Tiêu đề Bài viết Đăng lại: Một cái nhìn sâu vào BasedAI: Một Mô hình Ngôn ngữ Lớn Mạng hoạt động với sự tập trung vào Sự riêng tư và Hiệu quả, Next Bittensor trong không gian AI?

Khoảng không gian AI vẫn tiếp tục nóng bỏng. Rất nhiều dự án đang cố gắng tự 'AI-hoá' chính họ, áp dụng đề xuất mới 'giúp AI làm tốt hơn' với hy vọng vươn cao hơn trên cơn gió của AI. Tuy nhiên, hầu hết các dự án cũ đã nhận ra giá trị của mình trong các chu kỳ trước, và các dự án mới như Bittensor không còn 'mới' nữa. Chúng ta vẫn cần tìm kiếm các dự án mà vẫn chưa nhận thức được giá trị của mình và có tiềm năng với câu chuyện hấp dẫn. Việc cải thiện quyền riêng tư luôn là một hướng đi hấp dẫn trong các dự án tiền điện tử nhằm 'giúp AI làm tốt hơn':

Đầu tiên, bởi vì việc bảo vệ sự riêng tư tương đồng với khái niệm bình đẳng trong phân quyền; thứ hai, bảo vệ sự riêng tư không thể tránh khỏi việc sử dụng các công nghệ như ZK và Mã hóa Homomorphic. Một triết lý truyền kỳ chính xác kết hợp với công nghệ tiên tiến có khả năng nghĩa là việc phát triển dự án AI không sẽ thiếu sót. Và liệu có thú vị hơn nếu một dự án nghiêm túc như vậy cũng có thể kết hợp với gameplay của các đồng tiền Meme?

Vào đầu tháng Ba, một dự án có tên BasedAI đã một cách yên lặng đăng ký một tài khoản trên Twitter, chính thức đăng chỉ hai tweet ngoài việc retweet, trong khi trang web của nó dường như rất cơ bản - chỉ hiển thị không gì ngoài một bản whitepaper phong cách học thuật tinh vi. Một số tác động quốc tế đã tiên phong trong việc phân tích dự án, đề xuất rằng nó có thể là Bittensor tiếp theo.

Đồng thời, token mang tên gọi giống như nó, $basedAI, đã trải qua một sự tăng vọt kể từ cuối tháng Hai, tăng hơn 40 lần giá trị.

Sau khi kiểm tra kỹ bản tóm tắt dự án, chúng tôi phát hiện ra rằng BasedAI là một dự án trí tuệ nhân tạo tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, Zero-Knowledge Proofs (ZK), mã hóa homomorphic và tiền ảnh. Trong khi nhận biết hướng kể chuyện của nó, chúng tôi cũng ấn tượng bởi thiết kế kinh tế tài tình, tự nhiên kết nối việc lên lịch nguồn lực máy tính với việc sử dụng các loại tiền ảnh khác. Xem xét rằng dự án vẫn ở giai đoạn rất sớm của mình, trong vấn đề này, chúng tôi sẽ giải định nó để xem xem nó có tiềm năng trở thành Bittensor tiếp theo hay không.

Khi khoa học nghiêm túc gặp Meme, điều gì chính xác BasedAI đang làm?

Trước khi trả lời câu hỏi này, hãy xem xét ai đứng sau BasedAI.

Thông tin công cộng cho biết rằng BasedAI được phát triển chung bởi một tổ chức mang tên Based Labs và đội ngũ sáng lập của Pepecoin, nhằm giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn trong lĩnh vực AI hiện tại. Thông tin công cộng về Based Labs là hạn chế, trang web của họ khá bí ẩn, hiển thị một chuỗi từ khóa kỹ thuật trong kiểu trình bày theo phong cách Matrix. Một trong những nhà nghiên cứu trong tổ chức, Sean Wellington, là tác giả của bản whitepaper công khai cho BasedAI:

Hơn nữa, Google Scholar cho biết Sean tốt nghiệp từ Đại học UC Berkeley và đã công bố nhiều bài báo liên quan đến hệ thống thanh toán và dữ liệu phân tán từ năm 2006, chuyên sâu vào nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và mạng phân tán, biến anh ấy trở thành một nhân vật quan trọng trong lĩnh vực công nghệ.

Trên mặt khác, Pepecoin không phải là đồng tiền PEPE phổ biến hiện tại mà là một meme gốc xuất phát từ năm 2016, với mainnet L1 riêng vào thời điểm đó và sau đó đã di cư sang Ethereum.

Bạn có thể nói rằng đây là một OG Meme cũng hiểu biết về phát triển L1.

Nhưng làm thế nào một nhóm nghiên cứu khoa học về trí tuệ nhân tạo nghiêm túc và một nhóm Meme, dường như không liên quan đến lĩnh vực của họ, tạo ra sự đổi mới trong BasedAI?

ZK và FHE: Cân bằng hiệu suất tính toán trí tuệ nhân tạo và quyền riêng tư

Nếu chúng ta bỏ qua yếu tố meme, sự giới thiệu trên Twitter về BasedAI tóm tắt một cách súc tích giá trị câu chuyện của dự án:

“Các lời nhắc của bạn là các lời nhắc của bạn.” Điều này tôn trọng sự quan trọng của quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu: khi bạn sử dụng các mô hình ngôn ngữ trí tuệ như GPT, mọi lời nhắc hoặc thông tin bạn nhập vào được máy chủ ở phía bên kia nhận được, nguyên bản làm lộ quyền riêng tư dữ liệu của bạn cho OpenAI hoặc các nhà cung cấp mô hình khác.

Mặc dù điều này có vẻ vô hại, nhưng không thể tránh khỏi việc nảy sinh lo ngại về quyền riêng tư, và bạn không có lựa chọn nào khác ngoài việc tín nhiệm tuyệt đối rằng nhà cung cấp mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ không lạm dụng hồ sơ cuộc trò chuyện của bạn.

Loại bỏ những công thức toán học và thiết kế kỹ thuật tối nghĩa trong bản mô tả kỹ thuật của BasedAI, bạn có thể hiểu dự án đơn giản là:

Mã hóa bất kỳ nội dung nào của cuộc trò chuyện của bạn với các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép mô hình thực hiện các phép tính mà không tiết lộ văn bản gốc, và cuối cùng trả về kết quả mà chỉ có bạn mới có thể giải mã.

Bạn có thể dự đoán rằng việc đạt được điều này sẽ liên quan đến ZK (Zero-Knowledge Proof) và FHE (Fully Homomorphic Encryption), hai công nghệ bảo mật.

ZK cho phép bạn chứng minh sự đúng hoặc sai của một câu mà không cần phải tiết lộ văn bản gốc;

FHE cho phép bạn tính toán trên dữ liệu được mã hóa.

Kết hợp cả hai, bạn có thể gửi yêu cầu của mình đến một mô hình trí tuệ nhân tạo dưới dạng mã hóa, và mô hình sẽ trả lời bạn, nhưng không có bên nào liên quan biết được câu hỏi của bạn là gì hoặc câu trả lời là gì.

Điều này nghe có vẻ hứa hẹn, nhưng có một vấn đề quan trọng — FHE yêu cầu tính toán cao cấp và chậm chạp, đặt ra một mâu thuẫn giữa hiệu suất tính toán và bảo vệ quyền riêng tư cho LLMs mà người dùng nhìn thấy như GPT, đòi hỏi hiển thị kết quả nhanh chóng.

Dựa vào AI, trong bài báo của mình, nhấn mạnh công nghệ “Cerberus Squeezing” và hỗ trợ nó bằng các công thức toán phức tạp:

Mặc dù chúng tôi không thể đánh giá chuyên nghiệp về việc triển khai toán học của công nghệ này, mục đích của nó có thể được hiểu một cách đơn giản là:

Tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu được mã hóa trong FHE, tập trung tùy chọn tài nguyên tính toán vào nơi chúng có tác động lớn nhất để nhanh chóng hoàn thành tính toán và hiển thị kết quả.

Bài báo cũng chứng minh bằng dữ liệu rằng việc tối ưu hóa này cải thiện hiệu quả đáng kể:

Sử dụng Cerberus Squeezing, số bước tính toán cần thiết cho việc mã hóa toàn bộ đồng dạng có thể giảm gần một nửa. Sử dụng Cerberus Squeezing, số bước tính toán cần thiết cho việc mã hóa toàn bộ đồng dạng có thể giảm gần một nửa.

Do đó, chúng ta có thể nhanh chóng mô phỏng quy trình toàn bộ của người dùng bằng cách sử dụng BasedAI:

• Người dùng nhập lệnh, yêu cầu phân tích cảm xúc được hiển thị trong hồ sơ trò chuyện của ai đó trong khi muốn bảo vệ sự riêng tư của những hồ sơ đó.
• Qua nền tảng BasedAI, những dữ liệu này được gửi dưới dạng mã hóa, chỉ định mô hình AI sử dụng (ví dụ, một mô hình phân tích cảm xúc).
• Các thợ đào trong mạng BasedAI nhận nhiệm vụ này và sử dụng tài nguyên tính toán của họ để thực hiện mô hình AI cụ thể trên dữ liệu được mã hóa.
• Các nút mạng hoàn thành nhiệm vụ tính toán mà không giải mã dữ liệu và trả kết quả xử lý đã được mã hóa cho người dùng.
• Người dùng nhận kết quả được mã hóa, giải mã nó bằng khóa của họ, và thu được kết quả phân tích dữ liệu họ cần.

Các “Não,” Thợ đào và Xác minh viên

Vượt qua công nghệ, những vai trò cụ thể nào tồn tại trong mạng lưới BasedAI để thực hiện công nghệ và đáp ứng nhu cầu người dùng? Đầu tiên và quan trọng nhất, việc giới thiệu khái niệm tự tạo ra của “Bộ não” là rất quan trọng.

Một “Bộ não” từ Based Labs

Đối với hầu hết các dự án AI crypto, một số yếu tố không thể tránh khỏi là:

• Người đào: Chịu trách nhiệm thực hiện các nhiệm vụ tính toán, tiêu thụ tài nguyên tính toán.
• Validators: Xác minh tính chính xác của công việc hoàn thành bởi các thợ đào, và đảm bảo tính hợp lệ của giao dịch và nhiệm vụ tính toán trong mạng lưới.
• Blockchain: Ghi lại kết quả của các nhiệm vụ tính toán và xác minh trên sổ cái, khuyến khích hành vi của các vai trò khác nhau thông qua các token bản địa của mạng.

BasedAI thêm một lớp nữa lên trên ba yếu tố này với khái niệm về “Bộ não”:

“Bạn phải có một ‘Não’ để tích hợp tài nguyên tính toán của các máy đào và máy xác minh, cho phép những tài nguyên này tính toán cho các mô hình trí tuệ nhân tạo và hoàn thành các nhiệm vụ.”

Nói một cách đơn giản, các "Bộ não" này hoạt động như các thùng chứa phân tán cho các tác vụ tính toán cụ thể, chạy các mô hình ngôn ngữ lớn được sửa đổi (LLM). Mỗi "Bộ não" có thể chọn các thợ đào và trình xác nhận mà nó muốn liên kết.

Nếu bạn thấy giải thích này quá trừu tượng, hãy nghĩ về việc sở hữu một “Bộ não” như việc sở hữu một “giấy phép cung cấp dịch vụ đám mây”:

Để tuyển dụng một nhóm thợ mỏ và người xác minh cho việc tính toán mã hóa của các mô hình ngôn ngữ lớn, bạn phải có một giấy phép hoạt động cụ thể:

• Vị trí kinh doanh của bạn (ID)
• Lĩnh vực kinh doanh của bạn (sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích tâm trạng, tạo hình ảnh, hỗ trợ y tế, v.v.)
• Bao nhiêu tài nguyên tính toán bạn có, và dung lượng của nó là bao nhiêu
• Cụ thể, bạn đã đưa ai vào
• Bạn có thể kiếm được bao nhiêu phần thưởng từ hoạt động này

Theo bài báo của Based AI, mỗi “Não” trong BasedAI có thể chứa tối đa 256 người xác thực và 1792 người đào, với tổng cộng chỉ có 1024 “Não” trong hệ thống, làm tăng sự khan hiếm của “Não.”

Các thợ mỏ và xác minh viên phải thực hiện các bước sau để tham gia một “Bộ não”:

• Người đào: Kết nối với nền tảng, quyết định tài nguyên GPU để phân bổ (phù hợp hơn cho tính toán), có thể nạp token $BASED, và bắt đầu công việc tính toán.
• Validators: Kết nối với nền tảng, quyết định tài nguyên CPU cần phân bổ (phù hợp hơn cho việc xác thực), có thể gửi tiền token $BASED và bắt đầu công việc xác thực.

Số lượng token $BASED gửi càng nhiều, hiệu suất của người đào và người xác minh chạy trên “Brain” càng cao, và họ nhận được càng nhiều phần thưởng $BASED.

Rõ ràng, một “Não” đại diện cho một quyền lực cụ thể và mối quan hệ tổ chức, cũng mở ra không gian cho thiết kế token và động lực (sẽ nói thêm về điều này sau).

Tuy nhiên, thiết kế của “Brain” này có vẻ quen thuộc phải không?

Các “não” khác nhau trong Bittensor hơi giống nhau các mạng con khác nhau, thực hiện các nhiệm vụ cụ thể bằng cách sử dụng các mô hình AI khác nhau;

Trong Polkadot phổ biến của chu kỳ trước, các “Não” khác nhau tương tự như các “khe cắm” khác nhau để chạy các parachains khác nhau, thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.

BasedAI cũng cung cấp một ví dụ về một "Bộ não y tế" thực hiện một nhiệm vụ:

• Hồ sơ bệnh án của bệnh nhân được mã hóa và gửi đến Bộ não y khoa, tạo ra các từ ngữ nhanh chóng để yêu cầu lời khuyên chẩn đoán phù hợp;
• Với sự trợ giúp của ZK và FHE, mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp trong mạng BasedAI có thể tạo ra câu trả lời mà không cần giải mã dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân, bước này yêu cầu tài nguyên tính toán từ các máy đào và xác thực viên;
• Nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhận đầu ra được mã hóa từ mạng BasedAI. Chỉ người dùng gửi có thể giải mã kết quả để nhận được gợi ý điều trị, trong khi dữ liệu vẫn không bị tiết lộ hoặc rò rỉ trong quá trình này.

Cuộc bán quyền ưu đãi “Brain” diễn ra, mang lại lợi ích cho Pepecoin

Vậy, làm thế nào để có được một “Não” để có được đặc quyền “giấy phép làm việc” cho việc tính toán mô hình AI được mã hóa? BasedAI, phối hợp với Pepecoin, đã tạo trò chơi bán các đặc quyền này, trao cho Pepecoin, một token MEME, giá trị tiện ích.

Với chỉ 1024 “Bộ não” có sẵn, dự án tự nhiên sử dụng NFT Minting —- mỗi “Bộ não” được bán tạo ra một token tương ứng ERC-721, có thể được xem như một giấy phép. Để mint NFT “Bộ não” này, cần hai hành động liên quan đến Pepecoin để mở khóa: đốt hoặc staking Pepecoin.

• Về việc đốt cháy: Việc đúc ra “Bộ não” đầu tiên đòi hỏi phải tiêu tốn 1000 Pepecoin.
• Mỗi lần đúc tiền "Brain" tiếp theo làm tăng chi phí thêm 200 Pepecoin.
• Não foram encontradas palavras-chave correspondentes para traduzir.
• Nếu tất cả Brains được thu được thông qua việc đốt cháy, 107,563,530 Pepecoin sẽ bị phá hủy vĩnh viễn. (Theo dữ liệu CMC, nguồn cung lưu hành hiện tại là 133 triệu, có nghĩa là gần 80% nguồn cung token sẽ bị giảm nếu việc đốt này được thực hiện đầy đủ.)

Về việc staking:

• Người dùng cần đặt cược 100,000 Pepecoin trong 90 ngày.
• ERC-721 NFT của Brain được phát hành ngay sau khi đặt cược.
• Cách tạo ra các não bộ này không thể chuyển nhượng nhưng sẽ dần dần kiếm được $BASED, token native của dự án.
• Khoản cược có thể được rút sau 90 ngày.

Bất kể phương pháp nào được sử dụng, khi có nhiều Brains được tạo ra hơn, một lượng Pepecoin tương ứng sẽ được đốt cháy hoặc khóa, tùy thuộc vào tỷ lệ tham gia của hai phương pháp đó. Rõ ràng rằng phân phối này đề cập đến việc phân bổ tài sản tiền điện tử hơn là nguồn lực trí tuệ nhân tạo. Với sự hiếm có của Brains và phần thưởng token cho hoạt động của chúng, nhu cầu về Pepecoin sẽ tăng đáng kể trong quá trình tạo ra Brain; cả staking và đốt cháy đều giảm cung cấp lưu thông của Pepecoin, lý thuyết làm tăng giá thị trường phụ của token.

Miễn là ít hơn 1024 Brains được phát hành và hoạt động trong hợp đồng ERC-721, Cổng BasedAI sẽ tiếp tục phát hành Brains. Nếu tất cả 1024 Brains được phân bổ, Cổng BasedAI sẽ không còn cho phép tạo mới Brains. Một địa chỉ Ethereum có thể giữ nhiều Brain NFTs. Cổng BasedAI sẽ cho phép người dùng quản lý phần thưởng từ tất cả các Brains mà họ sở hữu liên kết với ví ETH kết nối. Chủ sở hữu Brain hoạt động có thể mong đợi kiếm được từ $30,000 đến $80,000 mỗi Brain mỗi năm, theo dữ liệu trên giấy tờ chính thức.

Với những động lực kinh tế này và các câu chuyện xung quanh trí tuệ nhân tạo và quyền riêng tư, sự phổ biến dự kiến của Brain sau khi chính thức ra mắt là có thể dự đoán được.

Tóm tắt

Trong các dự án crypto, công nghệ chính nó không phải là mục tiêu; vai trò của nó là hướng dẫn sự chú ý, từ đó điều hướng phân phối và luồng tài sản. Thiết kế của Bộ não BasedAI rõ ràng thể hiện sự hiểu biết về 'cách thúc đẩy phân phối tài sản': dưới câu chuyện đúng về quyền riêng tư dữ liệu, tích hợp các nguồn lực cần thiết cho tính toán liên quan đến AI vào một đặc quyền, tạo ra sự khan hiếm cho đặc quyền này, từ đó hướng dẫn tài sản vào đặc quyền, và tăng tiêu thụ của một token MEME khác.

Các tài nguyên tính toán được phân bổ và khuyến khích đúng cách, tài sản 'Não' của dự án trở nên khan hiếm và phổ biến, và nguồn cung lưu hành của token Meme giảm đi... Từ góc độ tạo tài sản, thiết kế của BasedAI rất tinh vi và thông minh.

Tuy nhiên, nếu ai đó muốn đề cập đến những câu hỏi không nói ra, tránh né với sự ngu xuẩn giả tạo:

Bao nhiêu người sẽ sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn bảo vệ quyền riêng tư này? Bao nhiêu ông lớn trí tuệ nhân tạo sẵn lòng hợp tác với công nghệ bảo vệ quyền riêng tư nhưng có thể không mang lại lợi ích cho họ?

Câu trả lời vẫn ít lạc quan hơn. Tuy nhiên, câu chuyện phát triển dựa trên đà, và sự suy đoán là đúng thời điểm. Đôi khi, điều cần không phải là đặt câu hỏi về tính khả thi của một con đường mà là đi theo dòng chảy.

Nguồn Nguyên liệu:

X: https://twitter.com/getbasedai

Trang web chính thủc: https://www.getbased.ai/

Pepecoin: https://twitter.com/pepecoins

Dự án BạsedAI

Tuyên bố từ chối trách nhiệm:

1. Bài viết này được sao chép từ techflow, ban đầu có tiêu đề "Đi sâu vào BasedAI: Mạng mô hình ngôn ngữ lớn ưu tiên quyền riêng tư và hiệu quả, điều lớn tiếp theo trong cuộc đua AI" bởi [TechFlow]. Bản quyền thuộc về tác giả gốc, [TechFlow]. Đối với bất kỳ vấn đề nào liên quan đến việc sao chép này, vui lòng liên hệ Đội ngũ Gate LearnNhóm sẽ xử lý theo các quy trình liên quan càng sớm càng tốt.

2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này là của tác giả một mình và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác đã được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Việc sao chép, phổ biến hoặc đạo văn các bài viết dịch không được phép mà không có sự đề cập đến Gate.io.