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Los usuarios finales (individuos y empresas) requieren una gran capacidad de cálculo de GPU para los algoritmos de aprendizaje automático. Pagan con tokens MRDS para aprender el poder de la red. Los modelos grandes en aprendizaje automático pueden mejorar dramáticamente el rendimiento general. Con la llegada del aprendizaje profundo, el campo se está expandiendo rápidamente. Sin embargo, los grandes modelos de redes neuronales enfrentan limitaciones de infraestructura.

Estas limitaciones se pueden superar de varias maneras. Un enfoque es desarrollar unidades de procesamiento gráfico (GPU) más potentes que puedan manejar la carga computacional. Otro enfoque es distribuir la carga a los clientes que hablan a un servidor central para las actualizaciones de capacitación por lotes. Por lo tanto, es posible agrupar el poder de cómputo necesario para entrenar modelos e incentivar la participación a través de una red basada en token Myriads.

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