NEARプロトコル共同創業者のイリヤ・ポロシュキン氏は、NEARプロトコルエコシステム内でAIモデルの改善を協働的なクラウドソーシングプロセスにする基盤「Delta League」を開始した。ポロシュキン氏は自身の@ilblackdragonアカウントを通じてこの取り組みを発表した。単一の開発チームに依存するのではなく、プラットフォームは外部の貢献者にAIモデルへの変更提案を許可し、すべての提出物は検証手順と非公開テストを通じて評価される。

Delta Leagueはモデル改善をどう評価するか

参加者は、Low-Rank Adaptation（LoRA）ファイル、スパースまたはデンスな重み差分、完全なモデルチェックポイントなど、複数の種類のモデル修正を提出できる。これらの提出物は、AIモデルが情報を処理し応答を生成する方法を決める数値的な重みを変更するものである。

Delta Leagueのウェブサイトによると、プラットフォームは検証手順と非公開テストを実行する前に、提出された重みを検証する。各修正は非公開のテストセットに基づくスコアを受け取り、貢献者は評価データ自体にアクセスすることなく、元のモデルとの性能比較が可能になる。評価データを非公開に保つことで、スコア対象の問いに直接調整されることを防いでおり、これはテストセットが公開されている場合の既知の弱点である。

このシステムは、検証済みのすべてのモデルバージョンの系譜も保存する。貢献者は以前に提出された改良を出発点としてさらなる修正を行うことができ、各新バージョンは変更対象のモデルとリンクされたままとなる。

初回コンペティションはQwen3.5 0.8Bを対象

初回コンペティションは、AlibabaのQwenファミリーに属する比較的小型のオープンモデルQwen3.5 0.8Bを中心に構成されており、0.8Bという名称は約8億パラメータを示す。これまでに5件の検証済み修正により、報告スコアは18.6%から19%に上昇した。

改善幅は限定的であるものの、この初期結果はDelta Leagueの検証・評価プロセスが稼働中のモデル上でどのように機能するかを示す初期の実証となっている。

ロードマップにあるアーキテクチャ変更と企業向けテスト

プラットフォームの次の開発フェーズでは、モデル重みの修正を超えた拡張が予定されている。今後数日中にモデルアーキテクチャへの変更サポートが計画されており、参加者がモデルの構造に対するより根本的な調整を提案できる可能性がある。

Delta Leagueは、企業向けのカスタムテスト機能の導入も計画している。このテストにより、企業は自社の業務に固有のタスクや要件に対して提出された修正を評価できるようになる。

アーキテクチャレベルの変更と企業定義の評価の追加により、コンペティションで受け入れられる貢献の種類が広がる可能性がある。ただし、これらの機能はリリース時点で利用可能な機能ではなく、今後提供予定の機能として説明されている。

ポロシュキン氏のオープンAIに対する広いビジョン

この取り組みは、オープンでユーザー所有の人工知能に対するポロシュキン氏の幅広い関心を反映している。同氏は最新の大規模言語モデルの基盤となるTransformerアーキテクチャを導入した2017年の研究論文「Attention Is All You Need」の共著者であり、現在はFast CompanyによるとNEAR AIでの業務を主宰している。

Open Commonsがまとめたポッドキャストインタビューの中で、ポロシュキン氏は、モデル重みを公開するだけではAIシステムをオープンソースと見なすには不十分であると主張した。また、訓練データ、訓練レシピ、開発手法へのアクセスの重要性を強調した。

Delta Leagueは、モデル開発を共有改善プロセスとして扱うことでこの哲学を実践している。貢献者は変更を提出し、非公開データに対して評価を受け、検証済みバージョンをさらなる開発に提供する。

このクラウドソーシング型のアプローチが、より大規模で複雑なAIモデルに意味のある改善をもたらせるかは依然として不確かである。Qwen3.5 0.8Bの初期結果は測定可能だが控えめな向上を示しており、より幅広い性能は今後の提出を通じて実証される必要がある。今後の注目点は、約束されたアーキテクチャ編集サポートの提供と、Qwen3.5 0.8Bのスコアが19%を超えてさらに動くかどうかである。

出典: BSC News