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SN81: Reliquary

Reliquary è il mercato decentralizzato di Bittensor che trova, verifica e addestra esattamente i prompt che insegnano ancora qualcosa a un modello.

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Reliquary

Il Problema:

L'addestramento di un modello con l'apprendimento per rinforzo spreca inutilmente molta capacità di calcolo. La maggior parte dei prompt utilizzati nell'addestramento non insegna nulla al modello, perché o li indovina sempre o li sbaglia sempre.

Solo una piccola frazione, tra l'1 e il 15% dei casi, si trova effettivamente sulla frontiera di apprendimento (dove il modello ha ancora qualcosa da imparare).

Trovare questi prompt è costoso. Un addestratore centralizzato deve generare otto tentativi per prompt prima di sapere se insegna qualcosa, consumando risorse preziose per tentativi ed errori.

Inoltre, affidarsi esclusivamente a un addestratore centrale solleva dubbi sulla verifica del lavoro. Non esiste un modo semplice per dimostrare che i dati di addestramento e le ricompense assegnate siano autentici.

La soluzione:

Reliquary trasforma questa ricerca in un mercato decentralizzato. I miner competono tra loro per prevedere quali prompt si trovano sulla frontiera di apprendimento del modello, prima che venga speso qualsiasi calcolo di validazione.

Ogni rollout (tentativo di risposta) viene verificato attraverso il protocollo GRAIL, che conferma che il lavoro è stato effettivamente svolto con i pesi del modello indicati. Solo i gruppi di prompt che superano questo filtro di qualità diventano idonei per la fase di addestramento successiva con GRPO.

Il risultato è un checkpoint pubblicato ogni quattro passaggi di ottimizzazione riusciti, con tutta la provenienza registrata su un registro pubblico.

Qualsiasi sottorete o team può portare il proprio modello e i propri ambienti, lasciando che Reliquary gestisca la generazione dei rollout e la verifica.

Come acquisire il token

Visita la piattaforma Taostats per ottenere il token di questa rete. È il modo più semplice per convertire i tuoi asset e far parte di questo ecosistema decentralizzato.

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