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V2EX 第 196405 号会员,加入于 2016-10-16 11:58:45 +08:00
sahan 最近回复了
Q:能否实现一种开源的基于 P2P 的大语言模型,类似比特币+chatgpt

A:作为一个 AI 模型,要在 P2P 网络上运行是非常困难的。P2P 网络通常用于分布式存储和共享数据,而一个大型的 AI 模型需要的计算资源和存储资源是非常巨大的。此外,保证模型的一致性和准确性也是一个很大的挑战。

目前已经有一些基于区块链的开源 AI 平台,如 SingularityNET ,但这些平台仍然需要集中化的计算和存储资源来训练和运行模型,虽然它们可以在 P2P 网络上进行交易。

另一方面,聊天式 AI 模型(如 ChatGPT )通常只需要相对较小的计算和存储资源,因此可能更容易在 P2P 网络上实现。但是,保证模型的一致性和准确性仍然是一个挑战。

总之,虽然 P2P 网络提供了一些有趣的机会,但是要实现一个基于 P2P 的大型 AI 模型仍然需要克服许多技术挑战。

Q:聊天式 AI 模型分布式计算的瓶颈有哪些

A:聊天式 AI 模型的分布式计算涉及到多个方面的问题,其中一些可能成为瓶颈,包括:

数据交换:在分布式计算中,不同的计算节点需要定期交换数据,这可能会导致网络带宽的瓶颈和延迟增加,从而影响模型的性能。

参数同步:在分布式计算中,各个节点需要定期同步模型参数,以确保模型的一致性和准确性。但是,当节点的数量增加时,参数同步可能会变得更加困难,因为同步操作会增加网络通信的开销和延迟。

任务调度:分布式计算中的任务调度需要考虑节点的可用性、负载均衡等因素,以确保计算资源的充分利用和任务的及时完成。

容错机制:在分布式计算中,节点的故障或网络中断可能会导致任务失败或数据丢失。因此,需要实现一些容错机制,例如备份节点、数据恢复等,以确保任务的正确性和可靠性。

计算效率:分布式计算需要对模型进行切块和分配计算资源,以最大化计算效率。但是,模型的切块可能会影响模型的准确性和性能,而计算资源的分配也需要考虑到任务的特点和计算资源的可用性,从而影响计算效率。

总之,聊天式 AI 模型的分布式计算涉及到多个方面的问题,需要仔细考虑各个环节的瓶颈和挑战,以实现高效、可靠的分布式计算。
2020-12-24 09:47:06 +08:00
回复了 sahan 创建的主题 Bitcoin 开个脑洞,怎样搞垮比特币网络
acess 大大这一连串的回复很精彩,受益良多,对比特币网络技术层面上的故障和由此引发的崩溃有了直观的认识。也更加深刻的认识到,搞垮比特币网络,仅从软件、算法、硬件、网络等技术层、传输层去打击,往往无法达到目的,造成的最大影响,不过是整个网络的回滚。当然,多次回滚必然伤害网络共识,类 DDOS 的攻击手段可以迟缓比特币的发展,但无法造成比特币网络的崩溃。按照降维打击的思路,只能从更高的层面去思考比特币的死亡方式。
例如 acess 大提出的匿名问题,现在比特币网络的热情依靠投机去维系,而投资投机必然依赖资产的实名化和可变现,打击变现方式可以抑制比特币网络扩张,但是这种方式难以彻底摧毁。
另外,USDT 个人认为可以直观理解成数字货币的共识指数或者韭菜指数,与美元的通货膨胀率强关联。
2020-12-22 17:33:29 +08:00
回复了 sahan 创建的主题 Bitcoin 开个脑洞,怎样搞垮比特币网络
首先,金融产品从来不以安全性见长,其次,比特币网络最为珍贵的仅有共识而已,硬分叉就是共识的消解,之前的闪电网络和侧链之争也是共识的消解,共识并没有你想象那么可靠。不过这也提供了一个思路,搞垮比特币网络,就是思考如何用新的共识来消除比特币共识。
2020-08-17 10:54:56 +08:00
回复了 YinBoss 创建的主题 酷工作 合肥的小伙伴看过来 招人了
美亚啥都好,就是太稳了,那么多机会扩张一直小打小闹,跟隔壁曹仁贤比起来,田首富还是过于谨小慎微
2006 、07 年左右,只要会简单的按键精灵脚本,就可以开发一个大航海时代 OL 的游戏外挂,大幅减少反人类的游戏操作,提升游戏感受,同时绝对超越当时的月薪。现在这样脑残的日式重复收集类游戏不多了,真是用户之福。
2020-06-04 17:11:48 +08:00
回复了 fredshao 创建的主题 程序员 注册了一个域名, imoegirl.com,大家觉得怎么样
有老哥对 dissboss.com 感兴趣嘛
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