SN9 IOTA فن تعمیر کا استعمال کرتے ہوئے بڑے پیمانے پر AI ماڈل کی تربیت کو قابل بناتا ہے۔

ایک بڑے لینگویج ماڈل کی تربیت کے لیے عام طور پر GPUs سے بھرا ہوا گودام، سات عدد کلاؤڈ کمپیوٹنگ بل، اور تنظیمی عضلہ کی ضرورت ہوتی ہے جو صرف مٹھی بھر کمپنیوں کے پاس ہوتی ہے۔ Bittensor's Subnet 9 اس اسکرپٹ کو $IOTA نامی ایک نئے فن تعمیر کے ساتھ پلٹانے کی کوشش کر رہا ہے، جو مختصر Incentivized Orchestrated Training Architecture کے لیے ہے، جو کہ ایک سے زیادہ مشینوں میں بڑے پیمانے پر AI ماڈلز کو تقسیم کرتا ہے لہذا کسی ایک شریک کو پوری چیز کو میموری میں رکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔

جیتنے والے سے لے کر اجتماعی اسمبلی لائن تک

SN9 کے پچھلے ورژن مسابقتی ماڈل پر چلتے تھے۔ کان کنوں نے بنیادی طور پر ایک دوسرے کی دوڑ لگائی، اور صرف اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والوں نے انعامات حاصل کیے۔ اگست 2024 تک، اس سیٹ اپ نے 14 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ بڑی زبان کے ماڈلز کو کامیابی سے پہلے سے تربیت دی تھی۔

لیکن جیتنے والے تمام نقطہ نظر کی ایک حد تھی۔ اس نے چھوٹے شراکت داروں کی حوصلہ شکنی کی جو اچھی طرح سے وسائل والے کان کنوں کے ساتھ مقابلہ نہیں کر سکتے تھے، اور اس نے قدرتی رکاوٹیں پیدا کیں جو کوئی بھی انفرادی مشین سنبھال سکتی ہے۔ $IOTA، جو 16 جولائی 2025 کو arXiv پر شائع ہوا، پورے ترغیبی ڈھانچے پر دوبارہ غور کرتا ہے۔

اشتہار

الگ تھلگ حریفوں کے بجائے، کان کن اب ایک مشترکہ پائپ لائن میں نوڈس کے طور پر کام کرتے ہیں۔ فن تعمیر پائپ لائن کے متوازی اور ڈیٹا کی ہم آہنگی دونوں کو مربوط کرتا ہے، دو تکنیکوں سے مستعار لی گئی ہیں کہ کس طرح بڑی AI لیبز پہلے سے ہی تربیتی کام کے بوجھ کو اندرونی طور پر تقسیم کرتی ہیں۔ $IOTA کے تحت انعامات تمام پائپ لائن کان کنوں میں ان کی حقیقی شراکت کی بنیاد پر متناسب طور پر تقسیم کیے جاتے ہیں، جس سے چھوٹے GPU مالکان کی شرکت کی بنیادی حوصلہ شکنی کو دور کیا جاتا ہے۔

اپنے کمرے سے AI ماڈلز کی تربیت

اس فن تعمیر کی عملی توسیع فروری 2026 میں "ٹرین ایٹ ہوم" کے آغاز کے ساتھ ظاہر ہوئی، ایک صارف ایپلی کیشن جو میک صارفین کو تربیتی پائپ لائن میں اپنی GPU پاور کا حصہ ڈالنے دیتی ہے۔ ایپلیکیشن ایک آرکیسٹریٹر کے ذریعے کام کرتی ہے جو تعاون کرنے والوں کے درمیان کوآرڈینیشن کو سنبھالتا ہے۔ یہ ماڈل کی تہوں کو یکساں طور پر تقسیم کرتا ہے اور انعام کی تقسیم کا انتظام کرتا ہے تاکہ انفرادی صارفین کو بنیادی پائپ لائن میکانکس کو سمجھنے کی ضرورت نہ ہو۔

سرمایہ کاروں کے لیے اس کا کیا مطلب ہے۔

کرپٹو میں زیادہ تر "وکندریقرت کمپیوٹ" پروجیکٹوں نے نئے ماڈلز کو شروع سے تربیت دینے کے بجائے، پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو چلانے پر توجہ مرکوز کی ہے۔ ٹریننگ کے لیے سخت آرڈرز ہوتے ہیں کیونکہ اس کے لیے سخت ہم آہنگی، بڑے پیمانے پر ڈیٹا تھرو پٹ، اور تمام حصہ لینے والے نوڈس میں مسلسل اپ ٹائم کی ضرورت ہوتی ہے۔

$IOTA کا پائپ لائن متوازی نقطہ نظر میموری کی رکاوٹوں کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے جس نے تاریخی طور پر بلین پیرامیٹر ماڈلز کے لیے تقسیم شدہ ٹریننگ کو مشینوں میں ماڈل کی تہوں کو تقسیم کرکے ناقابل عمل بنا دیا ہے بجائے اس کے کہ ہر شریک کو ایک مکمل کاپی رکھنے کی ضرورت ہو۔ SN9 پری ٹریننگ ماڈلز کا 14 بلین پیرامیٹرز تک کا پیشگی ٹریک ریکارڈ کم از کم ایک بنیادی ثبوت فراہم کرتا ہے کہ سب نیٹ بامعنی کام کے بوجھ کو سنبھال سکتا ہے۔

خاص طور پر $TAO ہولڈرز کے لیے، جیتنے والے تمام سے متناسب انعامات میں تبدیلی معنی خیز طور پر سب نیٹ 9 پر کان کنی کی معاشیات کو تبدیل کر سکتی ہے۔ وسیع تر شرکت کا مطلب ہے $TAO اسٹیکنگ کے لیے زیادہ تقسیم شدہ مطالبہ، لیکن اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ مزید کان کنوں کے پائپ لائن میں شامل ہونے کے بعد انفرادی انعام کی شرح کم ہو جائے گی۔

ٹریننگ پائپ لائن میں ایک بدنیتی پر مبنی یا خراب کام کرنے والا نوڈ پورے رن کے لیے گریڈینٹ اپ ڈیٹس کو خراب کر سکتا ہے۔ $IOTA عملی طور پر بازنطینی غلطی رواداری کو کیسے ہینڈل کرتا ہے اس بات کا تعین کرے گا کہ آیا یہ فن تعمیر پروڈکشن گریڈ ٹریننگ انفراسٹرکچر میں تصور کے ثبوت سے آگے بڑھتا ہے۔