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OPML: 打造高效链上AI框架 超越ZKML的创新方案
OPML:基于乐观方法的机器学习框架
我们提出了一种名为OPML(Optimistic机器学习)的新型框架,它能够在区块链系统上高效执行AI模型的推理和训练。与ZKML相比,OPML具有更低的成本和更高的效率。OPML的硬件要求非常低,普通PC无需GPU即可运行包含7B-LLaMA等大型语言模型在内的OPML任务。
OPML采用验证游戏机制来确保ML服务的去中心化和可验证性。其流程如下:
单阶段验证游戏
单阶段OPML的关键点包括:
在基本测试中,我们能在2秒内完成DNN推理,整个挑战过程可在2分钟内完成。
多阶段验证游戏
为克服单阶段方案的局限性,我们提出了多阶段验证游戏:
以LLaMA模型为例,我们采用两阶段OPML方法:
多阶段方法相比单阶段可实现α倍的计算加速,同时大幅减小默克尔树大小。
一致性与确定性
为确保ML结果的一致性,我们采取了以下措施:
这些技术有效克服了浮点变量和平台差异带来的挑战,增强了OPML计算的可靠性。
OPML仍在持续开发中。我们欢迎对该项目感兴趣的人士加入,为OPML的发展做出贡献。