Finetuning(SN37币),子网37的背后驱动力是将整个AI开发流程引入Bittensor,而微调是实现这一目标的关键一步。我们相信,这将有力地支持Bittensor的创始愿景——以经济、安全且去中心化的方式构建AI。
微调成本高昂、耗时长,而且严重受限于专业知识。它需要数百个GPU小时的计算,通常需要SOTA硬件。但或许最重要的是,它需要专业的工程师,而这类工程师通常非常稀缺。
Subnet37通过将计算资源的采购流程外包,并激励全球最优秀的AI开发者通过竞相开发顶级模型,将他们的技能转化为实际成果,从而应对这些挑战。此外,Subnet
9的预训练功能也得到了合作。
我们的愿景是构建一个开源模型库,每个模型都针对特定任务进行优化,例如聊天机器人、数学解算器、编程助手、推荐机器人等等。目录中的模型目前已在HuggingFace上提供下载,并将很快为多个应用程序提供支持。