OPML: Sistem pelatihan dan inferensi model AI yang efisien dan berbiaya rendah di blockchain

robot
Pembuatan abstrak sedang berlangsung

OPML: Sistem pembelajaran mesin blockchain berbasis pendekatan optimis

OPML(optimisme pembelajaran mesin) adalah sistem blockchain baru yang dapat mewujudkan inferensi dan pelatihan model AI dengan biaya rendah dan efisiensi tinggi. Dibandingkan dengan ZKML, OPML memiliki persyaratan perangkat keras yang lebih rendah, bahkan dapat menjalankan model bahasa besar seperti 7B-LLaMA di PC biasa.

OPML: Menggunakan sistem Optimistic Rollup untuk pembelajaran mesin

OPML menggunakan mekanisme permainan verifikasi untuk menjamin desentralisasi dan verifikasi layanan ML. Proses dasarnya adalah:

  1. Pemohon memulai tugas ML
  2. Server menyelesaikan tugas dan mengirimkan hasil ke blockchain
  3. Validator memeriksa hasil, jika ada keberatan, maka memulai permainan verifikasi
  4. Menentukan langkah yang diperdebatkan secara tepat melalui protokol bisection
  5. Akhirnya diadili oleh kontrak pintar untuk langkah tunggal

OPML:Menggunakan sistem Optimistic Rollup untuk pembelajaran mesin

Untuk mencapai eksekusi off-chain yang efisien dan arbitrase on-chain, OPML membangun mesin virtual khusus dan pustaka DNN ringan, serta menggunakan teknologi cross-compilation untuk mengkompilasi kode inferensi AI menjadi instruksi VM. Status VM dikelola dengan pohon Merkle, hanya hash akar yang dicatat di blockchain.

OPML:Menggunakan sistem Optimistic Rollup untuk pembelajaran mesin

Keterbatasan OPML satu tahap adalah bahwa semua perhitungan harus dilakukan di dalam VM, tidak dapat memanfaatkan akselerasi GPU. Untuk itu, OPML diperluas menjadi protokol multi-tahap:

  • Tahap 2 menjalankan perhitungan node grafik di lingkungan lokal, dapat memanfaatkan GPU
  • Tahap 1 akan mengubah perhitungan node tunggal menjadi eksekusi instruksi VM

Multi-stage OPML dapat mencapai percepatan perhitungan α kali lipat dibandingkan dengan satu tahap, di mana α dapat mencapai puluhan hingga ratusan kali. Sementara itu, ukuran pohon Merkle menyusut dari O(mn) menjadi O(m+n).

OPML: Menggunakan sistem Optimistic Rollup untuk pembelajaran mesin

Untuk memastikan konsistensi hasil, OPML menggunakan algoritma tetap dan pustaka float perangkat lunak, yang menyelesaikan masalah perbedaan perhitungan float di berbagai platform.

Secara keseluruhan, OPML menyediakan solusi yang efisien, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk pembelajaran mesin di atas blockchain, dengan prospek aplikasi yang luas.

OPML: Menggunakan sistem Optimistic Rollup untuk pembelajaran mesin

Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • 3
  • Bagikan
Komentar
0/400
MevWhisperervip
· 5jam yang lalu
Apakah pembelajaran mesin sudah terhubung ke on-chain?
Lihat AsliBalas0
ApeWithNoFearvip
· 5jam yang lalu
Agak menarik ya
Lihat AsliBalas0
BakedCatFanboyvip
· 5jam yang lalu
Tolong yang mengerti jelaskan apakah ini dapat dipercaya.
Lihat AsliBalas0
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)