eastwindnetworks.com – Bittensor: Mengoptimalkan Strategi Mining Meningkatkan Kualitas. Proyek Bittensor menawarkan kesempatan unik bagi para miner untuk berpartisipasi dalam ekosistem blockchain dengan menyediakan komoditas digital berkualitas tinggi. Namun, meskipun konsep mining di Bittensor terlihat sederhana pada permukaannya, implementasinya jauh lebih kompleks dan membutuhkan pemahaman mendalam tentang berbagai model validasi yang digunakan dalam jaringan ini.
Tantangan Mining di Bittensor
Lima bulan yang lalu, Subnet 1 dari Bittensor mengadopsi sistem evaluasi berbasis reward stack untuk menilai kualitas output yang di hasilkan oleh para miner. Penilaian ini melibatkan beberapa model yang bekerja bersama untuk memberikan skor akhir kepada setiap miner berdasarkan formula kompleks. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa output yang di hasilkan memenuhi standar kualitas yang tinggi dan relevan dengan tugas yang di berikan.
Model RLHF
Model Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) di gunakan untuk mengevaluasi kualitas dan relevansi dari jawaban yang di berikan oleh para miner. Meskipun model ini memainkan peran penting dalam menentukan nilai dari setiap output, ia memiliki kelemahan dalam hal kesulitan penyesuaian dan kualitas dataset pelatihan yang di gunakan. Model ini cenderung memberikan preferensi pada gaya bahasa tertentu, yang menyebabkan beberapa model memiliki kinerja yang lebih baik hanya karena kesesuaian gaya tersebut, bukan karena kualitas objektif dari jawabannya.
Model Diversitas
Untuk mengatasi masalah redundansi jawaban yang di hasilkan oleh beberapa miner, Bittensor memperkenalkan model di versitas. Model ini menghargai jawaban yang berbeda secara signifikan dari yang lain, baik dalam satu batch maupun di bandingkan dengan jawaban historis. Namun, model ini justru mendorong miner untuk memprioritaskan di versitas di atas substansi, yang akhirnya berdampak negatif pada kualitas jawaban secara keseluruhan.
Model DPO
Untuk menyeimbangkan kembali fokus dari di versitas ke kualitas, Bittensor mengimplementasikan model Direct Preference Optimization (DPO). Model ini menggunakan log-probabilitas dari token-token dalam jawaban untuk menilai kualitasnya. Dengan demikian, miner di dorong untuk menghasilkan jawaban yang koheren dan sesuai dengan konteks. Meskipun demikian, tantangan baru muncul karena model ini bisa di manipulasi dengan menggunakan model referensi yang sama, yang dapat menurunkan skor di versitas.
Model Relevansi
Model relevansi bertujuan untuk memastikan bahwa jawaban yang di berikan benar-benar terkait dengan prompt yang di berikan. Namun, karena sifatnya yang biner, miner di dorong untuk memberikan jawaban yang sekadar cukup relevan untuk melewati ambang batas. Tanpa harus benar-benar memberikan jawaban terbaik. Ini menciptakan dilema di mana miner harus menemukan keseimbangan antara relevansi dan di versitas untuk mendapatkan skor yang optimal.
Optimasi Mining: Pendekatan dan Teknik
Menghadapi tantangan dari berbagai model reward ini, para miner di Bittensor harus melakukan berbagai optimasi untuk memaksimalkan keuntungan. Beberapa pendekatan yang digunakan termasuk:
- Pemilihan Model dan Prompt Sistem: Memilih model dan prompt yang tepat untuk memaksimalkan skor pada model RLHF dan DPO.
- Penggunaan Script dan Automasi: Mengembangkan script otomatis untuk mengelola penjawaban dari banyak model sekaligus. Sehingga dapat merespons prompt dalam waktu yang singkat.
- Penghindaran Redundansi: Menggunakan strategi seperti penggantian sinonim, penerjemahan, dan pengubahan kecil. Pada struktur kalimat untuk menghindari penalti dari model di versitas.
Kesimpulan
Proyek Bittensor menunjukkan bahwa meskipun ada peluang besar dalam dunia mining blockchain, tantangan teknis yang harus di hadapi sangatlah kompleks. Sistem validasi yang di gunakan oleh Bittensor masih terus berkembang, dan masih banyak ruang untuk perbaikan. Salah satu pelajaran terbesar adalah pentingnya menemukan keseimbangan antara insentif partisipasi dan integritas jaringan. Dengan terus melakukan inovasi dan adaptasi, Bittensor dan proyek serupa dapat mengungkap potensi penuh dari teknologi blockchain dalam menciptakan ekosistem yang lebih adil, efisien, dan terdesentralisasi.