CrowdTensor는 체크포인트된 자원봉사자 모델 학습 캠페인을 위한 Apache-2.0 오픈소스 프로토콜로, 승인된 CPU, GPU 또는 TPU 셀에 불변의 모델 및 데이터 리비전을 고정하여 제한된 작업을 제공합니다. 이 프로젝트는 Qwen2.5-7B GSM8K 캠페인을 위한 초안 RFC와 함께 베타 등록 절차를 출시했습니다.
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct와 openai/gsm8k를 사용한 완료된 타당성 테스트는 256회의 실제 LoRA/SFT 옵티마이저 단계와 262,144개의 비패딩 토큰으로 프로토콜의 능력을 입증했습니다. 이 테스트에는 단계 128에서 완전한 T4x2 워크어 교체 작업이 포함되어 정밀 일치율 개선치를 71.875%에서 74.219%로 높였습니다. 더 작은 Founding SmolLM2/WikiText-2 캠페인은 이제 공개 HTTPS 기여 경로를 통해 시딩된 실시간 집계 상태를 제공하고 있습니다.
프로젝트는 초안 7B RFC 검토를 요청하며, 특히 신규 홀드아웃 설계, 단계 확장 규칙 및 델타 검증 정책에 중점을 둡니다. 등록은 통제되고 있으며, 저자들은 독립적인 물리적 멀티호스트 증거와 무허가 적대적 안전성이 아직 부족하다고 지적했습니다.