トレーニングプラットフォームFlockの分解：AIアプリケーションのための「新しいBittensor」

著者: 0xJeff 、Crypto KOL

編集：フェリックス、PANews

競争は AI 開発の基盤です。

参加者は以下の目標を目指して競います。

特定のタスクに最適なモデルをトレーニングする
単一のモデルを共同トレーニングして最良の改善を達成する
最高の洞察を提供する
最高の取引シグナルを提供する
最も正確な予測を提供する
その他多くの大会

競争がなければ、イノベーションは独自のペースで進み、多くの場合、ゆっくりと進む。Bittensorの競争は現在リアルタイムで展開されており、多くのサブネットワークがそれぞれのタスクにおいて業界ベンチマークを上回る結果を出している。

サブネット所有者は、マイナーが $TAO 報酬を競い合い、バリデータがマイナーのタスクを検証し、ステーカーが検証が最も得意なバリデータに $TAO を委任する (最大のインセンティブを得るため) ことができるようなインセンティブメカニズムを設計できます。これにより、Bittensor は分散型 AI の限界を押し広げ続けるための優れたエコシステムとなります。

Flock は、エコシステムに Bittensor と同様のメカニズムを実装して、初期モデル開発のプロセスを加速し、フェデレーションラーニングを活用してドメイン固有のモデルをさらに微調整し、独自のユースケースに適合させます。

フェデレーテッドラーニングとは

フェデレーテッドラーニング：複数のデバイス（人）がデータを共有することなく単一のモデルを学習する方法。これは、医療、政府、銀行、顧客データなど、プライバシーと機密性が極めて重要な環境で特に役立ちます。

フェデレーテッドラーニングでは、生データの代わりに「勾配」を中央サーバーと共有します。サーバーはこれらの更新を集約してモデルを改善し、モデルの学習に使用したデバイスに送り返します。このプロセスが繰り返されます。

フェデレーテッドラーニングでは、次のことができるため、エッジデバイス (スマートフォン、コンピューター、IoT) がよく使用されます。

規制に準拠するために機密データをローカルで生成して保存する
多種多様なスマートフォンに対応しているため、拡張性に優れています
ドメイン固有のモデルのトレーニングに最適なパーソナライズされたデータが含まれています

また、勾配のみ（生データではない）が共有されるため、CPU と接続性が制限されたエッジデバイスでも効率的に実行できます。

フロック製品

（ここでは難解な専門用語は使わず、仕組みだけに焦点を当てます）

Flockの製品パイプラインは次のとおりです: (i) AI Arena (ii) FL Alliance (iii) Moonbase

AI Arenaは、AIエンジニア（トレーナー）が指定されたタスク（初期モデルの構築）に基づいて、選択したモデルをトレーニングするコンテストです。

現在、タスクはプロジェクト/エコシステムによって手動で作成されており、参加者は FLock.io を通じて Flock にビジネスプラン/アイデアを提案し、希望する最終使用ケースを定義できます。

これらの要件に基づいて、Flockはプラットフォーム上にタスクを作成し、トレーナーがアクセスしてトレーニングを開始できるようにします。トレーナーはデータと勾配を送信することでモデルを改善し、モデルのパフォーマンスを向上させ、幻覚を軽減します（トレーナーはBittensorエコシステムにおけるマイナーに相当します）。

バリデーターは、トレーナーによって送信された勾配に基づいてモデルにスコアを付けます。

トレーナーとバリデーターは、参加するために $FLOCK を gmFLOCK にステークする必要があります (ロックアップ期間は 0 日から 365 日まで選択できます)。
gmFLOCK ステーキングが高いトレーナーとバリデーターは、より多くのタスクとより高い報酬乗数を獲得できます (どちらも独自の $FLOCK インセンティブ基準があり、gmFLOCK ステーキングはその 1 つです)。
トレーナーとバリデーターが悪意のある行動をとった場合（トレーニングの送信が検証に失敗した、または検証が不正確）、gmFLOCK が大幅に削減される可能性があります。
委任者（ステーカー）は、$FLOCKをgmFLOCKにステークし、トレーナーまたはバリデーターに委任することができます。委任者は$FLOCK報酬の一部（年率60%～230%）を受け取ります。

AI Arena が初期モデルのトレーニングと検証を完了すると、FL Alliance はそれらのモデル (最適なモデル) を取得し、フェデレーテッドラーニングを使用してエッジデバイス上のプライベートデータセットを使用して微調整します。

FL Alliance は、ドメイン固有のデータセット (フェデレーションラーニング経由) を使用して、AI Arena の初期モデルをエッジデバイス上でさらに微調整するプロセスです。

AIアリーナとFLアライアンスの主な違い

AIアリーナ = コンペティション | 従来の機械学習を使用した初期モデルトレーニング | 公開データセット | 最初のステップ
FLアライアンス = コラボレーション | フェデレーテッドラーニングを使用した微調整 | ローカルデバイス上のプライベートデータセット | ドメイン固有のアプリケーション向けの高度な微調整 | ステップ2

MoonbaseまたはAIモデルマーケットプレイス

ここでは、AI Arena でトレーニングされ、FL Alliance を通じて微調整されたモデルを展開、使用、収益化できます。

Moonbaseはまだベータ版ですが、フェーズ2と3では、貢献者（トレーナー、バリデーター、デリゲーター）がこれらのモデル／プロキシをシームレスに所有できるようになります。モデルは誰でも（プロジェクトオーナー、研究者、企業など）有料またはサブスクリプションで利用でき、あらゆるスタートアッププラットフォームにデプロイ・統合できます。

Flock は、トレーナーが最良の初期モデルを構築するために競争することから始まり、ドメイン固有のアプリケーションに合わせて微調整し、モデル/エージェントを展開して固有の問題を解決するまで、フルループのエンドツーエンドのエージェント開発プラットフォームと考えることができます。

最近の取り組み/エコシステムパートナー

Flock x Qwen: Alibaba Cloud は、Flock を使用して、医療や金融などの特定の分野に焦点を当てた小規模な言語モデルをトレーニングします。
FlockOff SN96 (Flock on Bittensor): FlockOff は、Yuma によって育成された、改善に重点を置いた研究サブネットです。

目標は、AI モデルが大規模なデータセットから最も意味のある代表的なデータポイントを選択し、利用可能なすべてのデータを処理することなく、より正確なトレーニングを可能にすることです。

たとえば、取引帳簿を強化するために取引モデルをトレーニングする場合、API/SDK は Binance の取引行動をスキャンしますが、取引の数が非常に多いため、すべての取引を処理するために必要な計算量が大きすぎます。

SLM は、スマートフォン上の取引行動を表す正確なデータを Binance から選択します。そのため、スマートフォン上の FL はすべての取引を確認する必要はなく、データセット全体を表す 10,000 個のデータポイントのうち 10 個だけを確認することもあります。

FlockのトップAIアプリケーション

Flock 上に構築されたアプリケーションについて詳しく説明する前に、Flock でトレーニングされたモデルが Web3 タスクにおいて業界をリードするモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮していることを述べておきます。

このモデルは、複雑なブロックチェーンロジックをネイティブに理解し、スマートコントラクトや分散型アプリケーションとリアルタイムで対話し、DeFi戦略を自動化し、流動性プールを管理し、マルチチェーン分析を実行できます。

このモデルは AI Arena を通じてトレーニングおよび検証されており、より深いドメイン固有のユースケースの基本モデルとして機能します。

1. フロック×アニモカブランド

HeyAni — ベンチャーキャピタルリサーチのためのAI

Flockは、Animoca投資委員会（IC）の10年間のメモに基づいて微調整されたWeb3モデルを提供します。その結果、Flockは、ホワイトペーパー、GitHub、トークンコントラクトアドレス、X設定ファイルを解析し、VCがプロジェクトに投資するスコアと確率を算出できる、経験豊富なWeb3 VCエージェントを開発しました。

エージェントは、長所と短所の概要と、プロジェクトの改善方法に関する提案も提供します。

Animoca は、Ani を使用してデューデリジェンス作業の負担を軽減するとともに、エージェントを継続的に改善してより優れたベンチャーキャピタリストに育てています。

Animoca の @AimonicaBrands も、取引モデルの改良に Flock モデルを使用しています。

2. Flock x Eden（まだ進行中）

Eden: SexualFi - AIテクノロジーを統合し、OnlyFansの女優の行動を模倣し、オフライン時にロールプレイングを実行します。

最初の段階では、声から始めて、個性を活かしてあなたと対話します。

AIエージェントとセックス玩具（エージェントが制御）をペアリングして、エージェントとセックス通話をしながら玩具を楽しむことができるようにしています。

最終的な目標は、3D 仮想画像、アニメーション、音声などを通じて没入型の体験を生み出すことです。

FLOCK について楽観的なのはなぜですか?

$FLOCKの需要は強い

タスク作成者、トレーナー、バリデーター、委任者など、経済のあらゆる参加者には $FLOCK が必要です。

Moonbase が実際にこのモデルを使い始めると、委任者/ステーカーは実際の収益（収益分配）を得ることができるようになります。

エージェントをトークン化するトークン化モデル (Virtuals など) とは異なり、Flock はプラットフォーム上のモデルに対する需要の増加から得られたすべての価値を保持します。

ネットワーク参加は増加し続けている

高いステーキング参加率: トークンエコノミクス v1 (T+0 から T+20 日間のステーキング) では、ステーキング参加率が 47% を超えました。
v2 gmFLOCK モデルでは、循環供給量の約 25% が平均 265 日間ロックされています。

さらに、メサーリは第1四半期のすべての指標が強気だったと報告した。

今年後半には触媒が出現する

Moonbaseの堰堤が開かれ、AIモデルへのアクセスがより民主化されます（VirtualsがAIエージェントのトークン化プラットフォームを公開したのと同様です）。ネットワーク効果が形成され始め、$FLOCKのフライホイール効果が発揮され始めています。

舞台裏では複数のパートナーシップや地域特有のコラボレーションが進行しており、その多くはまだ発表できない（ただし、過去のコラボレーションに基づいて、そのレベルを推測することはできる）。

初期投資家は長期の拘束期間がある

投資家は、1億5,000万ドルから3億ドル（前回のラウンドでは3億ドル）を投資した後、12ヶ月のクリフ期間と24ヶ月のベスティング期間を経ます。クリフ期間が終了するまで残り約6ヶ月です。コミュニティの評価額は、永久にロックインされるVCと同等です。

UpbitとBithumbへの上場により、韓国市場の流動性が大幅に増加しました。

Flockはまた、1年間（Upbit/Bithumb上場直前）にわたり、基盤トークンの大部分をステークしました。

しかし、考慮すべき欠点もいくつかあります。

インセンティブ設計は、Bittensor と同様のダイナミクス (つまり、参加者が日常的に生成できる売り圧力) を引き起こす可能性があります。

1年目末までに流通供給量は25%、2年目までに50%に達する見込みです。ネットワークの成長率と実世界での普及率が発行率を上回る必要があります。（そうでなければ…どうなるかはご想像の通りです。）

発行は5年間のみ継続し、毎年徐々に減少します。ネットワークがある程度まで発展すると、企業やプロジェクトはFlockでのトレーニングを維持するために実際の収入を支払う必要があり、それによってトレーナー、バリデーター、委任者がプラットフォームで作業するための発行ギャップが埋められる可能性があります。

つまり、企業は、ドメイン固有のユースケースの開発を Flock に依頼する方が、自社で開発するよりも安価で効率的であることに気付くでしょう。

Flockは、FL Allianceの研究開発の向上にもBittensorサブネット（SN96）を活用しており、$FLOCKの発行ではなくdTAOサブネットの発行を使用しています。これにより、$FLOCKへの潜在的な売り圧力を軽減しながら、Flockの製品を改善しています。

Flock はどうやって収益を得るのですか?

とても簡単です。gmFLOCKをFLOCKに戻す場合、Flockは約5%の手数料を請求します。

要約する

Flock は Bittensor + Nous Research + Virtuals の組み合わせと考えることができます。

Bittensor: AIアリーナ — 最高のモデルを競う
ヌース：FLアライアンス - ドメイン固有のユースケースに合わせて単一のモデルを共同で適応させる
バーチャル：Moonbase — 誰でもモデル/エージェントを展開、収益化、登録できるモデルマーケットプレイス

エコシステムトークンとしての $FLOCK は、すべての操作に不可欠であり、需要側 (企業/プロジェクト) と供給側 (トレーナー/バリデーター/委任者) の価値を統合します。

これは、現実世界の経済的価値を創出できる流通チャネルを備えながら、ドメイン固有のユースケース向けにエンドツーエンドのモデル開発プロセスを提供する唯一の分散型 AI エコシステムです。

一方、プロジェクトは注目を集めており、トークンはベンチャーキャピタルの評価額を下回る価格で取引されている（ロックアップ期間と権利確定期間が長い）。