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Gensyn es el protocolo informático a hiperescala y rentable para los modelos de aprendizaje profundo del mundo. Es el futuro de la formación en aprendizaje profundo.

El protocolo Gensyn entrena sin confianza las redes neuronales a hiperescala y bajo costo. El protocolo logra los precios más bajos y la escala más alta al combinar dos cosas:

- Nuevo sistema de verificación: un sistema de verificación que resuelve de manera eficiente el problema de la dependencia del estado en el entrenamiento de redes neuronales a cualquier escala. El sistema combina puntos de control de entrenamiento de modelos con verificaciones probabilísticas que terminan en cadena. Hace todo esto sin confianza y los gastos generales se escalan linealmente con el tamaño del modelo (manteniendo constantes los costos de verificación). Si quieres profundizar en cómo esto es técnicamente posible.

- Nueva oferta: aprovechamiento de fuentes informáticas infrautilizadas y subutilizadas/no optimizadas. Estos van desde las GPU para juegos que no se utilizan actualmente hasta los sofisticados grupos de minería Eth1 a punto de separarse de la red Ethereum. Mejor aún, la naturaleza descentralizada del protocolo significa que, en última instancia, será gobernado por la comunidad mayoritaria y no se puede «desactivar» sin el consentimiento de la comunidad; esto lo hace resistente a la censura, a diferencia de sus homólogos web2.

Aumentar en gran medida la escala de la computación accesible y, al mismo tiempo, reducir su costo unitario, abre la puerta a un paradigma completamente nuevo para el aprendizaje profundo tanto para las comunidades industriales como de investigación.

Las mejoras en la escala y el costo permiten que el protocolo cree un conjunto de modelos base ya probados y previamente entrenados, también conocidos como modelos de base, de manera similar a los zoológicos de modelos de marcos populares. Esto permite a los investigadores e ingenieros investigar y entrenar abiertamente modelos superiores en enormes conjuntos de datos abiertos, de manera similar al proyecto Eleuther. Estos modelos resolverán algunos de los problemas fundamentales de la humanidad sin una propiedad o censura centralizadas.

La criptografía, en particular el cifrado funcional, permitirá que el protocolo se aproveche sobre los datos privados a pedido. Cualquier persona que utilice un conjunto de datos propietario puede ajustar modelos de base enormes, manteniendo el valor y la privacidad de esos datos, pero compartiendo el conocimiento colectivo en el diseño y la investigación de modelos.

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