Templar (SN3) completó el proceso de preentrenamiento más grande de un modelo LLM descentralizado. Esto ha contribuido al aumento de las ventas en el mercado TAO.

Templar (SN3) recientemente completó la mayor ejecución de entrenamiento previo de un modelo LLM descentralizado de la historia. Se entrenó un modelo con 72 mil millones de parámetros, utilizando datos provenientes de Internet público. El proyecto involucró el uso de más de 70 nodos, así como infraestructura de Internet estándar.1.1 billones de tokens en los datos de entrenamiento.Este desarrollo demuestra la viabilidad de la capacitación de algoritmos de IA de manera descentralizada, a gran escala.Destaca el potencial de la infraestructura de Bittensor.Para competir con las alternativas centralizadas.

El modelo Covenant-72B superó al Meta’s Llama-2-70B en el benchmark MMLU.Se demostró una eficiencia en la inferencia de 450 tokens por segundo.El éxito del proyecto ha llevado a que…Un nuevo interés en el ecosistema de Bittensor.Y también ha llamado la atención de los inversores institucionales. El precio de TAO ha aumentado en más del 30% después de dicha anunciación.Refleja una creciente confianza del mercado.En cuanto al potencial técnico y financiero del proyecto.

La tokenización nativa de Bittensor, TAO, opera con un límite de 21 millones de monedas. El mecanismo de reducción del valor de esta token es similar al de Bitcoin.Crear un modelo de escasez.El objetivo es fomentar el crecimiento de los precios a largo plazo, a medida que aumente la adopción de la inteligencia artificial. Los desarrollos recientes incluyen el estado de información que Grayscale ha presentado ante la SEC respecto a su fondo de inversión en IA, así como el anuncio del nuevo modelo de inteligencia artificial.Esto ha contribuido a reforzar la opinión de los inversores.Y también contribuyó a un aumento del 56% en el precio de TAO, en el transcurso de una semana.

¿Qué avance técnico permitió este proceso de entrenamiento descentralizado de los LLMs?

El éxito de Covenant-72B se debe al uso del algoritmo SparseLoCo, el cual comprime los datos de gradiente.Permite realizar iteraciones locales antes de la sincronización global.Esta tecnología reduce los requisitos de ancho de banda y hace que el entrenamiento descentralizado sea posible, incluso con conexiones de Internet estándar.Un avance crucial para el desarrollo de la IA a gran escala..

¿Por qué este desarrollo es importante para el ecosistema de IA descentralizado?

La finalización de Covenant-72B demuestra la viabilidad del uso de computación descentralizada para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial.Permite que la potencia informática heterogénea se agrupe.A través de un mecanismo de incentivos. Este avance posiciona a Bittensor como una alternativa viable a los modelos de entrenamiento centralizados.Destaca el potencial de las infraestructuras descentralizadas.El proyecto también ha cambiado la forma en que se valora TAO, pasando de una evaluación basada en narrativas a una evaluación basada en el producto en sí.Atraer inversiones especulativas.Y también se incrementa la exposición institucional.

¿Qué implicaciones tiene esto para el token TAO y para los participantes en el mercado?

El éxito de los esfuerzos de entrenamiento de Bittensor ha llamado la atención de las instituciones.La fundación Grayscale, que utiliza el modelo TAO, ya ha alcanzado el nivel de cumplimiento con los requisitos establecidos por la SEC.Ofrece una forma regulada de obtener exposición al token. Esto ha mejorado tanto la liquidez como el proceso de determinación de precios para TAO. La estructura de mercado del proyecto refleja las características de escasez del Bitcoin: existe un límite de 21 millones de monedas y un ciclo de reducción del número de monedas cada cuatro años.Destinado a apoyar el crecimiento de los precios a largo plazo.A medida que aumenta la adopción de la IA. El reciente aumento en los precios y el incremento en el interés abierto sugieren que…Un resurgimiento del interés por las inversiones relacionadas con la inteligencia artificial.Y también podría haber un cambio en la actitud de los inversores.