Die Integration von Bittensor Subnetz 11 in der Dippy AI App: Ein Meilenstein für Open-Source-Rollenspiel-LLMs

Einführung

Die Dippy AI App, bekannt für ihre innovative Herangehensweise an KI-gestützte Rollenspiel-Interaktionen, hat kürzlich angekündigt, dass sie ab November von einem Open-Source-Modell aus dem Bittensor Subnetz 11 unterstützt wird. Diese Integration verspricht, das Potenzial der TAO-Technologie zu nutzen und Millionen von Nutzern weltweit eine verbesserte Erfahrung zu bieten.

Was ist Bittensor?

Bittensor ist ein dezentralisiertes Machine-Learning-Protokoll, das den Austausch von Machine-Learning-Fähigkeiten und Vorhersagen unter den Teilnehmern eines Netzwerks ermöglicht. Es fördert die Zusammenarbeit und das Teilen von Machine-Learning-Modellen und -Services in einer Peer-to-Peer-Umgebung. Das Protokoll nutzt die kollektive Intelligenz von KI-Modellen, um eine digitale Schwarmintelligenz zu schaffen.

Die Rolle von Subnetz 11

Das Subnetz 11 von Bittensor ist speziell darauf ausgelegt, das beste Open-Source-Rollenspiel-LLM (Language Learning Model) zu entwickeln. Diese Bemühungen sollen die Lücke zwischen aktuellen Closed-Source-Rollenspiel-LLMs und ihren Open-Source-Gegenstücken schließen. Das Subnetz 11 bietet eine Plattform, auf der Entwickler ihre Modelle einreichen, bewerten und verbessern können.

Integration in die Dippy AI App

Die Dippy AI App, die bereits eine monatlich aktive Nutzerbasis von über 280.000 aufweist, wird ab November durch das Open-Source-Modell von Bittensor Subnetz 11 unterstützt. Diese Integration wird durch die TAO-Technologie ermöglicht, die die kollektive Intelligenz und die Vorhersagefähigkeiten der Modelle nutzt, um eine verbesserte Nutzererfahrung zu bieten.

Phasen der Entwicklung

Die Entwicklung des Rollenspiel-LLMs im Subnetz 11 wird in drei Phasen unterteilt: - Phase 1: - Start des Subnetzes mit einer robusten Pipeline für die Bewertung von Rollenspiel-LLMs auf öffentlichen Datensätzen und Antwortlängen - Öffentliche Modell-Rangliste basierend auf Bewertungskriterien - Einführung von Kohärenz und Kreativität als Kriterien für die Live-Modellbewertung - Phase 2: - Öffentliche Veröffentlichung der Front-End-Plattform, die von dem besten Miner-Modell der Woche unterstützt wird - Segmentierung der Modell-Einreichung in verschiedene "Experten"-Kategorien (z.B. witzig, romantisch, therapeutisch) - Modelle mit der höchsten Bewertung in jeder Persönlichkeitstyp-Kategorie werden als "Experten"-Modelle ausgewählt und öffentlich zugänglich gemacht - Phase 3: - Erstellung eines neuen Mixture of Experts (MoE)-Modells basierend auf den in Phase 2 ausgewählten "Experten"-Modellen - Robuste Pipeline zur Bewertung neuer MoE-Modell-Einreichungen anhand von Live-Bewertungskriterien - Erweiterung des Standes der Technik in Rollenspiel-LLMs durch kontinuierliche Iteration und Datensammlung

Funktionalität von Minern und Validatoren

Miner nutzen bestehende Frameworks und Techniken wie Fine-Tuning oder MergeKit, um einzigartige Rollenspiel-LLMs zu erstellen. Diese Modelle werden in einem gemeinsamen Hugging Face-Pool eingereicht. Validatoren bewerten die Modelle anhand verschiedener Metriken wie Empathie und Prägnanz und erstellen eine Rangliste der Einreichungen.

Einfluss auf die Nutzererfahrung

Durch die Integration des Bittensor Subnetz 11 in die Dippy AI App wird erwartet, dass die Nutzererfahrung erheblich verbessert wird. Die Modelle im Subnetz 11 sind darauf ausgelegt, empathische und kohärente Antworten zu liefern, die für Rollenspiel-Interaktionen unerlässlich sind. Diese Verbesserungen könnten dazu beitragen, die Bindung der Nutzer zu stärken und die App für eine breitere Zielgruppe attraktiv zu machen.

Gemeinschaftsgetriebene Entwicklung

Ein zentrales Merkmal des Bittensor Subnetz 11 ist der gemeinschaftsgetriebene Entwicklungsansatz. Durch die Nutzung der kollektiven Intelligenz der Open-Source-Community wird sichergestellt, dass die Modelle kontinuierlich verbessert und optimiert werden. Diese kollaborative Herangehensweise fördert Innovation und stellt sicher, dass die Entwicklung so offen und transparent wie möglich ist.

Schlussfolgerung

Die Integration des Bittensor Subnetz 11 in die Dippy AI App markiert einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung von Open-Source-Rollenspiel-LLMs. Durch die Nutzung der TAO-Technologie und die gemeinschaftsgetriebene Entwicklung bietet diese Integration das Potenzial, die Nutzererfahrung erheblich zu verbessern und die App für Millionen von Nutzern weltweit zugänglich zu machen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung der Modelle im Subnetz 11 verspricht, die App an die Spitze der Rollenspiel-Interaktionsplattformen zu bringen. Bibliography: - https://github.com/impel-intelligence/dippy-bittensor-subnet - https://bittensor.org/ - https://blog.bittensor.com/november-network-update-114234436dfb - https://twitter.com/TAOCommunityHub/status/1789672504283275555 - https://bittensor.org/the-game-theory-of-bittensor-tao/ - https://docs.bittensor.com/