@NousResearch営業時間を逃した場合は、見逃した🤖内容のTLDRを以下に示します Psyche は @solana での AI トレーニングを民主化しています Psyche プロジェクトの概要: Psyche は、大規模な基盤 AI モデルの共同オープンソース トレーニングを可能にし、クローズド ラボへの依存を減らし、アルゴリズムを使用して分散 GPU トレーニングにおける通信オーバーヘッドを最小限に抑えることを目指しています。 現在のモデルトレーニング: 彼らは現在、強力でありながらローカルで実行可能になるように設計された、400 億パラメータの DeepSeek スタイルの高密度 LLM をトレーニングしています。 分散型調整: トレーニングの調整は、分散化を確保し、単一障害点を回避するために、Solana ネットワーク上で行われます。 ネットワーキングの課題と解決策: ノード間のデータ送信を処理するために、IRO を使用したピアツーピア ゴシップ ネットワークが構築され、Solana のデータ量の制限に対処しました。 Python バックエンド (Torch Titan) への移行: Psyche のコードベースは、トレーナー バックエンドを抽象化して Python ベースのトレーナーをサポートすることで (Torch Titan のフォークを統合) することで「Python 化」されており、~2 倍の高速化が期待されています。 微調整機能: Psyche は、Nous で開発された高度な手法を含む完全な微調整を間もなくサポートし、ネットワーク上で今後の Nous モデルを微調整する予定です。 財務監査: Solana ベースの財務コードは、コンピューティング プロバイダーへの報酬分配を管理し、2 つの独立した監査に合格しました。 今後の研究 (Psyche 2.0): 将来の研究には、Psyche を高度な AI アルゴリズムを開発するためのプラットフォームにするために、インターネット上でのテンソル並列処理 (TP)、パイプライン並列処理 (PP)、およびエキスパート並列処理 (EP) の探索が含まれます。 コミュニティへの貢献: 開発者は、オープンソースの Psyche コードベースに貢献し、Atropos 強化学習コードベースの新しい環境を作成し、Nous API を使用して分散型推論ネットワークをサポートできます。 長期ビジョン: 最終的な目標は、AI モデルのトレーニングを民主化し、「自宅で折りたたむ」や「自宅で SETI」と同様に、誰でもグローバル ネットワークにコンピューティングを貢献できるようにして、世界最高のオープン AI を作成することです。 ビデオ：

@aeyakovenko @0xMert_ Nous 🤖 を shill する必要があります