Điều gì làm cho Allora khác biệt với các mạng AI phi tập trung khác?

Allora được xây dựng dựa trên mong muốn tạo ra một thế giới nơi trí tuệ máy móc cải thiện nhân loại bằng cách cung cấp những hiểu biết độc đáo và có thể hành động, vượt trội hơn tất cả các hình thức suy luận khác. Trong thế giới này, trí thông minh của máy có thể truy cập công khai và minh bạch,  mời gọi đóng góp từ bất kỳ ai có dữ liệu hoặc thuật toán cải thiện mạng.

Mặc dù các mạng AI khác có thể chia sẻ những ý định này nhưng Allora đạt được mục tiêu này thông qua hai cơ chế xác định:

Nhận thức về bối cảnh

Allora được xây dựng với sự hiểu biết rằng việc lựa chọn suy luận tốt nhất trên mạng AI thường phụ thuộc vào các chi tiết theo ngữ cảnh mà bản thân chúng có thể yêu cầu xác định trí thông minh của máy.

Ưu đãi khác biệt

Kiến trúc của Allora thừa nhận rằng các vai trò khác nhau trong mạng––trong trường hợp của chúng tôi, nhân viên, người đánh giá và người xác thực –– yêu cầu các cơ cấu khuyến khích khác nhau để đảm bảo hiệu suất tối ưu và phân phối phần thưởng công bằng.

Hãy chia nhỏ hai yếu tố này một cách chi tiết.

Điều gì tạo nên Allora Context-Aware?

Nhận thức về bối cảnh của Allora được hỗ trợ bởi mạng lưới khen thưởng dự đoán của những người tham gia về hiệu suất của nhau trong những điều kiện nhất định. Trong nhiều mạng, các nút công nhân chỉ cung cấp suy luận và không cung cấp gì khác.

Trên Allora,  các nút worker có khả năng cung cấp hai đầu ra:

• Một suy luận
• Dự báo về tính chính xác của các suy luận của nhau

Nói cách khác, mạng hỗ trợ một logic theo đó các nút công nhân được khen thưởng khi nhận xét về hiệu suất mong đợi của nhau. Điều này hoạt động bằng một thứ gọi là siêu suy luận ngụ ý dự đoán. Đây là cơ chế cốt lõi giúp Allora nhận biết ngữ cảnh.

Ví dụ: đối với mục tiêu ML cụ thể trên Allora, được gọi là chủ đề (tương tự như mạng con), nhằm mục đích dự đoán giá BTC, những worker khác có thể nhận xét nhận thức của họ rằng một mô hình riêng lẻ hoạt động kém hơn khi thị trường chứng khoán Hoa Kỳ đóng cửa .

Sơ đồ biểu diễn một chủ đề trên Allora.

Quá trình tổng hợp suy luận của Allora hoạt động như thế nào

Giống như các đối tác của họ trong các mạng AI phi tập trung khác, công nhân ở Allora cung cấp các suy luận của họ cho mạng. Điều khiến Allora trở nên khác biệt là trách nhiệm bổ sung của nhiệm vụ dự báo:  worker dự báo tính chính xác trong suy luận của những người tham gia khác trong chủ đề cụ thể của họ.  Sự đóng góp hai lớp này làm phong phú đáng kể trí thông minh của mạng.

Toàn bộ quá trình cô đọng các suy luận và tổn thất dự báo thành một suy luận duy nhất được gọi là Tổng hợp suy luận. Đây là cách cơ chế Tổng hợp suy luận diễn ra:

1. Worker đưa ra dự báo tổn thất —Công nhân ước tính tổn thất tiềm ẩn (hoặc không chính xác) của các mô hình do đồng nghiệp của họ gửi trong cùng chủ đề.
2. Trọng số mạng theo những dự báo này —Mạng đánh giá những tổn thất được dự báo này, áp dụng trọng số cho các suy luận của worker dựa trên độ chính xác dự kiến ​​của chúng. Tổn thất dự báo thấp hơn có nghĩa là độ chính xác cao hơn, đảm bảo trọng số cao hơn và tổn thất dự báo cao hơn có nghĩa là độ chính xác thấp hơn, đảm bảo trọng số thấp hơn.
3. Chủ đề Tối ưu hóa đóng góp của mô hình —Chủ đề không chỉ ưu tiên các mô hình có mức tổn thất được dự báo thấp nhất. Thay vào đó, mỗi chủ đề kết hợp một cách thông minh các yếu tố từ nhiều đóng góp khác nhau—ví dụ: lấy 80% từ mô hình của một nhân viên và 20% từ mô hình của người khác—để tạo ra một suy luận tổng hợp dự báo mạnh mẽ, duy nhất.
4. Mạng kết hợp tất cả các suy luận —Sau đó, các suy luận ngụ ý theo dự báo được kết hợp với tất cả các suy luận khác, có tính đến hiệu suất lịch sử của chúng, để hình thành một suy luận tổng hợp toàn diện, theo toàn chủ đề. Phương pháp này đảm bảo mạng tận dụng được các suy luận hiệu quả nhất, từ đó luôn hoạt động tốt hơn các mô hình riêng lẻ trong mạng.

Thể hiện trí thông minh tự hoàn thiện của Allora.

Cơ cấu khuyến khích khác biệt của Allora hoạt động như thế nào

Trong Allora Network, người ta không thể mua được sự thật. Tuy nhiên, một người có thể và nên được khen thưởng vì đã báo cáo sự thật thực tế. Phần thưởng được chỉ định cho một suy luận phải là một phương tiện khen thưởng cho sự thật chứ không phải phần thưởng cho cổ phần của worker trong mạng.

Tuy nhiên, người trả lời vẫn bị đe dọa vì mạng lưới phải đảm bảo an ninh kinh tế. Cổ phần này sau đó được sử dụng để xác định sự thật cơ bản, điều này không yêu cầu bất kỳ cái nhìn sâu sắc cụ thể nào; nó chỉ đơn giản giải quyết vấn đề tiên tri về việc khuyến khích người gửi thông tin chuyển tiếp thông tin một cách trung thực.

Đặc tính này định hình cách đóng góp được đánh giá và khen thưởng trong Allora Network. Vì những người tham gia mạng đảm nhận các vai trò khác nhau trong Allora nên họ được khen thưởng thông qua các cơ cấu khuyến khích khác nhau:

1. Worker —Họ cung cấp các suy luận do AI cung cấp cho mạng. Tồn tại hai loại suy luận mà nhân viên đưa ra trong một chủ đề: loại đầu tiên đề cập đến biến mục tiêu mà chủ đề mạng đang tạo ra; thứ hai đề cập đến những tổn thất được dự báo từ những suy luận do worker khác đưa ra.  Những tổn thất được dự báo này đại diện cho thành phần cơ bản giúp mạng nhận biết ngữ cảnh vì chúng cung cấp cái nhìn sâu sắc về độ chính xác của nhân viên trong các điều kiện hiện tại. Đối với mỗi công nhân, mạng sử dụng những tổn thất được dự báo này để tạo ra một suy luận tổng hợp ngụ ý dự báo kết hợp các suy luận ban đầu của tất cả các công nhân. Một nhân viên có thể chọn cung cấp một hoặc cả hai loại suy luận và nhận được phần thưởng tỷ lệ thuận với đóng góp duy nhất của họ đối với độ chính xác của mạng, cả về mặt suy luận của chính họ và suy luận ngụ ý theo dự báo.
2. Người trả lời:  Họ đánh giá chất lượng của các suy luận và các suy luận ngụ ý dự đoán do worker cung cấp. Điều này được thực hiện bằng cách so sánh các suy luận với sự thật cơ bản khi nó có sẵn. Một người có danh tiếng nhận được phần thưởng tỷ lệ thuận với số cổ phần của mình và sự đồng thuận giữa những đánh giá của người đó với những người có danh tiếng khác.

Trình diễn cấu trúc khuyến khích của Allora Network.

Do cơ cấu khuyến khích khác biệt này giữa worker và người trả lời, mạng kết hợp một cách tối ưu các suy luận do những người tham gia mạng tạo ra mà không làm giảm trọng số của chúng bởi điều gì đó không liên quan đến độ chính xác. Điều này đạt được bằng cách công nhận—và khen thưởng—cả tính chính xác về mặt lịch sử và bối cảnh của mỗi suy luận.

Trí tuệ tập thể của Allora sẽ luôn vượt trội hơn bất kỳ cá nhân nào đóng góp cho mạng lưới.

Nhiệm vụ ban đầu khi tạo ra Allora là thương mại hóa trí thông minh của thế giới. Những đổi mới về suy luận dựa trên bối cảnh và cơ cấu khuyến khích khác biệt giải quyết hai thách thức lớn giúp sứ mệnh đó trở nên khả thi.