OPML: Soluciones innovadoras de cadena de bloques que combinan Optimistic y aprendizaje automático
OPML(El aprendizaje automático Optimista) es un nuevo tipo de sistema de Cadena de bloques que permite la inferencia y el entrenamiento de modelos de IA mediante el método Optimista. En comparación con ZKML, OPML puede ofrecer servicios de ML a bajo costo y alta eficiencia. Los requisitos de hardware de OPML son bajos, una PC común puede ejecutar modelos de lenguaje grandes como 7B-LLaMA( con aproximadamente 26GB).
OPML adopta un mecanismo de juego de verificación para garantizar la descentralización y el consenso verificable del servicio ML:
El solicitante inicia la tarea de servicio ML
El servidor completa la tarea y coloca el resultado en la cadena de bloques
Los validadores revisan los resultados, y si hay objeciones, se inicia el juego de verificación.
Finalmente, realizar la arbitraje paso a paso en el contrato inteligente
El juego de verificación de una sola etapa de OPML es similar al cálculo de delegación (RDoC):
Construir la máquina virtual (VM) para la ejecución fuera de la cadena y el arbitraje en la cadena.
Diseñar una biblioteca DNN ligera para garantizar la eficiencia de la inferencia del modelo AI en la VM
Compilar en cruz el código de inferencia de IA a instrucciones de VM
Gestionar imágenes de VM con árboles de Merkle, solo subir el hash raíz a la cadena de bloques
El protocolo de bifurcación puede localizar los pasos de disputa y enviarlos al contrato de arbitraje en la cadena de bloques. Las pruebas del modelo básico de IA muestran que la inferencia DNN dentro de la VM se completa en menos de 2 segundos, y todo el proceso de desafío se completa en menos de 2 minutos.
Para superar las limitaciones del protocolo de una sola etapa, OPML propone un juego de verificación de múltiples etapas:
Solo la fase final se calcula en la VM, las otras fases se pueden ejecutar en el entorno local.
Utilizando aceleración de hardware como CPU, GPU, TPU, el rendimiento se acerca al entorno nativo
Utilizar árboles de Merkle para garantizar la integridad y seguridad entre fases
Modelo LLaMA como ejemplo de OPML de dos etapas:
Representar el cálculo de ML como un gráfico de cálculo G
Primero verifica el juego en el gráfico de cálculo (Fase-2)
Ingrese a la Fase-1 después de ubicar los nodos de disputa
Convertir el cálculo de un solo nodo en instrucciones VM para la verificación
La implementación de OPML en múltiples etapas acelera α veces en comparación con la implementación en una sola etapa, y el tamaño del árbol de Merkle se reduce de O(mn) a O(m+n).
Para garantizar la coherencia de los resultados de ML, OPML utiliza:
Algoritmo de punto fijo ( tecnología de cuantificación ) reducción del error de punto flotante
La biblioteca de punto flotante del software garantiza la consistencia multiplataforma
OPML se centra en la inferencia de modelos de ML, también admite el proceso de entrenamiento, y es una solución de ML universal. En comparación con ZKML, OPML tiene ventajas claras en términos de costo, eficiencia y versatilidad.
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screenshot_gains
· 07-27 16:22
op op caída不停
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TideReceder
· 07-27 11:20
Otra empresa que quiere tomar a la gente por tonta ha llegado.
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SelfMadeRuggee
· 07-24 23:05
Solo son proyectos de moda.
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DaoTherapy
· 07-24 17:00
¡Prueba algo nuevo!
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OvertimeSquid
· 07-24 16:58
又到了 tomar a la gente por tonta 机构的时候了
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FallingLeaf
· 07-24 16:43
¿Qué hay de un nuevo plan?
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GasWaster
· 07-24 16:37
¿Tarifas de gas bajas? por fin... aunque probablemente aún fallarán mis txs.
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WhaleWatcher
· 07-24 16:37
Otra vez viene uno que, bajo la apariencia de descentralización, toma a la gente por tonta.
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CryptoPunster
· 07-24 16:31
tontos avanzados: ¡nueva máquina para tomar a la gente por tonta OPML!
OPML: una revolucionaria solución de Cadena de bloques que fusiona Optimistic y el aprendizaje automático
OPML: Soluciones innovadoras de cadena de bloques que combinan Optimistic y aprendizaje automático
OPML(El aprendizaje automático Optimista) es un nuevo tipo de sistema de Cadena de bloques que permite la inferencia y el entrenamiento de modelos de IA mediante el método Optimista. En comparación con ZKML, OPML puede ofrecer servicios de ML a bajo costo y alta eficiencia. Los requisitos de hardware de OPML son bajos, una PC común puede ejecutar modelos de lenguaje grandes como 7B-LLaMA( con aproximadamente 26GB).
OPML adopta un mecanismo de juego de verificación para garantizar la descentralización y el consenso verificable del servicio ML:
El juego de verificación de una sola etapa de OPML es similar al cálculo de delegación (RDoC):
El protocolo de bifurcación puede localizar los pasos de disputa y enviarlos al contrato de arbitraje en la cadena de bloques. Las pruebas del modelo básico de IA muestran que la inferencia DNN dentro de la VM se completa en menos de 2 segundos, y todo el proceso de desafío se completa en menos de 2 minutos.
Para superar las limitaciones del protocolo de una sola etapa, OPML propone un juego de verificación de múltiples etapas:
Modelo LLaMA como ejemplo de OPML de dos etapas:
La implementación de OPML en múltiples etapas acelera α veces en comparación con la implementación en una sola etapa, y el tamaño del árbol de Merkle se reduce de O(mn) a O(m+n).
Para garantizar la coherencia de los resultados de ML, OPML utiliza:
OPML se centra en la inferencia de modelos de ML, también admite el proceso de entrenamiento, y es una solución de ML universal. En comparación con ZKML, OPML tiene ventajas claras en términos de costo, eficiencia y versatilidad.