OPML: Système d'apprentissage automatique Blockchain basé sur l'approche optimiste

OPML( est un système d'IA Blockchain innovant qui peut effectuer l'inférence et l'entraînement/ajustement de modèles d'IA sur les systèmes Blockchain en utilisant une approche optimiste. Comparé à ZKML, OPML peut offrir des services de ML à coût réduit et à efficacité accrue. Les exigences matérielles d'OPML sont très faibles, un PC ordinaire peut faire fonctionner des modèles de langage de grande taille, tels que le modèle 7B-LLaMA d'environ 26 Go.

OPML utilise un mécanisme de jeu de validation pour garantir la décentralisation et le consensus vérifiable des services ML. Le processus de base est le suivant :

1. Le demandeur lance une tâche de service ML
2. Le serveur termine la tâche et soumet le résultat sur la Blockchain.
3. Les validateurs vérifient les résultats, s'il y a un litige, le jeu de validation est lancé.
4. Localiser précisément les étapes erronées grâce au protocole de bifurcation
5. Effectuer une arbitrage étape par étape sur un contrat intelligent

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Jeu de vérification à une étape

Le fonctionnement du protocole de localisation précise à une seule étape est similaire à celui du calcul d'une délégation )RDoC(, en supposant que plusieurs parties exécutent le même programme, en identifiant les étapes contestées par des interrogations mutuelles, puis par arbitrage d'un contrat intelligent sur la blockchain.

Les principales caractéristiques du jeu de validation en une seule étape OPML :

• Construire une machine virtuelle dédiée )VM( pour l'exécution hors chaîne et l'arbitrage sur chaîne.
• Mettre en œuvre une bibliothèque DNN légère pour améliorer l'efficacité de l'inférence AI
• Utiliser la technologie de compilation croisée pour compiler le code AI en instructions VM
• L'image VM est gérée par un arbre de Merkle, seule la racine du hachage est téléchargée sur la chaîne.

Des tests ont montré que l'inférence DNN de base peut être effectuée en moins de 2 secondes sur un PC ordinaire, et l'ensemble du processus de défi peut être complété en moins de 2 minutes.

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Jeu de validation multi-niveaux

Pour surmonter les limitations de la solution à une seule étape, OPML a introduit un jeu de vérification multi-étapes :

• Utiliser la VM uniquement à la dernière étape, les autres étapes peuvent être exécutées dans l'environnement local.
• Profitez pleinement des capacités d'accélération matérielle telles que le CPU, le GPU et le TPU.
• Améliorer considérablement les performances d'exécution en réduisant la dépendance à la VM

Conception clé de l'OPML multi-étapes :

1. Représenter le processus de calcul ML sous forme de graphique de calcul
2. Effectuer des jeux de vérification au niveau du graphique )Phase-2(
3. Les nœuds de litige sont calculés en instructions VM pour la vérification de la Phase-1
4. Utiliser un arbre de Merkle pour garantir l'intégrité et la sécurité entre les phases.

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Améliorations des performances

L'analyse montre que le OPML multi-étapes présente des avantages significatifs par rapport aux solutions à une seule étape :

• Vitesse de calcul augmentée de α fois ) α pour le ratio d'accélération GPU/parallèle (
• La taille de l'arbre Merkle passe de O)mn( à O)m+n(

Ces améliorations ont considérablement augmenté l'efficacité et l'évolutivité du système.

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Cohérence et déterminisme

Pour assurer la cohérence des résultats OPML, les mesures suivantes ont été prises :

1. Utiliser l'algorithme à point fixe ) pour quantifier la technologie ( afin de réduire l'impact des erreurs de flottement.
2. Adoptez une bibliothèque de points flottants logicielle cohérente multiplateforme

Ces technologies permettent de surmonter efficacement les défis posés par les variables à virgule flottante et les différences de plateforme.

OPML présente des avantages significatifs en termes de réduction des coûts et d'amélioration de l'efficacité, ouvrant de nouvelles possibilités pour les applications AI de la Blockchain. Ce projet est toujours en cours de développement, et les développeurs intéressés sont invités à contribuer.

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