NEAR AI, el nuevo proyecto de NEAR Protocol para desarrollar IA descentralizada

La blockchain NEAR Protocol lanza proyecto de IA descentralizada

11 noviembre, 2024 5 min read

NEAR Protocol desafía el status quo actual de la IA y lanza NEAR AI, un proyecto ambicioso enfocado en democratizar el acceso a la IA de vanguardia a través de una plataforma descentralizada y de código abierto. El lanzamiento se produce en un contexto en el que el el coste y la complejidad de entrenar modelos de IA de última generación es prohibitivo para la mayoría de personas y corporaciones. Lo que deja la innovación y el control de esta tecnología en unas pocas empresas.

NEAR Protocol: una IA para todos

El objetivo de NEAR AI es construir modelos de IA más grandes y mejores que los de las empresas centralizadas más financiadas del mundo. Además, quiere hacerlo de manera que todo el mundo pueda acceder a ellos sin restricciones. NEAR AI busca crear un modelo de IA con 1,4 billones de parámetros, lo que permitiría a NEAR colocarse a la vanguardia en cuanto a modelos LLM de gran tamaño. Esto podría permitirle implementar tecnologías como los Entornos de Ejecución de Confianza (TEEs) y construir una infraestructura descentralizada más robusta.

Qué es NEAR Protocol, la blockchain destina $800 millones a desarrolladores

Para abordar este desafío, NEAR Protocol ha lanzado el NEAR AI Research Hub, un laboratorio de IA de vanguardia descentralizado y creado por la comunidad. El primer objetivo en NEAR.AI es crear un modelo con 1,4 billones de parámetros, 3,4 veces más grande que el último modelo Llama de Meta.

Este proyecto requiere resolver dos problemas principales: crear el mejor modelo de 1,4 billones de parámetros y hacerlo económicamente viable.

LOS TOKENS DE IA DESARROLLADOS CON BLOCKCHAIN VALEN $30.000 MILLONES

Competencia continua

Para lograrlo, NEAR ha iniciado una competencia continua que comienza con un modelo de 0,5 billones de parámetros. Cada mes, se lanzará una nueva competencia con el objetivo de mejorar la calidad y la velocidad del bucle de entrenamiento, la preparación y filtrado de datos. Los resultados se miden en un banco de pruebas públicamente disponible. Posteriormente, se selecciona un subconjunto de los participantes que obtuvieron los mejores resultados y se les asigna el trabajo de crear el mejor modelo de 2 billones de parámetros, y así sucesivamente, hasta llegar al modelo final de 1,4 billones de parámetros.

En cada nivel, el número de participantes se reduce y el modelo se vuelve más grande, hasta que finalmente solo los mejores investigadores trabajarán en el modelo final de 1,4 billones de parámetros. Eso sí, lo harán equipados con todas las ideas y experimentos de los pasos anteriores. Nuevos investigadores pueden seguir uniéndose en el nivel de entrada de cada ciclo de competencia de 0,5 billones de parámetros. Se espera que si se comienza con 1.000 participantes en el primer paso, alrededor de los 20 mejores investigadores trabajarán en los toques finales del modelo de 1,4 billones de parámetros.

Entornos de Ejecución de Confianza (TEEs)

Para construir un modelo de 1,4 billones de parámetros de manera descentralizada y monetizable, NEAR está utilizando Entornos de Ejecución de Confianza (TEEs). Los TEEs son tecnologías que permiten a un actor, al que llamaremos Alice, ejecutar código en la máquina de otro actor, al que llamaremos Bob, sin confiar en Bob, y con dos garantías: (a) Bob está ejecutando el código que Alice espera que ejecute, y (b) Bob no puede espiar la ejecución que Alice quiere que lleve a cabo. Es decir, Alice puede enviar datos privados a esta computación con la certeza de que Bob no podrá verlos.

Esto habilita escenarios como la inferencia completamente privada. De esta forma, una red de máquinas con TEEs puede ejecutar modelos de código abierto. Así, cualquier persona puede ejecutar inferencias en sus datos privados contando con total privacidad. Los TEEs también permiten el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran escala de manera que las personas puedan copiar libremente el modelo entre sí, pero no puedan usarlo de forma gratuita. El modelo puede tener una implementación de código abierto, con todos los datos brutos y las pipelines de procesamiento de datos abiertos.

EL DINERO DEFI EN BITCOIN REGISTRA MÁXIMO HISTÓRICO DE $2.700 MILLONES

Luego, se puede entrenar en un clúster de máquinas con TEEs. En este escenario, el modelo está disponible para todos, se puede ejecutar localmente siempre que el usuario tenga una máquina con TEE, todos conocen y pueden verificar la forma exacta en que se entrenó el modelo, pero cada uso del modelo debe ser pagado.

Infraestructura descentralizada de IA de NEAR Protocol

Para impulsar el progreso en la IA de código abierto de vanguardia, se desarrollará un lugar descentralizado donde las personas compartan, preparen y moneticen datos y modelos, ejecuten y compartan experimentos, proporcionen y encuentren recursos de computación, y en general, realicen investigación. Los conjuntos de datos masivos necesitan ser almacenados y las APIs, los proveedores de datos en tiempo real, las bases de datos de vectores y otros servicios en las redes descentralizadas necesitan garantías.

Por ello, NEAR está construyendo todos los componentes de infraestructura necesarios, como almacenamiento descentralizado, clústeres de computación descentralizados y el protocolo de red con garantías de respuesta y entrega, directamente en el protocolo NEAR, con la ayuda de proyectos del ecosistema. Esto incluye el desarrollo de SDKs para inferencia y entrenamiento con TEEs, y la colaboración con múltiples proyectos del ecosistema para asegurar que un gran número de máquinas con H100s estén disponibles en los mercados de GPU habilitados por NEAR.

NEAR AI Assistant, el primer ejemplo

Mientras tanto, NEAR AI ha lanzado una versión alpha de NEAR AI Assistant, una asistente de IA que pone en práctica el concepto de IA de propiedad del usuario. Esta asistente, disponible en chat.near.ai, es el primer paso en nuestro viaje para poner una IA de propiedad del usuario en las manos de todos en el mundo.

JP MORGAN INCLUYE CAMBIO DE DIVISAS EN SU PLATAFORMA BLOCKCHAIN

El alpha de NEAR AI Assistant ya puede ejecutar acciones en nombre del usuario, como preparar acciones basadas en blockchain o realizar compras. Tiene memoria específica del usuario y puede actuar en nombre del usuario tanto en Web2 como en Web3, conectándose con otros agentes de IA y servicios. Esto lo hace llamando a otros agentes a los que tiene acceso con una solicitud de una acción específica. El asistente también sabe cómo presentar la respuesta, ya sea en formato de texto o generando una interfaz de usuario rica cuando es necesario.

La plataforma NEAR AI Assistant es completamente open source (código abierto). Lo que permite a la comunidad construir más integraciones y funcionalidades. Al mismo tiempo, permite ofrecer el asistente a sus propios usuarios. Los desarrolladores pueden contribuir a nuevas funcionalidades de manera permisionada, construyendo agentes especializados. En versiones futuras, esperamos que NEAR AI Assistant pueda predecir las necesidades de los usuarios analizando el contexto, realizar tareas complejas coordinando a varios agentes que realizan diferentes trabajos, e incluso interactuar con servicios de terceros en ambos mundos (Web2 y Web3) en nombre del usuario.