LBank पर τemplar (SN3) कैसे खरीदें

Templar, जिसे Subnet 3 या SN3 के नाम से भी जाना जाता है, Bittensor पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर संचालित एक विकेन्द्रीकृत परियोजना है। इसका प्राथमिक ध्येय बड़े पैमाने के कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के वितरित प्रशिक्षण के लिए एक अनुमति रहित और प्रोत्साहन-आधारित प्लेटफॉर्म स्थापित करना है। Bittensor नेटवर्क के अवसंरचना का लाभ उठाते हुए, Templar का लक्ष्य बड़े कॉर्पोरेट प्रयोगशालाओं द्वारा आमतौर पर नियंत्रित केंद्रीकृत कंप्यूटिंग शक्ति के लिए एक ओपन सोर्स विकल्प प्रदान करना है। Templar की मुख्य कार्यक्षमता विकेन्द्रीकृत प्री-ट्रेनिंग के इर्द-गिर्द घूमती है। इस प्रणाली में, प्रतिभागी जिन्हें माइनर के रूप में जाना जाता है, मूलभूत मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अपने स्वयं के कंप्यूटिंग संसाधनों का योगदान करते हैं। ये माइनर ग्रेडिएंट जमा करते हैं, जो अनिवार्य रूप से अपडेट होते हैं जो एक मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करते हैं, नेटवर्क को। प्रतिभागियों का एक और समूह, जिसे वैलिडेटर कहा जाता है, फिर इन योगदानों का आकलन करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे वास्तव में मॉडल को बेहतर बनाते हैं। यह प्रक्रिया उच्च गुणवत्ता वाले कार्य को पुरस्कृत करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रोत्साहन तंत्र का उपयोग करती है, प्रभावी रूप से AI प्रशिक्षण को एक प्रतिस्पर्धी, वैश्विक प्रयास में बदल देती है, उसी तरह जैसे विकेन्द्रीकृत माइनिंग अन्य ब्लॉकचेन को सुरक्षित करती है। तकनीकी रूप से, परियोजना एक वितरित इंटरनेट कनेक्शन पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की चुनौतियों का प्रबंधन करने के लिए उन्नत शोध को शामिल करती है। यह संचार-कुशल प्री-ट्रेनिंग के लिए SparseLoCo जैसे तरीकों का उपयोग करती है, जो नेटवर्क के विभिन्न हिस्सों के बीच स्थानांतरित किए जाने वाले डेटा की मात्रा को कम करने में मदद करता है। परियोजना माइनर्स के एक वैश्विक समूह में प्रशिक्षण डेटा के सबमिशन का समन्वय करने के लिए सत्यापन योग्य टाइमस्टैम्प के लिए होस्टिंग सेवाओं का उपयोग करने की भी खोज करती है। Templar के पीछे का दृष्टिकोण एक विविध समुदाय को संसाधनों को एकत्रित करने और परिणामी मॉडल का सह-स्वामित्व करने की अनुमति देकर उच्च स्तरीय बुद्धिमत्ता तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करना है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य एक एंटी-फ्रैजाइल और संप्रभु AI पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देना है जो किसी एक इकाई पर निर्भर नहीं है। मालिकाना दीवारों के पीछे बंद रहने के बजाय, इस सबनेट पर विकसित मॉडल साझा संसाधन होने के लिए हैं जिनका उपयोग समुदाय के सदस्यों द्वारा किया जा सकता है या मुद्रीकृत किया जा सकता है जो उन्हें बनाने और सुरक्षित करने में मदद करते हैं। संक्षेप में, परियोजना AI विकास को एक केंद्रीकृत कॉर्पोरेट गतिविधि से एक पारदर्शी, समुदाय-संचालित डिजिटल कमोडिटी में बदलना चाहती है। अधिक जानकारी हासिल करें