OPML: Sistema de aprendizagem de máquina em blockchain baseado em uma abordagem otimista

OPML( é um novo sistema de IA em Blockchain que utiliza métodos otimistas para inferência e treinamento/ajuste fino de modelos de IA em sistemas de Blockchain. Comparado ao ZKML, o OPML pode oferecer serviços de ML a um custo mais baixo e com maior eficiência. Os requisitos de hardware do OPML são muito baixos, um PC comum pode executar modelos de linguagem grandes, como o modelo 7B-LLaMA de cerca de 26GB.

OPML utiliza um mecanismo de jogo de verificação para garantir a descentralização e o consenso verificável dos serviços de ML. O processo básico é o seguinte:

1. O requerente inicia a tarefa de serviço ML
2. O servidor conclui a tarefa e envia os resultados para o Blockchain.
3. Resultados de verificação dos validadores, se houver disputas, iniciar o jogo de verificação.
4. Localizar com precisão os passos errados através do protocolo de divisão
5. Realizar arbitragem passo a passo em contratos inteligentes

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Jogo de Verificação de Uma Fase

O princípio de funcionamento do protocolo de localização precisa em uma única fase é semelhante ao cálculo da delegação )RDoC(, assumindo que múltiplas partes executam o mesmo programa, identificando os passos controversos por meio de questionamentos mútuos, e depois arbitrados por contratos inteligentes de Blockchain.

As principais características do jogo de validação de uma só fase OPML:

• Construir uma máquina virtual dedicada )VM( para execução off-chain e arbitragem on-chain
• Implementar uma biblioteca DNN leve para aumentar a eficiência da inferência de IA
• Usar tecnologia de compilação cruzada para compilar código AI em instruções VM
• A imagem VM é gerida por uma árvore de Merkle, apenas o hash raiz é enviado para a Blockchain.

Testes mostraram que, em um PC comum, é possível concluir a inferência básica de DNN em menos de 2 segundos, e todo o processo do desafio pode ser concluído em 2 minutos.

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Jogo de Verificação em Múltiplas Fases

Para superar as limitações do esquema de uma única fase, a OPML introduziu um jogo de verificação de múltiplas fases:

• Usar VM apenas na fase final, as outras fases podem ser executadas no ambiente local
• Aproveitar ao máximo a capacidade de aceleração de hardware como CPU, GPU, TPU
• Aumentar significativamente o desempenho de execução, reduzindo a dependência de VM

Design chave do OPML em múltiplas fases:

1. Representar o processo de cálculo de ML como um gráfico de cálculo
2. Validar o jogo de verificação no nível do gráfico )Phase-2(
3. O cálculo do nó de controvérsia é convertido em instruções VM para a validação da Fase-1
4. Usar árvores de Merkle para garantir integridade e segurança entre estágios

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Melhoria de desempenho

A análise indica que o OPML de múltiplas fases tem vantagens significativas em comparação com a solução de uma única fase:

• Aumento de velocidade de cálculo em α vezes ) α para GPU/razão de aceleração paralela (
• O tamanho da árvore de Merkle reduz de O)mn( para O)m+n(

Essas melhorias aumentaram significativamente a eficiência e a escalabilidade do sistema.

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Consistência e Determinismo

Para garantir a consistência dos resultados do OPML, foram tomadas as seguintes medidas:

1. Usar o algoritmo de ponto fixo ) para quantificação da tecnologia ( para reduzir o impacto do erro de ponto flutuante.
2. Adotar uma biblioteca de ponto flutuante de software consistente entre plataformas

Essas tecnologias superaram efetivamente os desafios trazidos por variáveis de ponto flutuante e diferenças de plataforma.

OPML apresenta vantagens significativas na redução de custos e aumento de eficiência, abrindo novas possibilidades para aplicações de Blockchain AI. O projeto ainda está em desenvolvimento contínuo, e desenvolvedores interessados são bem-vindos a contribuir.

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