OPML: Solution Blockchain innovante combinant Optimistic et apprentissage automatique
OPML(Optimistic machine learning) est un nouveau système Blockchain, capable de réaliser l'inférence et l'entraînement de modèles d'IA par la méthode Optimistic. Comparé à ZKML, OPML peut fournir des services de ML à faible coût et avec une grande efficacité. Les exigences matérielles d'OPML sont faibles, un PC ordinaire peut faire fonctionner de grands modèles de langage tels que 7B-LLaMA( d'environ 26GB) sans GPU.
OPML utilise un mécanisme de jeu de validation pour garantir la décentralisation et le consensus vérifiable des services ML:
Le demandeur lance une tâche de service ML
Le serveur termine la tâche et met le résultat sur la Blockchain
Les validateurs vérifient les résultats, en cas de désaccord, ils déclenchent le jeu de validation.
Enfin, effectuer un arbitrage étape par étape sur le contrat intelligent
Le jeu de validation à une seule étape d'OPML est similaire à la délégation de calcul (RDoC) :
Construire une machine virtuelle (VM) pour l'exécution hors chaîne et l'arbitrage sur chaîne.
Concevoir une bibliothèque DNN légère pour garantir l'efficacité de l'inférence des modèles d'IA dans la VM
Compiler croisé le code d'inférence AI en instructions VM
Gérer les images VM avec un arbre de Merkle, ne télécharger que le hachage racine sur la chaîne.
Le protocole de bifurcation peut localiser les étapes de litige et les envoyer au contrat d'arbitrage sur la blockchain. Les tests du modèle AI de base montrent que l'inférence DNN dans la VM est achevée en moins de 2 secondes, et l'ensemble du processus de défi est terminé en moins de 2 minutes.
Pour surmonter les limites des protocoles à une seule étape, OPML a proposé un jeu de validation multi-étapes :
Seule la dernière étape est calculée dans la VM, les autres étapes peuvent être exécutées dans l'environnement local.
Utiliser des matériels tels que CPU, GPU, TPU pour l'accélération, avec des performances proches de l'environnement natif
Utilisation d'un arbre de Merkle pour garantir l'intégrité et la sécurité entre les phases.
Exemple de OPML en deux phases avec le modèle LLaMA:
Représenter le calcul ML sous forme de graphe de calcul G
D'abord, validez le jeu sur le graphique de calcul (Phase-2)
Après avoir identifié les nœuds de contestation, entrez dans la Phase-1
Convertir le calcul à nœud unique en instructions VM pour vérification
La mise en œuvre multi-étapes d'OPML accélère α fois par rapport à une mise en œuvre à une seule étape, la taille de l'arbre de Merkle passe également de O(mn) à O(m+n).
Pour garantir la cohérence des résultats de ML, OPML adopte :
Algorithme fixe ( technologie de quantification ) réduire l'erreur de flottement
La bibliothèque de nombres à virgule flottante garantit la cohérence interplateforme
OPML se concentre sur l'inférence de modèles ML, tout en prenant également en charge le processus d'entraînement, ce qui en fait une solution ML universelle. Par rapport à ZKML, OPML présente des avantages évidents en termes de coût, d'efficacité et de polyvalence.
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screenshot_gains
· 07-27 16:22
op op chute不停
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TideReceder
· 07-27 11:20
Encore une entreprise qui veut se faire prendre pour des cons.
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SelfMadeRuggee
· 07-24 23:05
Ce n'est qu'un projet à la mode.
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DaoTherapy
· 07-24 17:00
Essayez de nouvelles choses !!
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OvertimeSquid
· 07-24 16:58
Encore le moment de prendre les gens pour des idiots.
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FallingLeaf
· 07-24 16:43
Comment encore un nouveau plan ?
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GasWaster
· 07-24 16:37
frais de gas bas ? enfin... je vais probablement quand même échouer mes txs cependant
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WhaleWatcher
· 07-24 16:37
Encore un qui se fait passer pour un projet décentralisé pour prendre les gens pour des idiots.
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CryptoPunster
· 07-24 16:31
pigeons avancés : OPML nouvelle machine à prendre les gens pour des idiots !
OPML : une solution blockchain révolutionnaire combinant Optimistic et apprentissage automatique
OPML: Solution Blockchain innovante combinant Optimistic et apprentissage automatique
OPML(Optimistic machine learning) est un nouveau système Blockchain, capable de réaliser l'inférence et l'entraînement de modèles d'IA par la méthode Optimistic. Comparé à ZKML, OPML peut fournir des services de ML à faible coût et avec une grande efficacité. Les exigences matérielles d'OPML sont faibles, un PC ordinaire peut faire fonctionner de grands modèles de langage tels que 7B-LLaMA( d'environ 26GB) sans GPU.
OPML utilise un mécanisme de jeu de validation pour garantir la décentralisation et le consensus vérifiable des services ML:
Le jeu de validation à une seule étape d'OPML est similaire à la délégation de calcul (RDoC) :
Le protocole de bifurcation peut localiser les étapes de litige et les envoyer au contrat d'arbitrage sur la blockchain. Les tests du modèle AI de base montrent que l'inférence DNN dans la VM est achevée en moins de 2 secondes, et l'ensemble du processus de défi est terminé en moins de 2 minutes.
Pour surmonter les limites des protocoles à une seule étape, OPML a proposé un jeu de validation multi-étapes :
Exemple de OPML en deux phases avec le modèle LLaMA:
La mise en œuvre multi-étapes d'OPML accélère α fois par rapport à une mise en œuvre à une seule étape, la taille de l'arbre de Merkle passe également de O(mn) à O(m+n).
Pour garantir la cohérence des résultats de ML, OPML adopte :
OPML se concentre sur l'inférence de modèles ML, tout en prenant également en charge le processus d'entraînement, ce qui en fait une solution ML universelle. Par rapport à ZKML, OPML présente des avantages évidents en termes de coût, d'efficacité et de polyvalence.