OPML: Giải pháp Blockchain sáng tạo kết hợp giữa Optimistic và học máy

OPML(Máy học lạc quan) là một hệ thống blockchain mới, có thể thực hiện suy diễn và đào tạo mô hình AI thông qua phương pháp Optimistic. So với ZKML, OPML có thể cung cấp dịch vụ ML với chi phí thấp và hiệu quả cao. Yêu cầu phần cứng của OPML khá thấp, máy tính cá nhân thông thường không cần GPU vẫn có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn như 7B-LLaMA( khoảng 26GB).

OPML áp dụng cơ chế trò chơi xác thực để đảm bảo sự phi tập trung và đồng thuận có thể xác minh của dịch vụ ML:

1. Người yêu cầu khởi động nhiệm vụ dịch vụ ML
2. Máy chủ hoàn thành nhiệm vụ và đưa kết quả lên chuỗi
3. Người xác thực kiểm tra kết quả, nếu có ý kiến trái chiều thì khởi động trò chơi xác thực
4. Cuối cùng thực hiện trọng tài từng bước trên hợp đồng thông minh

Trò chơi xác minh đơn giai đoạn OPML tương tự như ủy quyền tính toán (RDoC):

• Xây dựng máy ảo (VM) để thực thi ngoài chuỗi và trọng tài trên chuỗi.
• Thiết kế thư viện DNN nhẹ đảm bảo hiệu quả suy diễn mô hình AI trong VM
• Biên dịch chéo mã suy diễn AI thành lệnh VM
• Sử dụng cây Merkle để quản lý hình ảnh VM, chỉ tải lên băm gốc lên chuỗi

Giao thức phân đoạn có thể xác định các bước tranh chấp và gửi đến hợp đồng trọng tài trên chuỗi. Các thử nghiệm mô hình AI cơ bản cho thấy, việc suy diễn DNN trong VM hoàn thành trong 2 giây, toàn bộ quá trình thách thức hoàn thành trong 2 phút.

Để vượt qua những hạn chế của giao thức một giai đoạn, OPML đã đề xuất trò chơi xác thực nhiều giai đoạn:

• Chỉ giai đoạn cuối cùng được tính toán trong VM, các giai đoạn khác có thể thực hiện trong môi trường địa phương
• Sử dụng tăng tốc phần cứng như CPU, GPU, TPU, hiệu suất gần giống với môi trường gốc
• Sử dụng cây Merkle để đảm bảo tính toàn vẹn và an ninh giữa các giai đoạn

Hai giai đoạn OPML với mô hình LLaMA làm ví dụ:

1. Biểu diễn tính toán ML dưới dạng đồ thị tính toán G
2. Trước tiên tiến hành xác minh trò chơi trong đồ thị tính toán (Phase-2)
3. Định vị các nút tranh chấp sau khi vào Phase-1
4. Chuyển đổi tính toán đơn nút thành lệnh VM để xác minh

So với việc thực hiện một giai đoạn, OPML nhiều giai đoạn tăng tốc α lần, kích thước cây Merkle cũng giảm từ O(mn) xuống O(m+n).

Để đảm bảo tính nhất quán của kết quả ML, OPML áp dụng:

1. Thuật toán điểm cố định ( công nghệ định lượng ) giảm thiểu sai số số thực
2. Thư viện số thực phần mềm đảm bảo tính nhất quán đa nền tảng

OPML tập trung vào suy diễn mô hình ML, cũng hỗ trợ quá trình đào tạo, là giải pháp ML tổng quát. So với ZKML, OPML có những ưu thế rõ rệt về chi phí, hiệu suất, và tính phổ quát.