OPML:楽観主義的アプローチに基づくブロックチェーン機械学習システム

OPML(楽観主義機械学習)は新しいタイプのブロックチェーンシステムで、低コスト、高効率のAIモデル推論とトレーニングを実現できます。ZKMLと比較して、OPMLはハードウェア要件が低く、通常のPCでも7B-LLaMAのような大規模言語モデルを実行できます。

! OPML:楽観的ロールアップによる機械学習

OPMLは、MLサービスの分散化と検証可能性を保証するために、検証ゲームメカニズムを採用しています。その基本的なプロセスは:

1. リクエスターがMLタスクを開始する
2. サーバーがタスクを完了し、結果をブロックチェーンに提出します
3. バリデーターは結果を確認し、異議がある場合は検証ゲームを開始します。
4. 二分プロトコルを通じて論争のあるステップを正確に特定する
5. 最終的にスマートコントラクトが単一のステップを仲裁します。

! OPML:楽観的ロールアップシステムによる機械学習

効率的なオフチェーン実行とオンチェーン仲裁を実現するために、OPMLは専用のバーチャルマシンと軽量DNNライブラリを構築し、クロスコンパイル技術を用いてAI推論コードをVM命令にコンパイルしました。VMの状態はマークルツリーで管理され、ルートハッシュのみがチェーンに載せられます。

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単一段階のOPMLの限界は、すべての計算がVM内で完了しなければならず、GPU加速を利用できないことです。これに対処するために、OPMLは複数段階のプロトコルに拡張されました:

• 第2段階でローカル環境内で計算グラフノードの計算を実行し、GPUを利用できます
• 第1段階は単一ノードの計算をVM命令の実行に変換します。

多段階OPMLは単段階に比べてα倍の計算加速を実現でき、αは数十倍から数百倍に達する可能性があります。同時に、MerkleツリーのサイズはO(mn)からO(m+n)に減少します。

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結果の一貫性を確保するために、OPMLは固定小数点アルゴリズムとソフトウェア浮動小数点ライブラリを採用し、異なるプラットフォームの浮動小数点計算の差異問題を解決しました。

総じて、OPMLはブロックチェーン上の機械学習に対して効率的で低コストかつ検証可能なソリューションを提供し、広範な応用の可能性を持っています。

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