OpenLedger không chỉ là "một blockchain cho AI". Đây là một nỗ lực đầy tham vọng để giải quyết vấn đề khó khăn nhất của học máy phi tập trung: việc phân bổ giá trị.
Bằng Chứng Phân Bổ (PoA) là đề xuất nổi bật của họ. Khác với các aggregators dữ liệu truyền thống trả tiền theo khối lượng, PoA nhằm theo dõi cách mà mỗi đóng góp cá nhân ảnh hưởng đến hiệu suất cuối cùng của một mô hình.
Thách thức kỹ thuật
Trong thực tế, điều này va chạm với toán học của việc huấn luyện. Khi một mô hình được huấn luyện, không phải tất cả dữ liệu đều giống nhau. Một số dữ liệu bị loại bỏ do tiếng ồn, một số chỉ được sử dụng cho thống kê, và chỉ một phần nhỏ thực sự cải thiện độ chính xác. Để xác định ai xứng đáng nhận phần thưởng, lý thuyết yêu cầu tính toán tầm quan trọng của Shapley: đánh giá mô hình với tất cả các kết hợp dữ liệu có thể. Đối với các LLM 70B tham số, chi phí tính toán là khổng lồ và hoàn toàn không khả thi trên chuỗi.
Giải pháp thực tiễn
OpenLedger chọn các phương pháp tiếp cận lai: chức năng ảnh hưởng dựa trên gradient kết hợp với một rollup của OP Stack + EigenDA để mở rộng quy mô. Các datanet cung cấp nguyên liệu thô được cấu trúc, ModelFactory hỗ trợ tinh chỉnh, và OpenLoRA cho phép phục vụ hàng ngàn mô hình trên một GPU duy nhất. PoA ghi nhận toàn bộ quy trình (datanet nào đã được sử dụng, micro-model nào đã được kích hoạt, inference nào đã được thực hiện), nhưng sự bù đắp kinh tế dựa trên các heuristics đóng góp biên.
Rủi ro Sybil
Mối nguy lớn nhất không phải là về kỹ thuật, mà là kinh tế. Nếu không có một hàng rào bảo vệ vững chắc, những kẻ xấu có thể khai thác phần thưởng bằng cách tiêm dữ liệu tổng hợp giá rẻ, làm cho các nhà đóng góp hợp pháp bị áp đảo. Đây là vấn đề cũ của "liquidity mining" được chuyển sang không gian dữ liệu: người khai thác nhiều nhất, không phải người đóng góp nhiều nhất, sẽ nhận được pool.
OpenLedger có sự ủng hộ từ Polychain và HashKey Capital. Công nghệ nền tảng rất vững chắc. Nhưng câu hỏi mở là liệu cơ chế phân bổ của nó có thể chống lại các cuộc tấn công từ những kẻ khai thác kinh tế mà không hy sinh độ chính xác khoa học.
Bạn có nghĩ rằng PoA sẽ mở rộng hay chỉ là một phương pháp hữu ích nhưng không hoàn hảo?