NeuroMesh, pionero en inteligencia artificial, anuncia el lanzamiento de su protocolo de entrenamiento de IA distribuida, preparado para revolucionar el acceso global y la colaboración en el desarrollo de la IA. Al adoptar el marco descentralizado de DePIN, NeuroMesh cierra las brechas entre la demanda de entrenamiento de grandes modelos de IA y GPU distribuidas. Esta iniciativa tiene como objetivo fomentar la inclusión en el desarrollo de la IA, facilitando la participación en diversos sectores y geografías.
Visionarios en IA: la ambición global del equipo
El equipo detrás de NeuroMesh, compuesto por investigadores e ingenieros de Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google y Meta, es pionero en un proceso democrático de entrenamiento de IA. Este enfoque visionario aborda las limitaciones del desarrollo centralizado de la IA al permitir que los propietarios de GPU de todo el mundo contribuyan a una amplia red de capacitación, lo que permite a entidades de todos los tamaños aprovechar este servicio para sus necesidades de capacitación.
NeuroMesh trasciende la IA tradicional al fomentar la colaboración. Su visión es equipar a todos los desarrolladores y organizaciones, independientemente de su ubicación o recursos, con la capacidad de entrenar y utilizar modelos de IA de vanguardia. Esto se alinea perfectamente con la visión de pioneros de la IA como Yann LeCun, que abogan por un futuro impulsado por la capacitación en IA distribuida y colaborativa.
Un diseño revolucionario basado en PCN
En el corazón del protocolo de entrenamiento distribuido de NeuroMesh se encuentra el innovador algoritmo de entrenamiento PCN (Red de codificación predictiva), un verdadero punto de inflexión en este campo. Este enfoque permite a los propietarios de GPU de todo el mundo contribuir con su poder, fomentando un gran esfuerzo de colaboración.
El algoritmo de entrenamiento PCN: La magia detrás de NeuroMesh radica en el algoritmo de entrenamiento PCN. A diferencia de los métodos tradicionales de retropropagación (BP), PCN permite una capacitación totalmente local, paralela y autónoma. El equipo tiene como objetivo crear una vasta red, donde cada nodo (que representa una GPU participante) aprende de forma independiente. PCN minimiza la comunicación entre capas, reduciendo el tráfico de datos y facilitando la capacitación asincrónica. Piense en ello como una sinfonía en la que cada músico interpreta su parte de forma independiente, pero contribuye a un todo armonioso.
Este modelo de vanguardia, inspirado en avances recientes en la investigación en neurociencia iniciada por la Universidad de Oxford, imita el enfoque de aprendizaje localizado del cerebro humano. Al almacenar valores de error y optimizar para un objetivo local en cada capa, replica el comportamiento de las neuronas cerebrales. Esto permite a NeuroMesh definir modelos que son mucho más grandes, con componentes individuales que contribuyen al mismo objetivo de optimización final para toda la red, al igual que el cerebro humano, donde diferentes grupos de neuronas manejan diferentes estímulos.
Este enfoque de inspiración biológica, combinado con sus capacidades de distribución inherentes, abre una nueva era en el desarrollo de la IA.
Un llamado a forjar alianzas globales
NeuroMesh invita a asociaciones a nivel mundial, con el objetivo de forjar un futuro de IA en el que todos puedan participar. Su protocolo es la base sobre la que se construye un ecosistema diverso. El ecosistema está diseñado para ser dinámico, colaborativo y adaptable, lo que garantiza que pueda satisfacer las necesidades de capacitación del modelo de IA de cualquier tamaño y de cualquier industria.
Individuos, proyectos con recursos de GPU y entidades con necesidades de capacitación son bienvenidos a unirse a esta iniciativa transformadora. Para obtener detalles completos sobre NeuroMesh y participar en este esfuerzo de vanguardia, los usuarios pueden visitar http://nmesh.io/.
Acerca de NeuroMesh
NeuroMesh está formado por investigadores e ingenieros de prestigiosas instituciones como Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google y Meta. Al permitir a los desarrolladores y organizaciones implementar modelos de IA robustos, NeuroMesh está cultivando un ecosistema de IA inclusivo, cerrando las brechas entre la demanda de entrenar grandes modelos de IA y las GPU distribuidas en todo el mundo.
NeuroMesh, pionero en inteligencia artificial, anuncia el lanzamiento de su protocolo de entrenamiento de IA distribuida, preparado para revolucionar el acceso global y la colaboración en el desarrollo de la IA. Al adoptar el marco descentralizado de DePIN, NeuroMesh cierra las brechas entre la demanda de entrenamiento de grandes modelos de IA y GPU distribuidas. Esta iniciativa tiene como objetivo fomentar la inclusión en el desarrollo de la IA, facilitando la participación en diversos sectores y geografías.
Visionarios en IA: la ambición global del equipo
El equipo detrás de NeuroMesh, compuesto por investigadores e ingenieros de Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google y Meta, es pionero en un proceso democrático de entrenamiento de IA. Este enfoque visionario aborda las limitaciones del desarrollo centralizado de la IA al permitir que los propietarios de GPU de todo el mundo contribuyan a una amplia red de capacitación, lo que permite a entidades de todos los tamaños aprovechar este servicio para sus necesidades de capacitación.
NeuroMesh trasciende la IA tradicional al fomentar la colaboración. Su visión es equipar a todos los desarrolladores y organizaciones, independientemente de su ubicación o recursos, con la capacidad de entrenar y utilizar modelos de IA de vanguardia. Esto se alinea perfectamente con la visión de pioneros de la IA como Yann LeCun, que abogan por un futuro impulsado por la capacitación en IA distribuida y colaborativa.
Un diseño revolucionario basado en PCN
En el corazón del protocolo de entrenamiento distribuido de NeuroMesh se encuentra el innovador algoritmo de entrenamiento PCN (Red de codificación predictiva), un verdadero punto de inflexión en este campo. Este enfoque permite a los propietarios de GPU de todo el mundo contribuir con su poder, fomentando un gran esfuerzo de colaboración.
El algoritmo de entrenamiento PCN: La magia detrás de NeuroMesh radica en el algoritmo de entrenamiento PCN. A diferencia de los métodos tradicionales de retropropagación (BP), PCN permite una capacitación totalmente local, paralela y autónoma. El equipo tiene como objetivo crear una vasta red, donde cada nodo (que representa una GPU participante) aprende de forma independiente. PCN minimiza la comunicación entre capas, reduciendo el tráfico de datos y facilitando la capacitación asincrónica. Piense en ello como una sinfonía en la que cada músico interpreta su parte de forma independiente, pero contribuye a un todo armonioso.
Este modelo de vanguardia, inspirado en avances recientes en la investigación en neurociencia iniciada por la Universidad de Oxford, imita el enfoque de aprendizaje localizado del cerebro humano. Al almacenar valores de error y optimizar para un objetivo local en cada capa, replica el comportamiento de las neuronas cerebrales. Esto permite a NeuroMesh definir modelos que son mucho más grandes, con componentes individuales que contribuyen al mismo objetivo de optimización final para toda la red, al igual que el cerebro humano, donde diferentes grupos de neuronas manejan diferentes estímulos.
Este enfoque de inspiración biológica, combinado con sus capacidades de distribución inherentes, abre una nueva era en el desarrollo de la IA.
Un llamado a forjar alianzas globales
NeuroMesh invita a asociaciones a nivel mundial, con el objetivo de forjar un futuro de IA en el que todos puedan participar. Su protocolo es la base sobre la que se construye un ecosistema diverso. El ecosistema está diseñado para ser dinámico, colaborativo y adaptable, lo que garantiza que pueda satisfacer las necesidades de capacitación del modelo de IA de cualquier tamaño y de cualquier industria.
Individuos, proyectos con recursos de GPU y entidades con necesidades de capacitación son bienvenidos a unirse a esta iniciativa transformadora. Para obtener detalles completos sobre NeuroMesh y participar en este esfuerzo de vanguardia, los usuarios pueden visitar http://nmesh.io/.
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- Fuente: https://www.financemagnates.com//thought-leadership/neuromesh-spearheading-the-new-era-of-ai-with-a-distributed-training-protocol/
