Se perdeu as horas de atendimento do @NousResearch, aqui está um resumo do que você perdeu 🤖 Psyche está a democratizar o treinamento de IA na @solana Visão Geral do Projeto Psyche: Psyche visa permitir o treinamento colaborativo e de código aberto de grandes modelos de IA, reduzindo a dependência de laboratórios fechados e utilizando algoritmos para minimizar a sobrecarga de comunicação no treinamento distribuído com GPU. Treinamento Atual do Modelo: Eles estão atualmente treinando um LLM denso estilo DeepSeek com 40 bilhões de parâmetros, projetado para ser poderoso, mas executável localmente. Coordenação Descentralizada: A coordenação do treinamento ocorre na rede Solana para garantir a descentralização e evitar pontos únicos de falha. Desafios e Soluções de Rede: Uma rede de gossip ponto a ponto usando IRO foi construída para lidar com a transmissão de dados entre nós, abordando as limitações de volume de dados da Solana. Mudança para Backend Python (Torch Titan): A base de código da Psyche está sendo "Pythonificada" ao abstrair o backend do treinador para suportar treinadores baseados em Python (integrando um fork do Torch Titan), com expectativa de fornecer um aumento de ~2x na velocidade. Capacidades de Ajuste Fino: A Psyche em breve suportará ajuste fino completo, incluindo métodos avançados desenvolvidos na Nous, com planos de ajustar um modelo Nous que está por vir na rede. Auditorias do Tesoureiro: O código do tesoureiro baseado na Solana, que gerencia a distribuição de recompensas para provedores de computação, passou com sucesso por duas auditorias independentes. Pesquisa Futura (Psyche 2.0): A pesquisa futura inclui explorar Paralelismo de Tensor (TP), Paralelismo de Pipeline (PP) e Paralelismo de Especialista (EP) pela internet para tornar a Psyche uma plataforma para desenvolver algoritmos avançados de IA. Contribuições da Comunidade: Os desenvolvedores podem contribuir para a base de código aberta da Psyche, criar novos ambientes para a base de código de aprendizado por reforço Atropos e apoiar a rede de inferência descentralizada usando a API Nous. Visão de Longo Prazo: O objetivo final é democratizar o treinamento de modelos de IA, permitindo que qualquer pessoa contribua com computação para uma rede global, semelhante ao "folding at home" ou "SETI at home," para criar a melhor IA aberta do mundo. Vídeo:

@aeyakovenko @0xMert_ Eu preciso de promover vocês, Nous 🤖