OPML: حل بلوكتشين مبتكر يجمع بين التفاؤل والتعلم الآلي

OPML(التعلم الآلي التفاؤلي) هو نظام بلوكتشين جديد يمكنه إجراء استنتاج وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة تفاؤلية. بالمقارنة مع ZKML، يمكن لـ OPML توفير خدمات ML بكفاءة عالية وبتكلفة منخفضة. متطلبات الأجهزة لـ OPML منخفضة، حيث يمكن للكمبيوتر العادي تشغيل نماذج اللغة الكبيرة مثل 7B-LLaMA( بحوالي 26GB) بدون GPU.

! OPML: التعلم الآلي مع مجموعة متفائلة

يستخدم OPML آلية لعبة تحقق لضمان اللامركزية والتوافق القابل للتحقق لخدمات ML:

1. يقوم الطالب ببدء مهمة خدمة ML
2. أكمل الخادم المهمة وقام بإضافة النتائج إلى البلوكتشين
3. يتحقق المدقق من النتائج، وإذا كان هناك اعتراض، يتم بدء لعبة التحقق
4. أخيرًا، يتم إجراء التحكيم خطوة بخطوة على العقد الذكي

! OPML: التعلم الآلي مع نظام التجميع المتفائل

تشبه لعبة التحقق من المرحلة الواحدة OPML وتفويض الحساب ( RDoC ):

• بناء آلة افتراضية ( VM ) للتنفيذ خارج السلسلة والتحكيم على السلسلة
• تصميم مكتبة DNN خفيفة الوزن لضمان كفاءة استدلال نموذج AI في VM
• ترجمة كود استدلال الذكاء الاصطناعي إلى تعليمات VM
• إدارة صور VM باستخدام شجرة ميركل، فقط قم بتحميل تجزئة الجذر إلى البلوكتشين

يمكن لبروتوكول التقسيم تحديد خطوات النزاع وإرسالها إلى عقد التحكيم على البلوكتشين. تظهر اختبارات نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسية أن استدلال DNN داخل VM يتم في أقل من ثانيتين، بينما يتم إكمال عملية التحدي بأكملها في أقل من دقيقتين.

! OPML: التعلم الآلي مع مجموعة متفائلة

لتجاوز قيود اتفاقية المرحلة الواحدة، قدمت OPML لعبة تحقق متعددة المراحل:

• حساب فقط في المرحلة الأخيرة في VM، يمكن تنفيذ المراحل الأخرى في البيئة المحلية
• استخدم تسريع الأجهزة مثل CPU و GPU و TPU، والأداء قريب من البيئة الأصلية
• استخدام شجرة ميركل لضمان السلامة والأمان عبر المراحل

مثال على نموذج LLaMA لنموذج OPML من مرحلتين:

1. تمثيل حساب ML كرسمة حسابية G
2. 先在 حساب الرسم البياني进行验证博弈(Phase-2)
3. بعد تحديد نقاط النزاع، انتقل إلى المرحلة-1
4. تحويل الحسابات ذات العقدة الواحدة إلى تعليمات VM للتحقق

! OPML: التعلم الآلي مع مجموعة متفائلة

تسريع بمعدل α مقارنةً بتنفيذ مرحلة واحدة، كما أن حجم شجرة ميركل انخفض من O(mn) إلى O(m+n).

لضمان اتساق نتائج ML، يستخدم OPML:

1. خوارزمية ثابتة ( تقنية الكمية ) تقليل خطأ النقطة العائمة
2. تضمن مكتبة الفاصلة العائمة للبرمجيات اتساق عبر المنصات

يتركز OPML على استدلال نماذج ML، كما يدعم عملية التدريب، وهو حل ML عام. مقارنةً بـ ZKML، يتمتع OPML بميزات واضحة من حيث التكلفة والكفاءة والعمومية.

! OPML: التعلم الآلي مع نظام التجميع المتفائل