Si te perdiste el @NousResearch horario de oficina, aquí hay un resumen de lo que te perdiste 🤖 Psyche está democratizando el entrenamiento de IA en @solana Descripción general del proyecto Psyche: Psyche tiene como objetivo permitir el entrenamiento colaborativo y de código abierto de grandes modelos de IA de base, reduciendo la dependencia de laboratorios cerrados y utilizando algoritmos para minimizar la sobrecarga de comunicación en el entrenamiento de GPU distribuida. Entrenamiento de modelos actual: Actualmente están entrenando un LLM denso de estilo DeepSeek de 40 mil millones de parámetros, diseñado para ser potente pero ejecutable localmente. Coordinación descentralizada: La coordinación de la capacitación se realiza a través de la red Solana para garantizar la descentralización y evitar puntos únicos de falla. Desafíos y soluciones de redes: Se creó una red de chismes peer-to-peer que utiliza IRO para manejar la transmisión de datos entre nodos, abordando las limitaciones de volumen de datos de Solana. Cambio a Python Backend (Torch Titan): La base de código de Psyche se está "pitonificando" al abstraer el backend del entrenador para admitir entrenadores basados en Python (integrando una bifurcación de Torch Titan), que se espera que proporcione una aceleración de ~ 2x. Capacidades de ajuste: Psyche pronto admitirá un ajuste completo, incluidos los métodos avanzados desarrollados en Nous, con planes para ajustar un próximo modelo de Nous en la red. Auditorías del tesorero: El código del tesorero basado en Solana, que gestiona la distribución de recompensas a los proveedores informáticos, ha superado con éxito dos auditorías independientes. Investigación futura (Psyche 2.0): La investigación futura incluye la exploración del paralelismo tensorial (TP), el paralelismo de tuberías (PP) y el paralelismo experto (EP) a través de Internet para hacer de Psyche una plataforma para desarrollar algoritmos avanzados de IA. Contribuciones de la comunidad: Los desarrolladores pueden contribuir a la base de código abierto de Psyche, crear nuevos entornos para la base de código de aprendizaje por refuerzo de Atropos y respaldar la red de inferencia descentralizada mediante el uso de la API de Nous. Visión a largo plazo: El objetivo final es democratizar el entrenamiento de modelos de IA, permitiendo que cualquier persona contribuya con computación a una red global, similar a "plegar en casa" o "SETI en casa", para crear la mejor IA abierta del mundo. Vídeo:

@aeyakovenko @0xMert_ necesito ser cómplice de ti, Nous 🤖