Gensyn

Gensyn 是適用於世界深度學習模型的超大規模、經濟高效的計算協議。這是深度學習訓練的未來。 Gensyn 協議以超大規模和低成本進行不可信的神經網絡訓練。該協議通過結合兩個方面來實現更低的價格和更高的規模： -新穎的驗證系統：一種驗證系統，可有效解決任何規模的神經網絡訓練中的狀態依賴問題。該系統將模型訓練檢查點與鏈上終止的概率檢查相結合。它可以不信任地完成所有這些操作，並且開銷會隨着模型大小呈線性增長（保持驗證成本不變）。如果你想更深入地瞭解這在技術上是如何可能的。 -新供應：利用未充分利用和未充分利用/未優化的計算源。從目前未使用的遊戲 GPU 到即將脫離以太坊網絡的複雜的 Eth1 礦池，不一而足。更好的是，該協議的去中心化性質意味着它最終將由多數社區管理，未經社區同意，不能 “關閉”；這使得它與web2同類協議不同，具有抗審查能力。 大幅增加可訪問計算的規模，同時降低其單位成本，爲研究和工業界打開了通往全新的深度學習模式的大門。 規模和成本的改善使該協議能夠建立一組已經過驗證的、預先訓練的基礎模型，也稱爲基礎模型，其方式與流行框架的模型動物園類似。這使研究人員和工程師能夠在龐大的開放數據集上公開研究和訓練出色的模型，就像Eleuther項目一樣。這些模式將在沒有集中所有權或審查的情況下解決人類的一些基本問題。 密碼學，尤其是功能加密，將允許按需利用該協議而不是私人數據。然後，任何人都可以使用專有數據集對龐大的基礎模型進行微調，既保持數據中的價值/隱私，又可以在模型設計和研究中共享集體知識。