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해결하는 문제

중앙화된 클라우드 제공업체의 높은 비용과 독점적인 성격을 해결하기 위해, 모델 학습과 추론을 위한 분산형 AI 인프라를 제공합니다. 블록체인 보안을 위한 자원 낭비가 아니라 실제 AI 작업에 계산 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 합니다.

작동 방식

시스템은 'Proof of Work 2.0'이라 불리는 혁신적인 합의 메커니즘을 사용합니다. 노드는 트랜스포머 기반 모델을 사용해 AI 작업을 해결하는 '스프린트'에 경쟁합니다. 노드의 레이스 성공률이 투표 가중치를 결정하며, 이는 AI 작업 부하 배분과 다른 노드의 결과 검증 책임을 결정합니다. 신뢰를 유지하면서 과도한 오버헤드를 피하기 위해, 랜덤 태스크 검증과 정직한 행동을 보상하고 사기를 처벌하는 레퍼런스 시스템을 도입합니다. 학습에는 DiLoCo의 주기적 동기화를 활용해 독립적인 하드웨어 제공업체 간에 지리적으로 분산된 학습을 가능하게 합니다.

대상 사용자

• 개발자: 분산 네트워크에서 LLM 학습 및 추론을 수행하고 싶은 사람
• 호스트(하드웨어 제공업체): 계산 자원을 기여해 보상을 받고 싶은 사람

주요 특징

• Proof of Work 2.0: 트랜스포머 기반 모델을 사용해 블록체인 합의를 실제 AI 작업과 일치시킵니다.
• 랜덤 태스크 검증: 검증 오버헤드를 1–10%로 줄이면서도 확률적 보안을 유지합니다.
• 지리적 분산 학습: DiLoCo를 활용해 통신 오버헤드를 최소화하면서 효율적인 분산 모델 학습을 가능하게 합니다.
• 레퍼런스 기반 감시: 노드의 정직한 기여 이력에 따라 검증 빈도를 동적으로 조정합니다.