$TIGと$TAO - 完璧な組み合わせとなる相乗効果 TL;DR: TAOのモデルは、トレーニングと機能により良いアルゴリズムを使用していれば、パフォーマンス、洗練度、効率が大幅に向上するでしょう。これらのアルゴリズムを生成する最良の方法は@tigfoundationです。したがって、両コミュニティは協力から大きな恩恵を受ける立場にあります。 彼らは、どちらかが個人で達成できるよりも多くのことを一緒に成し遂げるでしょう。 イントロ 最近@tigfoundationについて知った多くの人々が、Bittensor に似ているか、Bittensor の競合他社であると主張しているのを見てきました。私は、この 2 つの主な違いを簡単に指摘したいと思いました + なぜ彼らが協力することが非常に理にかなっているのかを強調したかったのです。 類似 点 $TAO は、LLM トレーニング用の分散型のパーミッションレス フレームワークであり、マイナーが TAO トークンと引き換えにその「サブネット」にコンピューティングを貢献できるようにします。各サブネットは、TAOネットワークのパーティション化されたコンポーネントであり、特定のユースケース向けにトレーニングされ、向けられているAIに対応します。このアプローチにより、研究者は集中型アプローチよりもはるかに安価にコンピューティングを集約できます。 $TIG は、アルゴリズム開発のための分散型のパーミッションレス フレームワークであり、誰でもどこにいても、コンピューティングまたはコードの最適化を使用して最先端のアルゴリズムの開発に貢献できます。彼らは$TIGトークンで貢献に対して支払われます。$TIGにより、科学者は異なるアルゴリズムのユースケースに対して「課題」を提案できます。これらは、TAO サブネットとほぼ同じように機能します。これにより、$TIGあらゆるユースケースに合わせてアルゴリズムを最適化し、これまで予期していなかった速度で最適化することができます。 どちらもパーミッションレスで世界中からアクセスできるため、LLM トレーニングとそれを支えるアルゴリズム手法の改善の両方が、有意義に貢献できるすべての人に開かれています。 相乗 効果 $TAO の LLM は、トレーニングと改善のためにさまざまな基本的な (多くの場合広く利用可能な) アルゴリズムを使用します。これらの手法の洗練さ (およびそれらに委任されるコンピューティングの量) によって、LLM $TAO改善にどれだけのエネルギーと時間がかかるかが決まります。 したがって、TAOモデルが中央集権的なAI企業によって生み出された最先端の同等物と競争したいのであれば、既存の方法を改善する基礎研究に関与し、おそらく資金を提供することがTAOの最善の利益になります。 $TIG先週、アルゴリズムを改善するために利用できる最速の手段であることを証明しました。より優れたアルゴリズムによってもたらされるパフォーマンスの向上は、コンピューティングの増加によってもたらされるパフォーマンスの向上よりも指数関数的に重要であることに注意してください。 何らかの点で中央集権的な競合他社を上回るパフォーマンスを発揮する$TAOに投資しているのであれば、これはひらめきの瞬間になるはずです。LLM のアルゴリズムによって導き出された利点を達成および維持するための最も安価で効率的な手段は、無料で利用でき、すでに機能することが証明されています。ハイパーグラフパーティショニングや非凸最適化などの基本的なAIプロセスの課題は、今導入されたばかりであり、それらが最先端になるのは時間の問題です。 このことを念頭に置いて、$TAO エコシステムに取り組み、投資している企業にとって、リソースの一部を $TIG Challenge の展開と参加に振り向け始めることは理にかなっていると私は主張します。$TAO LLM にとっての最終的なメリットは、必要な労力とリソースを確実に上回るでしょう。