Le token SN3, également connu sous le nom de τemplar, est un token utilitaire fonctionnant au sein d'un subnet distribué d'entraînement d'IA. Son objectif principal est de faciliter la collaboration et la compétition entre des GPU du monde entier pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle. Les mineurs traitent des données, soumettent des configurations optimales, et les validateurs sélectionnent les meilleurs pour mettre à jour un modèle partagé. Le token SN3 est donc essentiel pour l'accès, la participation et potentiellement la gouvernance au sein de cet écosystème d'IA décentralisé, rendant l'entraînement d'IA à grande échelle plus accessible. Il se distingue par sa place dans l'écosystème Bittensor, visant à optimiser l'efficacité de l'entraînement et à réduire les coûts par rapport aux infrastructures traditionnelles.
SN3
τemplar
- Rang :
- 896
- Capitalisation :
- 32.00 M
- Entièrement diluée :
- 32.00 M
Le token SN3, connu sous le nom de τemplar, est au cœur d'un subnet distribué d'entraînement d'intelligence artificielle (IA) basé sur la technologie Bittensor. Le projet τemplar vise à décentraliser le processus d'entraînement des modèles d'IA en agrégeant la puissance de calcul de GPU distribués à travers le monde. Au lieu de nécessiter des centres de données massifs et coûteux, les développeurs peuvent contribuer leurs GPU pour entraîner collectivement des modèles.
Le fonctionnement repose sur un mécanisme de compétition et de collaboration. Les mineurs, qui sont les participants fournissant la puissance de calcul, sont chargés de traiter des données spécifiques et de soumettre des configurations qui améliorent les performances du modèle. Ils rivalisent pour trouver les solutions les plus efficaces et partagent leurs résultats (appelés pseudo-gradients) dans des compartiments de stockage cloud publics, assurant la transparence et la vérifiabilité par les validateurs. Les validateurs, à leur tour, sélectionnent les 15 meilleurs mineurs à chaque cycle pour mettre à jour le modèle IA partagé. Cette approche permet de construire des modèles d'IA complexes, comme un modèle de 1.2 milliard de paramètres entraîné avec environ 200 GPU, avec l'objectif d'atteindre des modèles de 70 milliards de paramètres et plus.
L'utilité principale du token SN3 est intrinsèquement liée à son rôle au sein de ce subnet d'IA. Bien que les détails spécifiques sur l'utilité exacte du token soient encore en développement, on peut déduire plusieurs fonctions potentielles basées sur la nature des subnets Bittensor et des tokens utilitaires en général. Premièrement, le SN3 sert probablement de moyen d'accès aux ressources de calcul du réseau, permettant aux utilisateurs de payer pour l'utilisation des GPU ou pour accéder aux modèles entraînés. Deuxièmement, il pourrait être utilisé pour la gouvernance, donnant aux détenteurs de tokens un droit de vote sur les décisions concernant le développement et l'évolution du subnet τemplar, comme c'est le cas pour de nombreux projets crypto. Troisièmement, le SN3 pourrait être récompensé aux mineurs et validateurs en fonction de leur contribution à l'entraînement et à la maintenance du modèle, créant ainsi un écosystème économique où la puissance de calcul est monétisée.
Comparativement à d'autres cryptomonnaies, τemplar (SN3) se situe dans le domaine de l'IA et du calcul distribué. Son prix a fluctué, avec un prix journalier, un volume de transactions et une capitalisation boursière variables. Il est important de noter que la performance du token SN3 peut être influencée par la dynamique du marché des cryptomonnaies et par l'adoption et le développement du réseau Bittensor. Les tokens utilitaires en général, comme le SN3, sont conçus pour donner accès à un produit ou un service d'un réseau blockchain, servant de moyen de transaction à l'intérieur de la plateforme. Les améliorations futures prévues pour τemplar incluent la possibilité pour les mineurs de s'entraîner et de se coordonner simultanément, éliminant ainsi les périodes d'attente et augmentant l'efficacité. Cette optimisation vise à rendre τemplar plus compétitif face aux systèmes traditionnels d'entraînement d'IA.