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何を解決するか

中央集権的なクラウドプロバイダーの高コストと独占的な性質に対処し、モデルの学習と推論に向けた分散型AIインフラを提供します。ブロックチェーンのセキュリティに計算リソースを無駄に使うのではなく、実際のAIワークロードに効率的にリソースを活用することを目指しています。

動作方法

システムは「Proof of Work 2.0」と呼ばれる画期的な合意形成メカニズムを使用しています。ノードはトランスフォーマーに基づくモデルを使って「スプリント」と呼ばれるAIタスクに競い合います。ノードのレースでの成功度が、その投票権重を決定し、それによってAIワークロードの割合と他のノードの結果の検証責任が決まります。信頼を維持しつつ過剰なオーバーヘッドを避けるために、ランダムなタスク検証と、誠実な行動を報酬し、不正行為を罰するレピュテーションシステムを採用しています。学習には、DiLoCoの定期的な同期を活用し、独立したハードウェアプロバイダー間で地理的に分散した学習を実現します。

対象ユーザー

• 開発者：分散型ネットワーク上でLLMの学習と推論を実行したい人
• ホスト（ハードウェアプロバイダー）：計算リソースを貢献して報酬を得たい人

主な特徴

• Proof of Work 2.0：トランスフォーマーに基づくモデルを用いて、ブロックチェーンの合意形成を実際のAIワークロードと一致させます。
• ランダムタスク検証：検証オーバーヘッドを1–10%に抑えながら、確率的セキュリティを維持します。
• 地理的分散型学習：DiLoCoを活用し、通信オーバーヘッドを最小限に抑えながら効率的な分散型モデル学習を実現します。
• レピュテーションベースの監視：ノードの誠実な貢献履歴に基づき、検証頻度を動的に調整します。