Перепост заголовка статьи: Глубокий анализ BasedAI: крупная языковая модель операционной сети с акцентом на конфиденциальность и эффективность, Следующий Bittensor в пространстве искусственного интеллекта?

Пространство искусственного интеллекта продолжает быть пылающим. Многие проекты пытаются «AI-фицировать» себя, принимая новое предложение «помочь ИИ стать лучше» в надежде подняться выше на ветрах ИИ. Однако большинство старых проектов уже осознали свою ценность в предыдущих циклах, и новые проекты, такие как Bittensor, уже не являются «новыми». Нам все равно нужно искать проекты, которые еще не осознали свою ценность и имеют потенциал для увлекательных повествований. Улучшение конфиденциальности всегда было привлекательным направлением в криптопроектах, нацеленных на «помощь ИИ стать лучше»:

Во-первых, потому что защита конфиденциальности неотделима от концепции эгалитаризма в децентрализации; во-вторых, защита конфиденциальности неизбежно включает использование технологий, таких как ZK и гомоморфное шифрование. Правильная философия повествования в сочетании с передовой технологией, вероятно, означает, что развитию проекта ИИ не будет нехватать. И не стало бы более интересным, если бы такой серьезный проект также мог включить игровой процесс Meme монет?

В начале марта проект под названием BasedAI тихо зарегистрировал аккаунт в Twitter, официально опубликовав всего два твита помимо ретвитов, в то время как его веб-сайт кажется крайне простым — содержит только искусно выполненный академический стайл-бук. Некоторые международные влиятельные лица уже взяли на себя инициативу в анализе проекта, предполагая, что это может быть следующим Bittensor.

Одновременно его токен, $basedAI, испытал метеорический рост с конца февраля, выросший в цене более чем в 40 раз.

После тщательного изучения белой книги проекта мы обнаружили, что BasedAI - это проект искусственного интеллекта, интегрирующий большие языковые модели, доказательства нулевого знания (ZK), гомоморфное шифрование и мем-койны. Признавая его наративное направление, мы также впечатлены его изобретательным экономическим дизайном, который естественно связывает планирование вычислительных ресурсов с использованием других мем-койнов. Учитывая, что проект находится еще в самом начале своего развития, в этом выпуске мы проанализируем его, чтобы увидеть, есть ли у него потенциал стать следующим Bittensor.

Когда серьезная наука встречается с Мемом, что именно делает BasedAI?

Прежде чем ответить на этот вопрос, давайте сначала посмотрим, кто стоит за BasedAI.

Публичная информация показывает, что BasedAI был разработан совместно организацией под названием Based Labs и командой основателей Pepecoin с целью решения проблем конфиденциальности при использовании больших языковых моделей в текущей области ИИ. Публичная информация о Based Labs скудна, а ее веб-сайт довольно загадочен, с строкой технических ключевых слов в презентации в стиле Matrix. Один из исследователей организации, Шон Веллингтон (Sean Wellington), является автором общедоступного технического документа по BasedAI:

Кроме того, Google Scholar указывает, что Шон окончил Университет Калифорнии в Беркли и с 2006 года опубликовал несколько статей, связанных с системами расчетов и распределенными данными, специализируясь на искусственном интеллекте и исследованиях распределенных сетей, что делает его значительной фигурой в области технологий.

С другой стороны, Pepecoin - это не популярная в настоящее время монета PEPE, а оригинальный мем, который появился в 2016 году, с собственной основной сетью L1 на тот момент и с тех пор перешел на Ethereum.

Можно сказать, что это оригинальный мем, который также понимает разработку L1.

Но как серьезный научно-исследовательский тяжеловес и команда Meme, кажущиеся не связанными в своих областях, могут вызвать инновации в BasedAI?

ZK и FHE: Балансировка вычислительной эффективности и конфиденциальности в ИИ

Если мы отложим элемент мема, введение BasedAI в Твиттере кратко подчеркивает нарративную ценность проекта:

«Ваши подсказки - это ваши подсказки». Это в основном подчеркивает важность конфиденциальности и суверенитета данных: когда вы используете большие языковые модели ИИ, такие как GPT, любая подсказка или информация, которую вы вводите, поступает на сервер на другом конце, фундаментально подвергая вашу конфиденциальность данных OpenAI или другим поставщикам моделей.

Хотя это может показаться безобидным, это неизбежно вызывает опасения по поводу конфиденциальности, и у вас нет выбора, кроме как безусловно довериться тому, что поставщик модели ИИ не злоупотребит вашими записями разговоров.

Избавившись от запутанных математических формул и технических конструкций в белой книге BasedAI, вы можете просто понять цель проекта как:

Шифрование любого контента вашего диалога с большими языковыми моделями, позволяя модели выполнять вычисления, не раскрывая открытого текста, и в конечном итоге возвращая результаты, которые может расшифровать только вы.

Вы могли бы ожидать, что достижение этого потребует ZK (Доказательства нулевого знания) и FHE (Полностью гомоморфного шифрования), двух технологий конфиденциальности.

ZK позволяет доказать истинность или ложность утверждения, не раскрывая открытого текста;

FHE позволяет вам выполнять вычисления над зашифрованными данными.

Совмещая оба подхода, вы можете отправить свои запросы модели искусственного интеллекта в зашифрованной форме, и модель вернет вам ответ, но ни одна из сторон не узнает, каким был ваш вопрос или каков ответ.

Это звучит многообещающе, но есть критическая проблема — FHE требует значительных вычислительных ресурсов и медленен, что создает конфликт между вычислительной эффективностью и защитой конфиденциальности для пользовательских LLM, таких как GPT, которые требуют быстрого отображения результатов.

BasedAI, в своей статье, подчеркнул технологию «Cerberus Squeezing» и поддержал ее сложными математическими формулами:

Хотя мы не можем профессионально оценить математическую реализацию этой технологии, ее цель может быть просто понята как:

Оптимизация эффективности обработки зашифрованных данных в FHE, селективное концентрирование вычислительных ресурсов там, где они оказывают наибольшее влияние, чтобы быстро завершить вычисления и отобразить результаты.

В документе также было продемонстрировано на данных, как эта оптимизация значительно улучшает эффективность:

Используя сжатие Cerberus, количество вычислительных шагов, необходимых для полностью гомоморфного шифрования, можно почти уменьшить практически вдвое. Используя сжатие Cerberus, количество вычислительных шагов, необходимых для полностью гомоморфного шифрования, можно почти уменьшить практически вдвое.

Таким образом, мы можем быстро смоделировать весь процесс пользователя, используя BasedAI:

• Пользователь вводит приглашения, запрашивая проанализировать эмоции, выраженные в записях чьего-то разговора, желая при этом защитить конфиденциальность этих записей.
• Через платформу BasedAI эти данные отправляются в зашифрованном виде с указанием модели искусственного интеллекта для использования (например, модели анализа эмоций).
• Майнеры в сети BasedAI получают эту задачу и используют свои вычислительные ресурсы для выполнения указанной модели искусственного интеллекта на зашифрованных данных.
• Сетевые узлы выполняют вычислительную задачу без расшифровки данных и возвращают зашифрованный результат обработки пользователю.
• Пользователь получает зашифрованный результат, расшифровывает его своим ключом и получает необходимый результат анализа данных.

"Мозг", Майнеры и Валидаторы

Помимо технологии, какие конкретные роли существуют в сети BasedAI для выполнения технологии и удовлетворения потребностей пользователей? Прежде всего, важно представить самосозданное понятие «Мозга».

«Мозг» от Based Labs

Для большинства криптовалютных проектов искусственного интеллекта неизбежны несколько элементов:

• Майнеры: Ответственны за выполнение вычислительных задач, потребление вычислительных ресурсов.
• Валидаторы: Проверяют правильность работы, завершенной майнерами, и обеспечивают действительность транзакций и вычислительных задач в сети.
• Блокчейн: Регистрирует результаты вычислительных и проверочных задач в журнале, стимулируя поведение различных ролей через местные токены сети.

BasedAI добавляет еще один уровень над этими тремя элементами с концепцией "Мозга":

"Вам нужно иметь 'Мозг', чтобы интегрировать вычислительные ресурсы майнеров и валидаторов, позволяя этим ресурсам вычислять различные модели искусственного интеллекта и выполнять задачи."

Простыми словами, эти «Brains» действуют как распределенные контейнеры для конкретных вычислительных задач, запуская модифицированные большие языковые модели (LLM). Каждый «Brain» может выбирать майнеров и валидаторов, с которыми он хочет ассоциироваться.

Если вы находите это объяснение абстрактным, подумайте о наличии "Мозга" как о наличии "лицензии на предоставление облачных услуг":

Для найма группы шахтёров и валидаторов для шифрованного вычисления больших языковых моделей необходимо иметь действующую лицензию, которая определяет:

• Местоположение вашего бизнеса (ID)
• Ваш спектр деятельности (использование ИИ для анализа настроений, создание изображений, медицинская помощь и т. д.)
• Сколько у вас вычислительных ресурсов и их мощность
• Конкретно, кого ты привел
• Сколько награды вы можете заработать с этой активности

Согласно документу Based AI, каждый «Мозг» в BasedAI может вмещать до 256 валидаторов и 1792 майнеров, всего в системе всего 1024 «Мозга», что дополнительно увеличивает дефицит «Мозгов».

Майнеры и валидаторы должны выполнить следующие действия, чтобы присоединиться к "Brain":

• Майнеры: Подключайтесь к платформе, решайте, какие ресурсы GPU выделять (более подходящие для вычислений), можете внести токены $BASED и начать вычислительную работу.
• Валидаторы: Подключитесь к платформе, решите, какие ресурсы ЦП необходимо выделить (более подходящие для валидации), можете внести токены $BASED и начать работу по валидации.

Чем больше токенов $BASED депонируется, тем выше эффективность майнеров и валидаторов, работающих на 'Brain', и тем больше вознаграждение в токенах $BASED они получают.

Очевидно, "Мозг" представляет определенную силу и организационные отношения, открывая пространство для токенов и дизайна поощрений (подробнее об этом позже).

Однако дизайн этого “Мозга” не кажется вам знакомым?

Разные «мозги» в Bittensor в некотором смысле напоминают различные подсети, выполняющие конкретные задачи с использованием различных моделей искусственного интеллекта;

В популярном Polkadot предыдущего цикла различные «мозги» напоминают различные «слоты» для запуска различных парачейн, выполняющих различные задачи.

BasedAI также привел пример работы "медицинского мозга":

• Медицинские записи пациентов зашифрованы и передаются в медицинский мозг, генерируя подсказки для запроса соответствующего диагностического совета;
• С помощью ZK и FHE подходящая большая языковая модель в сети BasedAI может генерировать ответы без расшифровки чувствительных данных пациентов, этот шаг требует вычислительных ресурсов майнеров и валидаторов;
• Поставщики медицинских услуг получают зашифрованный вывод от сети BasedAI. Только пользователь, отправивший запрос, может расшифровать результаты, чтобы получить рекомендации по лечению, в то время как данные остаются незащищенными или не разглашаются во время этого процесса.

Продажа привилегий "Brain" развивается, принося пользу Pepecoin

Итак, как можно приобрести «Мозг» для получения привилегии «разрешения на работу» для вычисления зашифрованной модели искусственного интеллекта? BasedAI, сотрудничая с Pepecoin, игровым образом продает эти привилегии, наделяя Pepecoin, токен MEME, утилитарной ценностью.

С всего 1024 «Brains» доступно, проект естественно использует майнинг NFT - каждый проданный «Brain» генерирует соответствующий токен ERC-721, который можно рассматривать как лицензию. Чтобы создать этот NFT «Brain», требуется выполнить два действия, связанных с Pepecoin, чтобы их разблокировать: сжигание или стейкинг Pepecoin.

• В терминах сжигания: чеканка первого «Brain» требует затрат 1000 Pepecoin.
• Каждое последующее монетное эмитирование "Brain" увеличивает стоимость на 200 Pepecoin.
• Мозги, созданные таким образом, могут быть переданы.
• Если все мозги были получены путем сжигания, 107 563 530 Pepecoin будут навсегда уничтожены. (По данным CMC, текущее циркулирующее предложение составляет 133 млн., что означает, что почти 80% предложения токенов будут сокращены, если это сжигание будет полностью реализовано).

Относительно стейкинга:

• Пользователям требуется заложить 100 000 монет Pepecoin на 90 дней.
• ERC-721 NFT мозга выпускается немедленно после стейкинга.
• Мозги, созданные таким образом, не подлежат передаче, но постепенно будут зарабатывать $BASED, собственный токен проекта.
• Стейк можно снять через 90 дней.

Независимо от используемого метода, при создании большего количества Brains будет сжигаться соответствующее количество Pepecoin или блокироваться, в зависимости от соотношения участия двух методов. Очевидно, что эта дистрибуция скорее о распределении криптовалютных активов, чем о ресурсах искусственного интеллекта. Учитывая дефицитность Brains и токенов за их использование, спрос на Pepecoin значительно увеличится во время создания Brain; как стейкинг, так и сжигание уменьшают оборотный запас Pepecoin, что теоретически способствует повышению цены токена на вторичном рынке.

Пока количество эмитированных и активных Мозгов в рамках контракта ERC-721 меньше 1024, Портал BasedAI будет продолжать выпускать Мозги. Если все 1024 Мозга распределены, Портал BasedAI больше не будет разрешать создание новых Мозгов. Один адрес Ethereum может содержать несколько Brain NFT. Портал BasedAI позволит пользователям управлять вознаграждениями от всех имеющихся Мозгов, связанных с подключенным кошельком ETH. Владельцы активных Мозгов могут рассчитывать на заработок от $30,000 до $80,000 за Мозг в год, согласно официальным данным в документе.

С учетом этих экономических стимулов и рассказов о искусственном интеллекте и конфиденциальности, ожидаемая популярность Brain после его официального запуска предсказуема.

Сводка

В криптопроектах технология сама по себе не является целью; ее роль состоит в том, чтобы направлять внимание, тем самым направляя распределение и поток активов. Дизайн мозга BasedAI ясно демонстрирует понимание "как содействовать распределению активов": под правильным повествованием о конфиденциальности данных, интегрируя необходимые ресурсы для вычислений, связанных с ИИ, в привилегию, создавая дефицит этой привилегии, тем самым направляя активы в привилегию и увеличивая потребление другого токена MEME.

Вычислительные ресурсы правильно выделены и стимулируются, активы проекта "Brain" становятся дефицитными и популярными, а оборотный запас токена Meme снижается... С точки зрения создания активов, дизайн BasedAI изощрен и хитрый.

Однако, если бы кто-то обратился к неизреченным, избегаемым вопросам с притворным неведением:

Сколько людей будет использовать эту модель большого языка, защищающую конфиденциальность? Сколько искусственных интеллектов готовы сотрудничать с такой технологией, защищающей конфиденциальность, которая может им не приносить пользы?

Ответ остается менее оптимистичным. Тем не менее, повествования процветают благодаря импульсу, и спекуляции вовремя. Иногда нужно не задаваться вопросом о жизнеспособности пути, а просто плыть по течению.

Исходный материал:

X: https://twitter.com/getbasedai

Официальный сайт: https://www.getbased.ai/

Pepecoin: https://twitter.com/pepecoins

Белая книга BasedAI

Предупреждение:

1. Эта статья воспроизведена с techflow, первоначально озаглавленный «Глубокое погружение в BasedAI: A Large Language Model Network Prioritizing Privacy and Efficiency, The Next Big Thing in the AI Race» [Технологический поток]. Авторские права принадлежат оригинальному автору, [TechFlow]. Для любых вопросов, касающихся этого воспроизведения, пожалуйста, свяжитесь с Команда Gate LearnКоманда обработает это в соответствии с соответствующими процедурами как можно скорее.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, принадлежат только автору и не являются инвестиционными советами.

3. Переводы статьи на другие языки были выполнены командой Gate Learn. Воспроизводство, распространение или плагиат переведенных статей без упоминания Gate.io.