Если вы пропустили часы работы @NousResearch, вот краткое содержание того, что вы пропустили 🤖 Psyche демократизирует обучение ИИ на @solana Обзор проекта Psyche: Psyche стремится обеспечить совместное, открытое обучение крупных базовых моделей ИИ, уменьшая зависимость от закрытых лабораторий и используя алгоритмы для минимизации накладных расходов на связь в распределенном обучении на GPU. Текущая модель обучения: В настоящее время они обучают плотную LLM в стиле DeepSeek с 40 миллиардами параметров, которая предназначена для того, чтобы быть мощной и при этом запускаться локально. Децентрализованная координация: Координация обучения происходит через сеть Solana, чтобы обеспечить децентрализацию и избежать единой точки отказа. Проблемы сетевого взаимодействия и решения: Была создана пиринговая сеть обмена сообщениями с использованием IRO для обработки передачи данных между узлами, что решает ограничения объема данных Solana. Переход на Python Backend (Torch Titan): Кодовая база Psyche "Pythonified", абстрагируя бэкенд тренера для поддержки тренеров на основе Python (интегрируя форк Torch Titan), что ожидается даст прирост производительности примерно в 2 раза. Возможности тонкой настройки: Psyche вскоре будет поддерживать полную тонкую настройку, включая продвинутые методы, разработанные в Nous, с планами по тонкой настройке предстоящей модели Nous в сети. Аудиты казначея: Код казначея на базе Solana, управляющий распределением вознаграждений поставщикам вычислений, успешно прошел два независимых аудита. Будущие исследования (Psyche 2.0): Будущие исследования включают изучение тензорного параллелизма (TP), параллелизма по конвейеру (PP) и экспертного параллелизма (EP) через интернет, чтобы сделать Psyche платформой для разработки продвинутых алгоритмов ИИ. Вклад сообщества: Разработчики могут вносить вклад в открытую кодовую базу Psyche, создавать новые среды для кодовой базы обучения с подкреплением Atropos и поддерживать децентрализованную сеть вывода, используя API Nous. Долгосрочное видение: Конечная цель - демократизировать обучение моделей ИИ, позволяя каждому вносить вычисления в глобальную сеть, подобно "folding at home" или "SETI at home", чтобы создать лучший в мире открытый ИИ.

@aeyakovenko @0xMert_ Мне нужно прорекламировать вам Nous 🤖