụng tỷ lệ băm tổng thể. Đội ngũ cũng nhấn mạnh rằng GPU đơn card và GPU cỡ nhỏ đến trung bình có thể liên tục kiếm được lợi nhuận và tham gia quản trị thông qua hợp tác nhóm khai thác, tham gia linh hoạt theo Epoch và nhiệm vụ suy luận. Mục tiêu dài hạn của Gonka là hỗ trợ sự cùng tồn tại lâu dài của các cấp độ tỷ lệ băm khác nhau trong cùng một mạng lưới thông qua sự phát triển cơ chế. Gonka tuyên bố rằng tất cả các điều chỉnh quy tắc chính đều được thực hiện thông qua quản trị Chuỗi và bỏ phiếu của cộng đồng. Trong tương lai, mạng lưới sẽ dần hỗ trợ nhiều loại mô hình và định dạng nhiệm vụ AI hơn, cung cấp một không gian tham gia liên tục và minh bạch cho các GPU có kích thước khác nhau trên toàn cầu, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh lâu dài của cơ sở hạ tầng tỷ lệ băm AI phi tập trung . (Nguồn: ME)