एआईएरीना: ब्लॉकचेन-आधारित विकेंद्रीकृत एआई प्रशिक्षण प्लेटफॉर्म

विषय सूची

• 1 परिचय
• 2 सिस्टम आर्किटेक्चर
  • 2.1 ऑन-चेन सहमति तंत्र
  • 2.2 प्रोत्साहन मॉडल
• 3 तकनीकी कार्यान्वयन
  • 3.1 गणितीय सूत्रीकरण
  • 3.2 कोड उदाहरण
• 4 प्रायोगिक परिणाम
• 5 भविष्य के अनुप्रयोग
• 6 संदर्भ
• 7 मूल विश्लेषण

1 परिचय

एआई की तीव्र प्रगति ने प्रमुख कंपनियों के केंद्रीकृत नियंत्रण के कारण गंभीर चुनौतियों को उजागर किया है, जिससे पक्षपात, सार्वजनिक भागीदारी में सीमाएं और मॉडल अखंडता संबंधी चिंताएं पैदा हुई हैं। एआईएरीना इन मुद्दों का समाधान ब्लॉकचेन तकनीक का लाभ उठाकर एक विकेंद्रीकृत एआई प्रशिक्षण प्लेटफॉर्म बनाकर करता है, जहां प्रतिभागी मॉडल और कंप्यूटिंग संसाधनों का योगदान करते हैं, जिससे ऑन-चेन सहमति तंत्रों के माध्यम से पारदर्शिता और निष्पक्ष पुरस्कार सुनिश्चित होते हैं।

2 सिस्टम आर्किटेक्चर

एआईएरीना के आर्किटेक्चर में प्रशिक्षण नोड्स, वैलिडेटर्स और डेलीगेटर्स शामिल हैं जो ब्लॉकचेन पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से इंटरैक्ट करते हैं। यह सिस्टम विकेंद्रीकृत सहयोग और निष्पक्ष प्रोत्साहन वितरण सुनिश्चित करता है।

2.1 ऑन-चेन सहमति तंत्र

सहमति तंत्र योगदानों को मान्य करता है और स्टेक और प्रदर्शन के आधार पर पुरस्कार वितरित करता है। यह फ्री-राइडिंग को रोकने और डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए प्रूफ-ऑफ-स्टेक सिद्धांतों का उपयोग करता है।

2.2 प्रोत्साहन मॉडल

प्रतिभागी कार्यों में शामिल होने के लिए टोकन स्टेक करते हैं। पुरस्कारों की गणना $R = S \times P$ के रूप में की जाती है, जहां $S$ स्टेक है और $P$ प्रदर्शन स्कोर है। यह मॉडल सक्रिय भागीदारी और उच्च-गुणवत्ता वाले योगदान को प्रोत्साहित करता है।

3 तकनीकी कार्यान्वयन

एआईएरीना को बेस ब्लॉकचेन सेपोलिया टेस्टनेट पर लागू किया गया है, जो स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के लिए सोलिडिटी और एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए पायथन का उपयोग करता है।

3.1 गणितीय सूत्रीकरण

मॉडल प्रशिक्षण के लिए लॉस फ़ंक्शन को $L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - f(x_i; \theta))^2$ के रूप में परिभाषित किया गया है, जहां $\theta$ मॉडल पैरामीटर्स का प्रतिनिधित्व करता है, और $N$ डेटा नमूनों की संख्या है। ग्रेडिएंट डिसेंट पैरामीटर्स को $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla L(\theta_t)$ के रूप में अपडेट करता है।

3.2 कोड उदाहरण

// Solidity smart contract snippet for reward distribution
function distributeRewards(uint taskId) public {
    require(validators[taskId].length > 0, "No validators");
    uint totalStake = getTotalStake(taskId);
    for (uint i = 0; i < validators[taskId].length; i++) {
        address validator = validators[taskId][i];
        uint reward = (stakes[validator] * totalReward) / totalStake;
        payable(validator).transfer(reward);
    }
}

4 प्रायोगिक परिणाम

बेस टेस्टनेट पर मूल्यांकन ने एआईएरीना की व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया, जहां कार्य 24 घंटे के भीतर पूरे हुए और 100+ नोड्स के बीच सहमति हासिल हुई। चित्र 1 सिस्टम अवलोकन दिखाता है, जो प्रशिक्षण नोड्स, वैलिडेटर्स और ब्लॉकचेन के बीच इंटरैक्शन को दर्शाता है।

5 भविष्य के अनुप्रयोग

एआईएरीना को फ़ेडरेटेड लर्निंग, हेल्थकेयर एआई और स्वायत्त सिस्टम्स में लागू किया जा सकता है, जो केंद्रीय प्राधिकरण के बिना विकेंद्रीकृत मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है। भविष्य के कार्यों में डिफरेंशियल प्राइवेसी जैसी गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों को एकीकृत करना और मल्टी-चेन इकोसिस्टम का विस्तार शामिल है।

6 संदर्भ

1. Z. Wang et al. "AIArena: A Blockchain-Based Decentralized AI Training Platform." WWW Companion '25, 2025.
2. Goodfellow, I., et al. "Deep Learning." MIT Press, 2016.
3. Buterin, V. "Ethereum White Paper." 2014.
4. McMahan, B., et al. "Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data." Google AI Blog, 2017.

7 मूल विश्लेषण

मुख्य बिंदु: एआईएरीना एआई एकाधिकार को तोड़ने का प्रयास करता है लेकिन इसके सामने स्केलेबिलिटी और अपनाने संबंधी बाधाएं हैं जो इसके वास्तविक दुनिया के प्रभाव को सीमित कर सकती हैं। हालांकि दृष्टिकोण आकर्षक है, बेस-सेपोलिया जैसे टेस्टनेट पर इसके कार्यान्वयन ने उत्पादन वर्कलोड के लिए इसकी तत्परता पर सवाल खड़े किए हैं।

तार्किक श्रृंखला: प्लेटफॉर्म का मूल्य प्रस्ताव ब्लॉकचेन की अंतर्निहित पारदर्शिता और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑटोमेशन पर आधारित है ताकि एक ट्रस्टलेस एआई प्रशिक्षण वातावरण बनाया जा सके। स्टेक-आधारित सहमति को प्रदर्शन मेट्रिक्स के साथ जोड़कर, एआईएरीना प्रूफ-ऑफ-स्टेक नेटवर्क के समान एक आर्थिक प्रोत्साहन संरचना बनाता है। हालांकि, यह दृष्टिकोण ब्लॉकचेन के मौलिक ट्रेड-ऑफ़ को विरासत में लेता है - विकेंद्रीकृत सत्यापन प्रक्रिया जो निष्पक्षता सुनिश्चित करती है, वह विलंबता भी पैदा करती है जो समय-संवेदनशील एआई अनुप्रयोगों के लिए समस्याग्रस्त हो सकती है। गूगल के फ़ेडरेटेड लर्निंग (मैकमहान एट अल.) जैसे केंद्रीकृत विकल्पों की तुलना में, एआईएरीना बेहतर पारदर्शिता प्रदान करता है लेकिन संभावित रूप से खराब प्रदर्शन भी।

सकारात्मक और नकारात्मक पहलू: प्रमुख नवाचार स्टेक-वेटेड पुरस्कार वितरण तंत्र में निहित है, जो केंद्रीय समन्वय के बिना संरेखित प्रोत्साहन पैदा करता है। वैलिडेटर्स और प्रशिक्षण नोड्स का एकीकरण चेक्स-एंड-बैलेंस सिस्टम बनाता है जो डेटा गुणवत्ता संबंधी चिंताओं का समाधान करता है। हालांकि, क्रिप्टोकरेंसी अर्थशास्त्र पर प्लेटफॉर्म की निर्भरता एक दोधारी तलवार हो सकती है - जबकि यह वैश्विक भागीदारी को सक्षम बनाती है, यह प्रतिभागियों को बाजार की अस्थिरता के प्रति भी उजागर करती है। टेस्टनेट पर वर्तमान कार्यान्वयन बताता है कि तकनीक अभी तक उद्यम अपनाने के लिए पर्याप्त परिपक्व नहीं है, और पेपर केंद्रीकृत बेंचमार्क की तुलना में मॉडल सटीकता पर सीमित डेटा प्रदान करता है।

कार्यवाही के संकेत: एआई शोधकर्ताओं के लिए, एआईएरीना एआई विकास को लोकतांत्रिक बनाने की दिशा में एक आशाजनक दिशा का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन इसे उत्पादन-तैयार समाधान के बजाय प्रायोगिक बुनियादी ढांचे के रूप में देखा जाना चाहिए। संगठनों को प्लेटफॉर्म के विकास पर नजर रखनी चाहिए, जबकि हाइब्रिड रणनीतियों को विकसित करना चाहिए जो केंद्रीकृत दक्षता को विकेंद्रीकृत पारदर्शिता के साथ जहां उचित हो, मिलाती हैं। सबसे तत्काल अनुप्रयोग उन परिदृश्यों में हो सकता है जहां डेटा प्रोवेनेंस और ऑडिट करने की क्षमता प्रदर्शन आवश्यकताओं से अधिक महत्वपूर्ण हो, जैसे कि नियामक-अनुपालन एआई सिस्टम।

यह विश्लेषण बिटटोरेंट और एथेरियम जैसे विकेंद्रीकृत सिस्टम के विकास के साथ समानताएं खींचता है, जहां शुरुआती तकनीकी सीमाएं धीरे-धीरे मजबूत इकोसिस्टम को रास्ता देती हैं। जैसा कि साइकलजीएएन पेपर (झू एट अल.) में उल्लेख किया गया है, नए एआई प्रतिमानों की सफलता अक्सर न केवल तकनीकी योग्यता पर बल्कि सामुदायिक अपनाने और व्यावहारिक उपयोगिता पर निर्भर करती है।