Gonka tiết lộ cơ chế PoC và hướng phát triển mô hình: Căn chỉnh với sức mạnh tính toán thực tế, đảm bảo sự tham gia liên tục của GPU ở nhiều cấp độ
Odaily tin tức Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung Gonka gần đây đã giải thích về các điều chỉnh theo giai đoạn đối với cơ chế PoC và cách thức vận hành mô hình trong buổi AMA cộng đồng. Các điều chỉnh liên quan chủ yếu bao gồm: PoC và suy luận sử dụng cùng một mô hình lớn để chạy, phương thức kích hoạt PoC được chuyển từ chuyển đổi trễ sang kích hoạt gần thời gian thực, cũng như tối ưu hóa phương pháp tính toán trọng số sức mạnh tính toán để phù hợp hơn với chi phí tính toán thực tế của các mô hình và phần cứng khác nhau.
Đồng sáng lập David cho biết, những điều chỉnh trên không nhằm vào sản lượng ngắn hạn hay các cá nhân tham gia riêng lẻ, mà là sự phát triển cần thiết của cấu trúc đồng thuận và xác minh khi quy mô sức mạnh tính toán của mạng lưới mở rộng nhanh chóng, nhằm nâng cao tính ổn định và bảo mật của mạng lưới trong trạng thái tải cao, đặt nền tảng cho việc đảm nhận khối lượng công việc AI quy mô lớn hơn trong tương lai.
Liên quan đến vấn đề được thảo luận trong cộng đồng về việc các mô hình nhỏ hiện tại có sản lượng token cao hơn, nhóm phát triển chỉ ra rằng có sự khác biệt đáng kể về mức tiêu thụ sức mạnh tính toán thực tế tương ứng giữa các mô hình có quy mô khác nhau với cùng số lượng token. Khi mạng lưới phát triển hướng tới mật độ tính toán cao hơn và các nhiệm vụ phức tạp hơn, Gonka đang dần dần hướng dẫn để căn chỉnh trọng số sức mạnh tính toán với chi phí tính toán thực tế, nhằm tránh tình trạng mất cân bằng cấu trúc sức mạnh tính toán trong dài hạn, ảnh hưởng đến khả năng mở rộng tổng thể của mạng lưới.
Dưới cơ chế PoC mới nhất, mạng lưới đã rút ngắn thời gian kích hoạt PoC xuống dưới 5 giây, giảm lãng phí sức mạnh tính toán do chuyển đổi và chờ đợi mô hình, cho phép tài nguyên GPU được sử dụng với tỷ lệ cao hơn cho các tính toán AI hiệu quả. Đồng thời, thông qua việc thống nhất vận hành mô hình, giảm chi phí hệ thống khi các node chuyển đổi giữa đồng thuận và suy luận, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán tổng thể.
Nhóm phát triển đồng thời nhấn mạnh, các GPU đơn lẻ và quy mô vừa và nhỏ có thể tiếp tục nhận được lợi nhuận và tham gia quản trị thông qua hợp tác với mining pool, tham gia linh hoạt theo Epoch, hoặc thực hiện các nhiệm vụ suy luận. Mục tiêu dài hạn của Gonka là thông qua sự phát triển của cơ chế để hỗ trợ các cấp độ sức mạnh tính toán khác nhau cùng tồn tại lâu dài trong cùng một mạng lưới.
Gonka cho biết, tất cả các điều chỉnh quy tắc quan trọng đều được thúc đẩy thông qua quản trị trên chuỗi và bỏ phiếu cộng đồng. Trong tương lai, mạng lưới cũng sẽ dần dần hỗ trợ nhiều loại mô hình và hình thái nhiệm vụ AI hơn, cung cấp không gian tham gia liên tục và minh bạch cho các GPU có quy mô khác nhau trên toàn cầu, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh lâu dài của cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán AI phi tập trung.
