OPML: İyimserlik yöntemine dayalı Blok Zinciri makine öğrenim sistemi
OPML(optimist makine öğrenimi), blok zinciri AI sistemlerinin yeni bir türüdür ve blok zinciri sistemleri üzerinde optimist bir yöntemle AI model çıkarımı ve eğitim/ince ayar yapabilir. ZKML ile karşılaştırıldığında, OPML daha düşük maliyetli ve daha yüksek verimlilikte ML hizmetleri sunabilir. OPML'nin donanım gereksinimleri oldukça düşüktür, sıradan bir PC, yaklaşık 26GB'lık 7B-LLaMA modelini çalıştırabilir.
OPML, ML hizmetlerinin merkeziyetsizliğini ve doğrulanabilir mutabakatını sağlamak için doğrulama oyun mekanizmasını benimser. Temel süreci aşağıdaki gibidir:
Talep eden ML hizmet görevini başlatır
Sunucu görevi tamamlar ve sonucu zincire gönderir.
Doğrulayıcıların doğrulama sonuçları, eğer bir tartışma varsa doğrulama oyunu başlatılır.
Hata adımlarını kesin olarak belirlemek için ikili protokolü kullanın
Akıllı sözleşme üzerinde adım adım tahkim yapmak
Tek Aşamalı Doğrulama Oyunu
Tek aşamalı hassas konumlandırma protokolünün çalışma prensibi, çok tarafın aynı programı yürüttüğünü varsayarak, karşılıklı sorgulamalarla anlaşmazlık adımlarını bulmak ve ardından Blok Zinciri akıllı sözleşmeleri ile tahkim etmektir. (RDoC)
OPML Tek Aşamalı Doğrulama Oyunlarının Ana Özellikleri:
Özel sanal makine (VM)'i blok zinciri dışında yürütme ve blok zinciri üzerinde tahkim için inşa et
AI çıkarım verimliliğini artırmak için hafif DNN kütüphanesi uygulamak
AI kodunu VM talimatlarına derlemek için çapraz derleme teknolojisini kullanın
VM görüntüsü, yalnızca kök hash'i zincire yüklemek için Merkle ağacı ile yönetilir.
Gerçek testler, sıradan bir PC'de temel DNN çıkarımının 2 saniye içinde tamamlanabileceğini, tüm zorluk sürecinin ise 2 dakika içinde tamamlanabileceğini göstermektedir.
Çok Aşamalı Doğrulama Oyunu
Tek aşamalı yaklaşımın sınırlamalarını aşmak için, OPML çok aşamalı doğrulama oyunu getirdi:
Sadece son aşamada VM kullanın, diğer aşamalar yerel ortamda gerçekleştirilebilir.
CPU, GPU, TPU gibi donanım hızlandırma yeteneklerinden tam olarak yararlanın
VM bağımlılığını azaltarak, yürütme performansını önemli ölçüde artırır.
Çok aşamalı OPML'in ana tasarımı:
ML hesaplama sürecini hesaplama grafiği olarak gösterin
Hesaplama katmanında doğrulama oyunu ( Aşama-2)
Tartışma düğümü hesaplaması, Phase-1 doğrulaması için VM talimatına dönüştürülür.
Merkle Ağaçlarını kullanarak aşamalar arası bütünlük ve güvenliği sağlamak
Performans İyileştirmesi
Analizler, çok aşamalı OPML'nin tek aşamalı çözüme göre önemli avantajlar sağladığını göstermektedir:
Hesaplama hızı α kat artırıldı ( α GPU/paralel hızlandırma oranı )
Merkle ağacı boyutu O(mn)'den O(m+n)'e düştü
Bu iyileştirmeler sistemin verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde artırdı.
Tutarlılık ve Kesinlik
OPML sonuç tutarlılığını sağlamak için aşağıdaki önlemler alınmıştır:
Sabit nokta algoritması ( ile kuantizasyon teknolojisi ) kayan nokta hata etkisini azaltır
Platformlar arası tutarlı bir yazılım kayan nokta kütüphanesi kullanın
Bu teknolojiler, kayan nokta değişkenleri ve platform farklılıklarının getirdiği zorlukları etkili bir şekilde aşmaktadır.
OPML, maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma gibi konularda belirgin avantajlara sahiptir ve Blok Zinciri AI uygulamaları için yeni olasılıklar açmaktadır. Proje hâlâ devam eden bir geliştirme aşamasındadır, ilgilenen geliştiricilerin katkıda bulunmaya davet edilir.
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.
OPML: Düşük maliyetli ve yüksek verimli Blok Zinciri AI sistemi yeni paradigmaları
OPML: İyimserlik yöntemine dayalı Blok Zinciri makine öğrenim sistemi
OPML(optimist makine öğrenimi), blok zinciri AI sistemlerinin yeni bir türüdür ve blok zinciri sistemleri üzerinde optimist bir yöntemle AI model çıkarımı ve eğitim/ince ayar yapabilir. ZKML ile karşılaştırıldığında, OPML daha düşük maliyetli ve daha yüksek verimlilikte ML hizmetleri sunabilir. OPML'nin donanım gereksinimleri oldukça düşüktür, sıradan bir PC, yaklaşık 26GB'lık 7B-LLaMA modelini çalıştırabilir.
OPML, ML hizmetlerinin merkeziyetsizliğini ve doğrulanabilir mutabakatını sağlamak için doğrulama oyun mekanizmasını benimser. Temel süreci aşağıdaki gibidir:
Tek Aşamalı Doğrulama Oyunu
Tek aşamalı hassas konumlandırma protokolünün çalışma prensibi, çok tarafın aynı programı yürüttüğünü varsayarak, karşılıklı sorgulamalarla anlaşmazlık adımlarını bulmak ve ardından Blok Zinciri akıllı sözleşmeleri ile tahkim etmektir. (RDoC)
OPML Tek Aşamalı Doğrulama Oyunlarının Ana Özellikleri:
Gerçek testler, sıradan bir PC'de temel DNN çıkarımının 2 saniye içinde tamamlanabileceğini, tüm zorluk sürecinin ise 2 dakika içinde tamamlanabileceğini göstermektedir.
Çok Aşamalı Doğrulama Oyunu
Tek aşamalı yaklaşımın sınırlamalarını aşmak için, OPML çok aşamalı doğrulama oyunu getirdi:
Çok aşamalı OPML'in ana tasarımı:
Performans İyileştirmesi
Analizler, çok aşamalı OPML'nin tek aşamalı çözüme göre önemli avantajlar sağladığını göstermektedir:
Bu iyileştirmeler sistemin verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde artırdı.
Tutarlılık ve Kesinlik
OPML sonuç tutarlılığını sağlamak için aşağıdaki önlemler alınmıştır:
Bu teknolojiler, kayan nokta değişkenleri ve platform farklılıklarının getirdiği zorlukları etkili bir şekilde aşmaktadır.
OPML, maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma gibi konularda belirgin avantajlara sahiptir ve Blok Zinciri AI uygulamaları için yeni olasılıklar açmaktadır. Proje hâlâ devam eden bir geliştirme aşamasındadır, ilgilenen geliştiricilerin katkıda bulunmaya davet edilir.