OPML: Optimistik ve makine öğrenimini birleştiren yenilikçi Blok Zinciri çözümleri
OPML(Optimistik Makine Öğrenimi), AI model çıkarımı ve eğitimi için Optimistik yöntemle çalışan yeni bir blok zinciri sistemidir. ZKML ile karşılaştırıldığında, OPML düşük maliyetle yüksek verimlilikte ML hizmetleri sunabilmektedir. OPML'nin donanım gereksinimleri düşüktür, sıradan bir PC, 7B-LLaMA( gibi büyük dil modellerini GPU olmadan çalıştırabilir, yaklaşık 26GB).
OPML, ML hizmetinin merkeziyetsizliğini ve doğrulanabilir konsensüsü sağlamak için doğrulama oyunu mekanizmasını benimsemektedir:
Talep eden ML hizmet görevini başlatır.
Sunucu görevi tamamlar ve sonucu blok zincirine ekler
Doğrulayıcı sonuçları kontrol eder, eğer itiraz varsa doğrulama oyununu başlatır.
Son olarak akıllı sözleşme üzerinde adım adım tahkim yapın
OPML'nin tek aşamalı doğrulama oyunu, hesaplama yetkilendirmesi (RDoC) ile benzer:
(VM) için zincir dışı yürütme ve zincir içi tahkim amacıyla sanal makine inşa etmek.
VM içindeki AI modelinin çıkarım verimliliğini sağlamak için hafif DNN kütüphanesi tasarlamak
AI çıkarım kodunu VM talimatlarına çapraz derleme
VM görüntülerini yönetmek için Merkle ağacını kullanın, sadece kök hash'ini zincire yükleyin
İki taraflı protokol, anlaşmazlık adımlarını belirleyebilir ve bunları zincir üzerindeki tahkim sözleşmesine gönderebilir. Temel AI modeli testleri, VM içindeki DNN çıkarımının 2 saniye içinde tamamlandığını ve tüm zorluk sürecinin 2 dakika içinde tamamlandığını göstermektedir.
Tek aşamalı protokolün sınırlamalarını aşmak için, OPML çok aşamalı doğrulama oyunu önerdi:
Sadece son aşama VM'de hesaplanır, diğer aşamalar yerel ortamda gerçekleştirilebilir.
CPU, GPU, TPU gibi donanımları kullanarak hızlandırma, performans neredeyse yerel ortam seviyesindedir
Aşama geçişlerinde bütünlüğü ve güvenliği sağlamak için Merkle ağaçları kullanılır.
LLaMA modeli örneği ile iki aşamalı OPML:
ML hesaplamasını hesaplama grafiği G olarak temsil et
Önce hesaplama grafiğinde doğrulama oyunu (Phase-2)
Tartışmalı düğümleri belirledikten sonra Phase-1'e girin
Tek düğüm hesaplamasını VM talimatlarına çevirerek doğrulayın
Çok aşamalı OPML, tek aşamalı uygulamaya göre α kat hızlanma sağlarken, Merkle ağacının boyutu da O(mn)'den O(m+n)'e düştü.
ML sonuç tutarlılığını sağlamak için, OPML şunları kullanır:
Kesin Nokta Algoritması ( Kuantizasyon Teknolojisi ) Kayan Nokta Hatasını Azaltma
Yazılım kayan nokta kütüphanesi çapraz platform tutarlılığını garanti eder.
OPML, ML model çıkarımına odaklanmaktadır, aynı zamanda eğitim sürecini de desteklemektedir ve genel ML çözümü olarak hizmet vermektedir. ZKML ile karşılaştırıldığında, OPML maliyet, verimlilik ve çok yönlülük gibi alanlarda belirgin avantajlara sahiptir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
9
Share
Comment
0/400
screenshot_gains
· 07-27 16:22
op op düşüş durmuyor
View OriginalReply0
TideReceder
· 07-27 11:20
Yine bir emicinin oyuna getirilmek istediği geldi.
View OriginalReply0
SelfMadeRuggee
· 07-24 23:05
Sadece popüler projeleri speküle etmek.
View OriginalReply0
DaoTherapy
· 07-24 17:00
Yeni numaralar oynayın!!
View OriginalReply0
OvertimeSquid
· 07-24 16:58
又到了insanları enayi yerine koymak机构的时候了
View OriginalReply0
FallingLeaf
· 07-24 16:43
Yine bir yeni plan mı?
View OriginalReply0
GasWaster
· 07-24 16:37
düşük gas ücretleri mi? sonunda... yine de muhtemelen tx'lerim başarısız olacak
View OriginalReply0
WhaleWatcher
· 07-24 16:37
Yine merkeziyetsizliği bahane eden bir emiciler tarafından oyuna getirilmek.
View OriginalReply0
CryptoPunster
· 07-24 16:31
enayiler ilerleme yöntemi: OPML yeni insanları enayi yerine koymak makinesi!
OPML: Optimistik ve makine öğrenimini birleştiren çığır açan Blok Zinciri çözümü
OPML: Optimistik ve makine öğrenimini birleştiren yenilikçi Blok Zinciri çözümleri
OPML(Optimistik Makine Öğrenimi), AI model çıkarımı ve eğitimi için Optimistik yöntemle çalışan yeni bir blok zinciri sistemidir. ZKML ile karşılaştırıldığında, OPML düşük maliyetle yüksek verimlilikte ML hizmetleri sunabilmektedir. OPML'nin donanım gereksinimleri düşüktür, sıradan bir PC, 7B-LLaMA( gibi büyük dil modellerini GPU olmadan çalıştırabilir, yaklaşık 26GB).
OPML, ML hizmetinin merkeziyetsizliğini ve doğrulanabilir konsensüsü sağlamak için doğrulama oyunu mekanizmasını benimsemektedir:
OPML'nin tek aşamalı doğrulama oyunu, hesaplama yetkilendirmesi (RDoC) ile benzer:
İki taraflı protokol, anlaşmazlık adımlarını belirleyebilir ve bunları zincir üzerindeki tahkim sözleşmesine gönderebilir. Temel AI modeli testleri, VM içindeki DNN çıkarımının 2 saniye içinde tamamlandığını ve tüm zorluk sürecinin 2 dakika içinde tamamlandığını göstermektedir.
Tek aşamalı protokolün sınırlamalarını aşmak için, OPML çok aşamalı doğrulama oyunu önerdi:
LLaMA modeli örneği ile iki aşamalı OPML:
Çok aşamalı OPML, tek aşamalı uygulamaya göre α kat hızlanma sağlarken, Merkle ağacının boyutu da O(mn)'den O(m+n)'e düştü.
ML sonuç tutarlılığını sağlamak için, OPML şunları kullanır:
OPML, ML model çıkarımına odaklanmaktadır, aynı zamanda eğitim sürecini de desteklemektedir ve genel ML çözümü olarak hizmet vermektedir. ZKML ile karşılaştırıldığında, OPML maliyet, verimlilik ve çok yönlülük gibi alanlarda belirgin avantajlara sahiptir.