原贴链接

https://pocket.network/case - study - building - a - decentralized - deepseek - combining - open - data - compute - and - reasoning - with - pocket - network/

讨论总结

这是一个关于去中心化大型语言模型（LLM）在Akash、IPFS和Pocket Network上运行的讨论。其中包括去中心化方式与集中式AI托管的区别、运行的技术限制、隐私问题、项目可能存在的漏洞等多方面的讨论。既有对这种新方式充满期待和肯定的声音，也有对其可行性和安全性提出质疑的观点，整体氛围比较理性且话题多元。

主要观点

  1. 👍 去中心化方式与集中式不同，具有优势
    • 支持理由：更具弹性、抗审查且有时更便宜，没有一方能完全控制关闭或限制访问
    • 反对声音：无
  2. 🔥 去中心化LLM运行存在技术限制
    • 正方观点：需要高带宽、低延迟，目前除单台机器外很难满足条件，多台机器运行存在信任问题
    • 反方观点：无
  3. 💡 对去中心化LLM项目存在诸多质疑
    • 支持理由：对加密验证方式、隐私保护、抗审查性存疑，不清楚如何处理不可信节点等
    • 反对声音：无
  4. 👍 去中心化可绕过大型科技公司垄断
    • 支持理由：为所有人提供类似Open AI服务的新方式
    • 反对声音：无
  5. 💡 去中心化LLM运行LLaMA需要第三方独立测试
    • 解释：目前缺乏足够测试依据确定运行可行性

金句与有趣评论

  1. “😂 So Pocket handles API call relays, but is not actually running the model? How’s that different from centralized AI hosting?”
    • 亮点：直接提出关于Pocket在处理API调用中继时与集中式AI托管区别的疑问，开启话题讨论
  2. “🤔 Yep, Pocket doesn’t run the model - that’s on Akash in this build. Unlike centralized hosting, it’s decentralized—more resilient, censorship resistant, sometimes cheaper.”
    • 亮点：清晰地解释了Pocket与Akash在模型运行中的角色，以及去中心化的优点
  3. “👀 这一切感觉就像是又一次将加密项目嫁接到AI项目上的尝试。”
    • 亮点：以一种比较犀利的方式表达对项目是加密与AI嫁接且无益处的看法
  4. “😉 GaandDhaari：Cool to see new ways to get around big tech gatekeeping! open AI for everyone.”
    • 亮点：表达对去中心化方式绕过大型科技公司垄断的期待和兴奋
  5. “🤔 如果这意味着更便宜地运行AI模型，我支持。只是得看看稳定性。”
    • 亮点：体现出对新技术成本效益的期待同时保持谨慎态度

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极的情感也有消极的情感。积极情感表现在认为去中心化方式可能带来绕过大型科技公司垄断、抗审查等优势，对Pocket技术的肯定等；消极情感主要集中在对项目存在漏洞的质疑上。主要分歧点在于对去中心化LLM项目可行性和安全性的看法。可能的原因是不同评论者的知识背景、使用经验以及对新技术的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：去中心化LLM运行的稳定性以及成本效益可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果该技术可行，可能会对AI行业的格局产生影响，减少对大型供应商的依赖，让更多人能够使用类似Open AI的服务。

详细内容：

标题：关于在 Akash、IPFS 和 Pocket Network 上构建去中心化 LLM 的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“HowTo: Decentralized LLM on Akash, IPFS & Pocket Network, could this run LLaMA?”的帖子引发了热烈关注。该帖子包含了一个链接：https://pocket.network/case-study-building-a-decentralized-deepseek-combining-open-data-compute-and-reasoning-with-pocket-network/ ，目前已收获了众多点赞和大量评论，大家主要围绕去中心化 LLM 模型的运行、优势、潜在问题等展开了激烈的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提出疑问，认为 Pocket 只是处理 API 调用中继，并非实际运行模型，这与中心化的 AI 托管有何不同。也有人解释，在这个构建中，模型运行在 Akash 上，这种去中心化的方式更具弹性、抗审查，有时成本更低。 有用户指出，以分布式方式运行 LLM 需要极高的带宽和极低的节点间延迟，目前这几乎限制了在单台机器之外的运行。 还有人质疑，如果完全去中心化，是否能保证隐私，用户的提示如何传递。有人提到现代密码学可以解决许多问题，并提供了相关链接：https://dev.poktroll.com/protocol/primitives/claim_and_proof_lifecycle#introduction 。 有人对加密验证的工作方式提出疑问，比如如何确保获得的是完整模型而非量化模型，以及如何保证用户提示不被记录、IP 不被记录等。 有人认为这个方案存在一些重大漏洞，感觉只是将加密项目嫁接到 AI 项目上，没有明显的额外好处。但也有人认为抗审查是一个重要优势，比如不需要 KYC 、信用卡等。 有人觉得看到绕过大型科技公司管控的新方式很酷，好奇何时能真正实现。有人分享自己正在尝试，已经让 Aakash 运行起来，并在处理 API 相关的文档。还有人表示去中心化的计算、存储和 API 访问意味着对大型提供商的依赖减少，对于来自花费大量资金在 AWS 上的人来说，很期待看到其在实际使用中的表现。有人认为如果能更便宜地运行 AI 模型就很好，但需要看稳定性。也有人认为 Pocket 背后有出色的技术和研究。

总的来说，大家对于这种去中心化的 LLM 模型既有期待和好奇，也存在诸多疑问和担忧。其在实际应用中的效果、隐私保护、稳定性等问题仍有待进一步观察和探讨。