POKT NetworkのAI Litepaperは、ネットワーク上での大規模言語モデル（LLM）の展開を調査し、インセンティブの調整とAIサービスの透明な市場の構築に焦点を当てています。
概要
- POKTNetworkは、大規模言語モデル（LLM）の展開に関するAILitepaperをリリースします。
- この文書では、研究者、運営者、プロバイダー、ユーザー間のインセンティブの調整について説明しています。
- リレーマイニングアルゴリズムは、検証された使用状況に基づいて透明なマーケットプレイスを作成します。
- このプロトコルは、ダウンタイムなしでスケーラブルなAI推論サービスを提供することを目的としています。
POKT Networkは、ネットワーク上での大規模言語モデル（LLM）の展開を検討する「分散型AI:POKTネットワーク上の許可のないLLM推論」と題したAIライトペーパーを発表しました。この論文では、リレーマイニングアルゴリズムを通じた、モデル研究者（ソース）、ハードウェアオペレーター（サプライヤー）、APIプロバイダー（ゲートウェイ）、およびユーザー（アプリケーション）間のインセンティブの調整に焦点を当てています。このアルゴリズムは、コストと収益が暗号的に検証された使用量に基づいて計算される透明な市場を作成し、公平性と効率性を確保します。
POKTネットワークは、分散型インフラストラクチャを活用して、ダウンタイムなしでスケーラブルなAI推論サービスを提供することを目指しています。LLMをPOKTネットワークに統合すると、AI研究者や学者はモデルをネットワーク上に展開して収益化できるようになります。リレーマイニングアルゴリズムのおかげで、アクセスインフラストラクチャの管理や需要の生成を必要とせずに、使用量に基づいて収益を得ることができます。
DanielOlshansky、RamiroRodríguezColmeiro、BowenLiが執筆したAI Litepaperには、拡張現実、自動運転車インタラクション分析、医療画像分析、AI/MLインフラストラクチャ開発など、さまざまな分野の専門知識がまとめられています。彼らの集合的な経験は、この論文の包括的な洞察と実践的な推奨事項に貢献しています。
Litepaperの主なハイライトは次のとおりです。
– 許可のないAI推論:POKTネットワークの分散型の性質により、許可のない展開とAI推論サービスへのアクセスが可能になります。これにより、高度なAI機能へのアクセスが民主化され、より幅広いユーザーやアプリケーションが利用できるようになります。
– サービス品質:リレーマイニングアルゴリズムにより、集中型AIサービスプロバイダーと競合しながら、サービス品質が高水準に維持されることが保証されます。これにより、POKTネットワークはスケーラブルなAI推論の実行可能な代替手段となります。
– インセンティブの調整:さまざまな利害関係者のインセンティブを調整することにより、POKTネットワークは、各参加者がネットワークの成功に貢献する動機を持つ堅牢なエコシステムを作成します。この調整は、長期的なエンゲージメントとイノベーションを維持するために非常に重要です。
解説
- 分散型AI導入:分散型プラットフォーム上に大規模言語モデル（LLM）を導入するPOKTネットワークのアプローチは、AIとブロックチェーンの分野における大きな進歩を表しています。この方法はスケーラビリティと信頼性を強化し、集中型AIサービスの実行可能な代替手段を提供します。
- インセンティブのメカニズム:リレーマイニングアルゴリズムは、研究者、オペレーター、プロバイダー、ユーザー間のインセンティブを調整する上で極めて重要な役割を果たします。POKTネットワークは、検証された使用状況に基づいてコストと収益を計算することで、公平性と効率性を確保し、持続可能なエコシステムを促進します。
- スケーラブルで信頼性の高いAIサービス:POKTネットワークのインフラストラクチャは、信頼性の高いスケーラブルなAI推論サービスをサポートしています。これは、ダウンタイムのない継続的で堅牢なAI機能を必要とするアプリケーションにとって特に重要です。
- 専門知識とイノベーション:さまざまな分野の専門家からの貢献により、AILitepaperの包括的かつ革新的な性質が強調されます。拡張現実、自動運転車のインタラクション、医療画像分析に関する彼らの洞察は、論文の推奨事項と実際の応用を豊かにします。