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暗号×AIの新星ハイパーボリックに関する記事

JinseFinance

2024/08/27 19:13

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Author: Josh Ho &; Teng Yan, Chain of Thought; Translated by golden finance xiaozou

この記事では、現在大ヒット中のHyperbolicについて深く掘り下げていく。ハイパーボリックの壮大なミッションは、手頃な価格の推論コンピューティングパワーを提供することで、AIをより身近なものにすることだ。

その前に、ハイパーボリックの最も興味深いと思われる点をいくつか見てみましょう......

。strong>1、ハイパーボリックの秘密のソース - <サンプリングの証明

Hyperbolicは、最も困難なAIの1つを解決することで、新境地を開拓しています。出力が実際に特定のAIモデルから得られたものであることを検証することです。

この問題は、OpenAIのような中央集権型のクローズドソースプロバイダーにとって特に厄介です。たとえば、GPT-4からの出力を要求した場合、OpenAIはより安価なGPT-3.5モデル（トークンあたりの価格は20分の1）を実行していますが、騙されていないことをどうやって確認できるのでしょうか？

現時点では、このような保証は評判に依存していますが、ハイパーボリックは、これは信用を必要としない分散化された方法で処理されるべきだと考えています。

これを行うには、現在いくつかの方法があります。

- OptimisticMachine Learning (OpML)：。strong>バリデータによってチャレンジされない限り、すべてのトランザクションは有効であると仮定します。

- Zero Knowledge Machine Learning (zkML): 計算が正しく実行されたことを検証するためにZK回路を使用します。

しかし、どちらにも限界があります：

- OpML は、結果をチェックするバリデータに依存しています。は最終的な確実性を遅らせる。さらに、バリデータによる誠実な行動を保証する本質的なインセンティブが欠けています。

- zkML は非常に計算量が多く、70B以上のパラメータを持つ大規模なモデル証明を生成するのに数日かかることもあります。

Hyperbolicは、サンプリングによる証明（PoSP）プロトコルとサンプリング機械学習（SpML）でこれらの欠点を克服することを目指しています。

これは、ナッシュ均衡として知られる純粋に戦略的なゲーム理論の概念に基づいており、不正行為のコストが潜在的な利益を上回るため、すべての参加者が正直に行動する明確なインセンティブを持っています。

最も簡単に考えるなら、バスのチケットシステムだ。

検札員は無作為のチェックしか行わないので、乗客はしばしば運賃逃れのチャンスを狙っていると思うかもしれない。しかし、意外なことに、乗客はそうしない。なぜなら、運賃逃れの罰則が、乗客の不正行為を抑止するのに十分強いからだ。罰金が切符代をはるかに上回る限り、正直者が勝つのである。

ハイパーボリックのSpMLは、OpMLやzkMLのような現在の検証メカニズムの限界に対処するために、金銭的インセンティブを使用しています。これは速度とセキュリティの両方を提供し、計算負荷が大きくならないように、2つのバランスをうまくとっています。

何が重要なのか？それは、すべての人の行動が合理的であると仮定していることです。

SpMLが実際にうまく機能すれば、分散型AIアプリのゲームチェンジャーとなり、信頼なしに検証された推論が現実のものとなるでしょう。

2スケーラブルで低コストのコンピューティング

AIのトレーニングにはコストがかかります。電力とコンピュート・アクセスは、企業や新興企業が直面する最大のコストです。モデルを訓練するのに必要な演算能力のコストは、ほぼ9カ月ごとに倍増しています。

2020年のGPT-3は約400万ドルかかる。2023年のGPT-4のトレーニング費用は、なんと1億9000万ドル（約190億円）。

資金力のある組織だけが生き残るだろう。小規模なプレイヤーや趣味でやっている人たちは、過剰なコストによって市場から搾り取られてしまう。

分散型コンピューティング・ネットワークの主な課題の1つは、異種ハードウェアの管理です。

ハイパーボリックの分散型オペレーティング・システムは、そのコンピューティング・ネットワークの中心にあります。

ハイパーボリックの分散型オペレーティングシステムは、そのコンピューティングネットワークの中核をなしています。

ハイパーボリックの画期的な点は、自動スケーリングとフォールトトレランスを組み込んだリソースをシームレスにプールすることです。ハイパーボリックの画期的な点は、この複雑さを処理する方法にあります。

- Nvidia GPUからAMD GPUまで、さまざまなハードウェアに対してテンソル演算を最適化することで、柔軟性を提供しています。

- Hyperbolic のコンパイルスタックは複雑さを抽象化し、開発者が導入や設定に煩わされることなく、異なるGPUセットアップで高いパフォーマンスを達成することを可能にします。

他の市場では分散型GPUが提供されているかもしれませんが、一般的にHyperbolicが提供できるような洗練された最適化がないため、パフォーマンスチューニングの負担がユーザーにかかってしまいます。

ハイパーボリックは、幅広いハードウェアに最適化されたAIモデルへのアクセスを提供するAPIでこれを簡素化し、グローバルなコンピューティングリソースをより利用しやすくします。

8月15日、ハイパーボリックはGPUマーケットプレイスのアルファ制限版をリリースし、100人の待機会員がGPUレンタル機能を試すことができるようになりました。

3,AIサービスレイヤー
ハイパーボリックAIエコシステムの次の構成要素はAIです。サービス層であり、推論、モデル訓練、モデル評価、検索補強生成（RAG）などの機能を提供する。
Hyperbolicアプリでは、Llama 3.1 405BやHermes 370Bのようなトップクラスのオープンソースモデルを簡単に実行することができます。
ハイパーボリック・プラットフォームは、革新的なAIアプリケーションの扉を開きます。
- AISmartbody Revenue Sharing:AIスマートボディの所有権をトークン化し、収益を再分配します。
- Artificial IntelligenceDAO: ガバナンスの意思決定に人工知能を活用する。
- SplitGPU Ownership:ユーザーがGPUの一部を所有し、取引できるようにします。text-align: left;">4,暗号はどのような役割を果たすのか？

Hyperbolicのインフラの中心はブロックチェーンであり、オーケストレーション、サービス、検証レイヤーを支えています。ブロックチェーンは、ハイパーボリックのオープンソースAIクラウドの決済とガバナンスを処理する。また、PoSP技術の仲裁と検証メカニズムもサポートしている。

ブロックチェーンに関する具体的な情報は少ないが、ハイパーボリックが間もなく詳細を明らかにすると期待できる。

5, 研究レベルアルファ

ハイパーボリックはまだベータ版です。ハイパーボリックはまだテストネットの段階です。彼らはPolychain CapitalとLightspeed Factionが主導するシードラウンドで700万ドルを調達しました。

興味深いことに、ハイパーボリックはラマ3.1 405Bベースモデルの独占提供者です。

ベースモデルは、微調整や人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）のない、LLMの初期学習済みバージョンです。

合成データ生成やモデル蒸留のような高度なAI技術の出発点となる。蒸留）。

6チームについて

Dr Jasper (Yue) ZhangはHyperbolic Labsの共同設立者兼CEOである。前職はAva Labsのシニアブロックチェーン・リサーチャー、Citadel Securitiesのクオンツ・リサーチャー。彼はカリフォルニア大学バークレー校で数学の博士号を2年で取得し、アリババ・グローバル数学コンテストと中国数学オリンピックの両方で金メダルを獲得した。

ユチェン・ジン博士はハイパーボリック・ラボの共同設立者兼CTOです。ワシントン大学でコンピューターシステムとネットワーキングの博士号を取得。以前は、ジェネレーティブAIアプリケーションの実行、チューニング、スケーリングのためのインフラを提供するOctoML社に勤務していた。