Gradients

Gradients aborde le problème complexe de l'optimisation post-entraînement des modèles d'IA. Les solutions centralisées utilisent souvent des approches génériques, tandis que Gradients crée un marché compétitif pour découvrir les meilleures configurations possibles pour n'importe quel modèle et jeu de données.

Les points techniques clés :

• Mécanisme de Tournoi AutoML : Le Subnet fonctionne comme une compétition continue où les Miners reçoivent une tâche (modèle de base, dataset, temps imparti) et s'affrontent pour produire le modèle le mieux entraîné. Le système incentive de type "winner-takes-all" pousse à l'innovation constante dans les stratégies d'entraînement.

• Support de Tâches Multiples : La plateforme gère diverses techniques de post-entraînement, incluant le fine-tuning instructionnel, le DPO (Direct Preference Optimization), le GRPO (Group Reward Policy Optimization) et l'entraînement de modèles de diffusion d'images, couvrant ainsi un large spectre de besoins.

• Entraînement Open-Source et Vérifiable : Pour répondre aux exigences des entreprises, Gradients évolue vers un modèle où les Miners soumettent leur code d'entraînement. Ce code est ensuite exécuté de manière transparente sur des clusters de Compute sécurisés, garantissant la confidentialité des données et la reproductibilité des résultats.

• Validation Robuste : L'évaluation des modèles soumis par les Miners se fait sur des données de test non vues et des données synthétiques. Ce processus rigoureux mesure la capacité de généralisation et prévient le surapprentissage (overfitting), assurant la qualité du modèle final.

En exploitant l'intelligence collective, Gradients fournit un service de fine-tuning sur-mesure, plus performant et plus économique que les alternatives centralisées, en offrant des modèles spécialisés parfaitement adaptés aux besoins des clients.