аса назар аударылмаған күйде қалды.
0G бірнеше ай бұрын маңызды шекті деңгейден өткенін айтады. Енді ол дәл сол модельді жария түрде қайта оқытып, орталықтандырылмаған ЖИ не жасай алатынын және оның бұған дейінгі нәтижесіне неге көбірек назар аудару қажет болғанын көрсетуді мақсат етеді.
2025 жылғы шілдеде 0G China Mobile компаниясымен бірге DiLoCoX-107B деп аталатын 107 млрд параметрлі модельді үйретті. Кейін зерттеу тәуелсіз сарапшылар қарауынан кейін arXiv сайтында жарияланды. Мақалаға сәйкес, жүйе дәстүрлі AllReduce әдістерімен салыстырғанда коммуникация тиімділігін 357 есеге арттырды. Соған қарамастан, нарық бұл нәтижеге аса мән берген жоқ.
Топтың айтуынша, уақыт сәтті болмады. 2025 жылдың ортасында крипто қауымдастығының назары негізінен mainnet іске қосу мен токен оқиғаларына ауып, техникалық нәтижелерге қызығушылық азайды. Жұмыс маңызы жоғары болған, бірақ салаға жақын ғана аз топ арасында қолдау тапты.
Қазір, орталықтандырылмаған ЖИ қайтадан басты назарға іліккен кезде, 0G сол нәтижені қайтадан қоғам назарында ұстағысы келеді.
Қоғамдық қайта оқыту жұмысы
Бұл жолы компания қайта оқыту процесін ашық түрде өткізуде.
0G әрбір кезеңді, оның ішінде аралық бақылау нүктелерін, жинақталу көрсеткіштерін және деректер көзін құжаттамақшы. Сондай-ақ, барлық жұмыс Trusted Execution Environments арқылы zerogAuth көмегімен расталатынын хабарлады. Жоба аяқталған соң, модельдің салмақ параметрлері ашық кодпен жарияланады.
Ақыр соңында, 0G орталықтандырылмаған ЖИ-дің аудиттен өтіп, қайталанып, расталуын, ал мұндайды көпшілікке жабық жүйелер қамтамасыз ете алмайтынын дәлелдегісі келеді.
Параметрлік жарыстан да маңызды
ЖИ-ға қатысты талқылаулардың көбі әлі күнге дейін параметр саны төңірегінде жүреді. Үлкен сандар көпшілік назарын аударады, бірақ 0G топтастыруынша, модельдің шынайы құндылығы – оның айналасындағы толық жүйеден келеді.
Олар үшін негізгі сынақ – оқытудан басталып, верификация, сақтау, қызмет көрсету және модельді іс жүзінде өнімге енгізу кезеңдеріне дейін жалғасады.
Техникалық тұрғыда ең өткір мәселе – коммуникация тиімділігі. DiLoCoX pipeline параллелизмі, жергілікті және ғаламдық жаңарту үшін екі түрлі оптимизатор саясаты, бір қадамға кешігу механизмін және адаптивті градиенттік қысуды қолданады. Қарапайым тілмен айтқанда, мұндай шешім үлестірілген оқыту кезінде қажетті коммуникация көлемін қысқартады, көбінесе жүйелерді баяулататын нәрсе де осы.
Сонымен қатар, 0G модельді толық стекке енгізеді, оған он-чейн тексеру, орталықтандырылмаған сақтау, дерек қолжетімділігі, инференс және есеп айырысу да кіреді. Осылайша, бір реттік зерттеу емес, толыққанды жұмыс ортасы қалыптасады.
Тағы бір маңызды аспект – верификация. Trusted Execution Environments көмегімен пайдаланушылар тек модельдің бар-жоғын ғана емес, оның қалай оқытылғанын және қандай деректер пайдаланылғанын да тексере алады. Орталықтандырылмаған ЖИ үшін мұндай өзгеріс сенім жүйесін мәнді түрде өзгертеді.
Негізгі әңгіме – өткізу қабілеті жөнінде
0G мәлімдеуінше, DiLoCoX-107B моделіндегі ең маңызды нәтиже – оны үйрету тәсілінде болды.
Олар 107B моделі арнайы дата-орталықтардағы құрылғыларда емес, кәдімгі 1 гигабит/сек интернет байланысында жұмыс істегенін айтады. Бұл – ЖИ саласындағы негізгі болжамдардың біріне, яғни шекаралық оқыту сирек әрі қымбат желі жағдайларын талап етеді дегенге тікелей қарсы дәлел.
Уақыт өте келе бұл дәлелденсе, ықпалы зор болады. Техникалық талаптардың төмендеуі әлдеқайда кең қатысуға жол ашады, оған зерттеу топтары, компаниялар және қоғамдық ұйымдар да кіреді. Мұндай жағдайда үйлестіру негізгі қиындыққа айналады, ал орталықтандырылмаған жүйелер дәл осындай мәселелерді шешу үшін жасалған.
Басқа шығын моделі
Сонымен қатар 0G өз жүйесі орталықтандырылған баламаларға қарағанда шығындарды шамамен 95%-ға дейін төмендететінін атап өтті.
Компания мұндай үнемдеуді арзандау құрылғылар есебінен емес, орталықтандырылған қымбат құрылымдық шығындарды алып тастаумен байланыстырады. Егер бұл көрсеткіштер нақты өмірде де дәлелденсе, дамыған модельдерді оқыту әлдеқайда көп ұйымға – университеттерден бастап кәсіпорындар мен мемлекеттік органдарға дейін – қолжетімді болады, ал олардың көпшілігі гипермасштабты ЖИ шығындарына қаржы бөле алмайды.
Сөйтіп, алғаш болып әлеуетті модельдер құра алатындардың қатарына елеулі өзгеріс енуі ықтимал.
Орталықтандырылмаған ЖИ бәсекелесе алады ма?
Күмәншілдер көптен бері орталықтандырылмаған ЖИ өнімділігі жеткіліксіз деп келген. 0G ескі тепе-теңдіктің әлсірей бастағанына сенімді.
Нәтижелер жақсарған сайын және шығындар азайған кезде, талқылау идеологиядан гөрі нақты нәтиже мен тиімділік мәселесіне ойысады. Яғни, жүйе мықты модельдерді оқытып, оларды растап, мұны көп командаларға қолжетімді бағамен орындай ала ма?
Ашық қатысу шынайы тәуекелдермен жүреді. Үлестірілген оқыту жүйелерді дерек улау, градиентті манипуляциялау, қатысушылар сапасының құбылмалылығы сияқты қатерлерге әкелуі ықтимал. 0G мұндай мәселелерді архитектуралық қорғаныс, аномалияларды анықтау мен криптографиялық тексеру арқылы шешетінін айтады.
Мәселе абсолют қауіпсіздік емес. Мәселе – ақауларды көрінетін және іздеуге болатындай ету.
Расталатын ЖИ дегеніміз не
0G үшін тексеруге болатын ЖИ – сенімді беделмен емес, тексеріспен қамтамасыз ету деген сөз.
Пайдаланушы жеткізушінің сөзіне ғана сенбей, модельдің қалай оқытылғанын және оның қалай жұмыс істеуін өз бетінше тексеруге мүмкіндік алады. Бұл тұжырым қаржы, денсаулық сақтау және мемлекеттік секторда есептілікке нақты жауап беретін салаларда ерекше құнға ие.
Осылайша, орталықтандырылмаған ЖИ өзінің артықшылығын көрсетеді: адамдар сөзсіз сенуден гөрі, нақты тексеруге болатын жүйелер алады.
Зерттеу көрсетілімінен жұмыс істейтін жүйеге дейін
Орталықтандырылмаған ЖИ қысқа мерзімде көп жолды еңсерді. Бұрынғы концепцияларды дәлелдеуден қазіргіде оқыту, верификация, сақтау, инференс және экономикалық есеп айырысуға арналған жүйелерге орын беріліп жатыр.
0G DiLoCoX-107B дамудың нақты дәлелі болсын деп ұмтылады. Жария қайта оқыту процесі нәтижеге ғана емес, сондай-ақ процестің өзіне де мән бергізеді. Компания орталықтандырылмаған ЖИ ашық түрде тексеріле отырып, шынайы модельдер ұсына алатынын көрсетуге тырысады.
Алдағы жол
Үлкенірек модельдер де келешекте тұр. 0G жүздеген миллиардтық, тіпті триллиондық модельдерге жету жақын қалғанына сенеді.
Келесі саты жалғыз ғылыми серпіліске емес, үйлестіру сапасына, сондай-ақ желіге көбірек қатысуға тәуелді болмақ. Орталықтандырылмаған ЖИ-де ұйымдастыру да ақпараттық қуатпен бірдей маңызды болуы ықтимал.
DiLoCoX-107B моделін қайта оқыту — нарық алғашында байқамаған әңгімені қайта бастауға 0G компаниясы жасаған талпыныс. Сонымен қатар, бұл — ашық әрі тексеруге болатын ЖИ нәтижелердің сапасына сүйеніп, хайпсыз-ақ назар аудара ала ма дегенді сынау.
Қазіргі таңда компания көпшілік алдында қайта оқытуды, ашық құжаттаманы және ашық қолжетімділікті таңдап, келесі бәсекеде орталықтандырылмаған ЖИ-дың позициясын күшейтеді дегенге сенім артып отыр.
