NeuroMesh ouvre une nouvelle ère d'intelligence artificielle avec des protocoles de formation distribués

London, United Kingdom, April 9th, 2024, Chainwire

Londres, Royaume-Uni, 9 avril 2024, Chainwire

NeuroMesh (nmesh.io), a trailblazer in artificial intelligence, announces the rollout of its distributed AI training protocol, poised to revolutionize global access and collaboration in AI development. Embracing DePIN’s decentralized framework, NeuroMesh bridges the gaps between the demand for training large AI models and distributed GPUs. This initiative aims to foster inclusivity in AI development, facilitating participation across diverse sectors and geographies.

NeuroMesh (nmesh.io), pionnier de l'intelligence artificielle, annonce le déploiement de son protocole de formation à l'IA distribuée, sur le point de révolutionner l'accès mondial et la collaboration dans le développement de l'IA. Adoptant le cadre décentralisé de DePIN, NeuroMesh comble les écarts entre la demande de formation de grands modèles d'IA et les GPU distribués. Cette initiative vise à favoriser l’inclusion dans le développement de l’IA, en facilitant la participation dans divers secteurs et zones géographiques.

Visionaries in AI: The team’s global ambition

The team behind NeuroMesh, composed of researchers and engineers from Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google, and Meta, pioneers a democratic AI training process. This visionary approach addresses the limitations of centralized AI development by enabling GPU owners worldwide to contribute to a vast training network, empowering entities of all sizes to leverage this service for their training needs.

Visionnaires de l'IA : l'ambition mondiale de l'équipeL'équipe derrière NeuroMesh, composée de chercheurs et d'ingénieurs d'Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google et Meta, est pionnière d'un processus de formation démocratique en IA. Cette approche visionnaire répond aux limites du développement centralisé de l'IA en permettant aux propriétaires de GPU du monde entier de contribuer à un vaste réseau de formation, permettant ainsi aux entités de toutes tailles d'exploiter ce service pour leurs besoins de formation.

NeuroMesh transcends traditional AI by fostering collaboration. Their vision is to equip every developer and organization, regardless of location or resources, with the ability to train and utilize cutting-edge AI models. This aligns perfectly with the vision of AI pioneers like Yann LeCun, who advocate for a future powered by crowdsourced and distributed AI training.

NeuroMesh transcende l'IA traditionnelle en favorisant la collaboration. Leur vision est de doter chaque développeur et organisation, quel que soit son emplacement ou ses ressources, de la capacité de former et d'utiliser des modèles d'IA de pointe. Cela correspond parfaitement à la vision des pionniers de l’IA comme Yann LeCun, qui plaident pour un avenir propulsé par une formation en IA participative et distribuée.

A revolutionary design based on PCN

At the heart of NeuroMesh’s distributed training protocol lies the groundbreaking PCN (Predictive Coding Network) training algorithm – a true game-changer in this field. This approach empowers GPU owners worldwide to contribute their power, fostering a vast collaborative effort.

Une conception révolutionnaire basée sur PCNAAu cœur du protocole de formation distribué de NeuroMesh se trouve l'algorithme de formation révolutionnaire PCN (Predictive Coding Network), qui change véritablement la donne dans ce domaine. Cette approche permet aux propriétaires de GPU du monde entier d’apporter leur puissance, favorisant ainsi un vaste effort de collaboration.

The PCN Training Algorithm: The magic behind NeuroMesh lies in the PCN training algorithm. Unlike traditional backpropagation (BP) methods, PCN enables fully local, parallel, and autonomous training. The team aims to create a vast network, where each node—representing a participating GPU—learns independently. PCN minimizes inter-layer communication, reducing data traffic and facilitating asynchronous training. Think of it as a symphony where each musician plays their part independently, yet contributes to a harmonious whole.

L'algorithme de formation PCN : La magie derrière NeuroMesh réside dans l'algorithme de formation PCN. Contrairement aux méthodes traditionnelles de rétropropagation (BP), PCN permet une formation entièrement locale, parallèle et autonome. L'équipe vise à créer un vaste réseau, où chaque nœud, représentant un GPU participant, apprend indépendamment. PCN minimise la communication inter-couches, réduisant ainsi le trafic de données et facilitant la formation asynchrone. Considérez-le comme une symphonie où chaque musicien joue son rôle de manière indépendante, tout en contribuant à un tout harmonieux.

This cutting-edge model, inspired by recent advancements in neuroscience research pioneered by Oxford University, mimics the human brain’s localized learning approach. By storing error values and optimizing for a local target in each layer, it replicates the behavior of brain neurons. This allows NeuroMesh to define models that are much larger, with individual components that contribute to the same ultimate optimization objective for the whole network, just like the human brain where different stimuli are handled by different groups of neurons.

Ce modèle de pointe, inspiré des récents progrès de la recherche en neurosciences lancée par l’Université d’Oxford, imite l’approche d’apprentissage localisée du cerveau humain. En stockant les valeurs d’erreur et en optimisant une cible locale dans chaque couche, il reproduit le comportement des neurones du cerveau. Cela permet à NeuroMesh de définir des modèles beaucoup plus grands, avec des composants individuels qui contribuent au même objectif ultime d'optimisation pour l'ensemble du réseau, tout comme le cerveau humain où différents stimuli sont gérés par différents groupes de neurones.

This biologically-inspired approach, combined with its inherent distribution capabilities, unlocks a new era of AI development.

Cette approche d’inspiration biologique, combinée à ses capacités de distribution inhérentes, ouvre une nouvelle ère de développement de l’IA.

A call to forge global partnerships

NeuroMesh invites partnerships globally, aiming to forge an AI future that everyone can participate in. Its protocol is the bedrock upon which a diverse ecosystem is being built. The ecosystem is designed to be dynamic, collaborative, and adaptable, ensuring that it can serve the AI model training needs of any size, from any industry.

Un appel à forger des partenariats mondiauxNeuroMesh invite à des partenariats à l'échelle mondiale, visant à forger un avenir de l'IA auquel chacun peut participer. Son protocole est le fondement sur lequel un écosystème diversifié est construit. L'écosystème est conçu pour être dynamique, collaboratif et adaptable, garantissant qu'il peut répondre aux besoins de formation en modèles d'IA de toute taille et de tout secteur.

Individuals, projects with GPU resources, and entities with training needs are all welcome to join this transformative initiative. For comprehensive details on NeuroMesh and to participate in this leading-edge endeavor, users can visit nmesh.io.

Les individus, les projets disposant de ressources GPU et les entités ayant des besoins de formation sont tous invités à rejoindre cette initiative de transformation. Pour plus de détails sur NeuroMesh et pour participer à cet effort de pointe, les utilisateurs peuvent visiter nmesh.io.

About NeuroMesh

NeuroMesh comprises researchers and engineers from esteemed institutions such as Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google and Meta. By empowering developers and organizations to deploy robust AI models, NeuroMesh is cultivating an inclusive AI ecosystem, bridging the gaps between the demand of training large AI models and distributed GPUs worldwide.

À propos de NeuroMeshNeuroMesh comprend des chercheurs et des ingénieurs d'institutions réputées telles que Oxford, NTU, PKU, THU, HKU, Google et Meta. En permettant aux développeurs et aux organisations de déployer des modèles d'IA robustes, NeuroMesh cultive un écosystème d'IA inclusif, comblant le fossé entre la demande de formation de grands modèles d'IA et celle des GPU distribués dans le monde entier.

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