OPML: Mô hình mới của hệ thống AI Blockchain hiệu quả cao với chi phí thấp

2025-07-04 19:42:02

Đang tạo bản tóm tắt

OPML: Hệ thống học máy blockchain dựa trên phương pháp lạc quan

OPML(Lạc quan máy học) là một hệ thống AI blockchain mới, có thể sử dụng phương pháp lạc quan để thực hiện suy diễn và đào tạo/tinh chỉnh mô hình AI cho hệ thống blockchain. So với ZKML, OPML có khả năng cung cấp dịch vụ ML với chi phí thấp hơn và hiệu quả cao hơn. Yêu cầu phần cứng của OPML rất thấp, máy tính cá nhân thông thường cũng có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn, như mô hình 7B-LLaMA khoảng 26GB.

OPML áp dụng cơ chế trò chơi xác minh để đảm bảo dịch vụ ML phi tập trung và đồng thuận có thể xác minh. Quy trình cơ bản như sau:

Người yêu cầu khởi xướng nhiệm vụ dịch vụ ML
Máy chủ hoàn thành nhiệm vụ và gửi kết quả lên chuỗi.
Kết quả xác thực của người xác thực, nếu có tranh chấp thì khởi động trò chơi xác thực
Xác định chính xác bước sai qua giao thức phân số
Thực hiện trọng tài từng bước trên hợp đồng thông minh

Trò chơi xác minh một giai đoạn

Nguyên tắc hoạt động của giao thức định vị chính xác một giai đoạn tương tự như ủy quyền tính toán (RDoC), giả sử nhiều bên thực hiện cùng một chương trình, thông qua việc nghi ngờ lẫn nhau để tìm ra các bước tranh chấp, sau đó được trọng tài bởi hợp đồng thông minh trên Blockchain.

Các đặc điểm chính của trò chơi xác minh một giai đoạn OPML:

Xây dựng máy ảo chuyên dụng (VM) cho thực thi ngoại tuyến và trọng tài trên chuỗi
Triển khai thư viện DNN nhẹ để nâng cao hiệu suất suy diễn AI
Sử dụng công nghệ biên dịch chéo để biên dịch mã AI thành lệnh VM
Hình ảnh VM được quản lý bằng cây Merkle, chỉ tải lên hash gốc lên chuỗi.

Thực nghiệm cho thấy, trên PC thông thường có thể hoàn thành suy diễn DNN cơ bản trong vòng 2 giây, toàn bộ quá trình thách thức có thể hoàn thành trong 2 phút.

Trò chơi xác thực nhiều giai đoạn

Để khắc phục những hạn chế của kế hoạch một giai đoạn, OPML đã giới thiệu trò chơi xác minh nhiều giai đoạn:

Chỉ sử dụng VM ở giai đoạn cuối, các giai đoạn khác có thể thực hiện trong môi trường cục bộ
Tận dụng tối đa khả năng tăng tốc phần cứng như CPU, GPU, TPU.
Nâng cao hiệu suất thực thi đáng kể bằng cách giảm thiểu sự phụ thuộc vào VM

Thiết kế chính của OPML đa giai đoạn:

Biểu diễn quá trình tính toán ML dưới dạng đồ thị tính toán
Thực hiện xác minh trò chơi trong lớp tính toán (Phase-2)
Tính toán nút tranh chấp chuyển thành lệnh VM để thực hiện xác minh Phase-1
Sử dụng cây Merkle để đảm bảo tính toàn vẹn và an ninh giữa các giai đoạn

Cải tiến hiệu suất

Phân tích cho thấy, OPML đa giai đoạn có lợi thế đáng kể so với phương án đơn giai đoạn:

Tăng tốc độ tính toán α lần ( α là tỷ lệ tăng tốc GPU / song song )
Kích thước cây Merkle giảm từ O(mn) xuống O(m+n)

Những cải tiến này đã nâng cao đáng kể hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống.

Tính nhất quán và tính xác định

Để đảm bảo tính nhất quán của kết quả OPML, các biện pháp sau đây đã được thực hiện:

Sử dụng thuật toán định điểm ( kỹ thuật lượng tử ) giảm thiểu ảnh hưởng của sai số số thực.
Sử dụng thư viện số học phần mềm nhất quán đa nền tảng

Những công nghệ này đã vượt qua hiệu quả những thách thức do biến số dấu phẩy động và sự khác biệt giữa các nền tảng.

OPML có lợi thế đáng kể trong việc giảm chi phí, tăng hiệu quả, mở ra những khả năng mới cho ứng dụng AI trên Blockchain. Dự án vẫn đang được phát triển liên tục, chào mừng các nhà phát triển quan tâm tham gia đóng góp.

B-2.1%

Xem bản gốc

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.

9 thích