Psyche 官网

Psyche 图文介绍：

Psyche 是由 Nous Research 推出的去中心化人工智能训练网络，旨在通过分布式计算资源实现大规模语言模型（LLM）的协同训练。该平台利用全球闲置的 GPU 资源，降低了 AI 模型训练的门槛，并推动了 AI 开发的民主化。

核心理念与目标

Psyche 的主要目标是打破 AI 开发的集中化趋势，使个人和小型组织也能参与到大型 AI 模型的训练中。通过去中心化的架构，Psyche 提供了一个开放、抗审查且可验证的训练环境。

技术架构与关键组件

1. DisTrO 优化器

Psyche 基于 Nous Research 开发的 DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet）优化器，显著减少了节点之间的数据传输量，使得在标准宽带连接下进行分布式训练成为可能。

2. Solana 区块链协调

Psyche 利用 Solana 区块链进行节点协调和任务分配，确保网络的容错性和抗审查性。所有训练任务和结果的验证都通过区块链进行记录和追踪。

3. Iroh P2P 网络协议

Psyche 采用 Iroh 协议进行节点间的通信，支持端到端加密和身份验证，确保数据传输的安全性和可靠性。

训练流程与生命周期

Psyche 的训练过程分为多个阶段，每个阶段称为一个 epoch。在每个 epoch 开始时，节点下载当前模型并开始训练。部分节点作为见证者，验证其他节点的训练结果，确保整个网络的训练质量。

Psyche 代表了去中心化 AI 训练的一种新范式，通过整合分布式计算资源和区块链技术，降低了 AI 模型训练的门槛，推动了 AI 开发的民主化。对于希望参与或了解更多信息的开发者和研究人员，建议访问其官方网站或相关资源链接。