OPML: Система машинного обучения на основе оптимистичного подхода к Блокчейн
OPML(Оптимистическая машинное обучение) является новой системой Блокчейн, которая может обеспечить низкие затраты и высокую эффективность в выводе и обучении моделей ИИ. В отличие от ZKML, OPML требует меньших аппаратных ресурсов и даже может работать на обычном ПК с крупными языковыми моделями, такими как 7B-LLaMA.
Для достижения эффективного выполнения вне цепи и арбитража в цепи, OPML создала специализированную виртуальную машину и легковесную библиотеку DNN, а также использует технологию кросс-компиляции для компиляции кода вывода ИИ в инструкции ВМ. Состояние ВМ управляется с помощью дерева Меркла, только корневой хэш попадает в цепь.
Ограничения одностадийного OPML заключаются в том, что все вычисления должны выполняться внутри VM, и нельзя использовать ускорение GPU. Для этого OPML расширен до многоступенчатого протокола:
На втором этапе выполняется вычисление графа узлов в локальной среде, можно использовать GPU
Первый этап преобразует вычисления одного узла в выполнение команд VM
Многоступенчатый OPML может обеспечить ускорение вычислений в α раз по сравнению с одноэтапным, где α может достигать десятков и сотен раз. В то же время размер дерева Меркла уменьшается с O(mn) до O(m+n).
Чтобы обеспечить согласованность результатов, OPML использует алгоритм фиксированной точки и программную библиотеку с плавающей точкой, решая проблему различий в вычислениях с плавающей точкой на разных платформах.
В целом, OPML предоставляет эффективное, экономичное и проверяемое решение для машинного обучения на Блокчейне с широкими перспективами применения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
OPML: Система обучения и вывода моделей ИИ с низкой стоимостью и высокой эффективностью в Блокчейне
OPML: Система машинного обучения на основе оптимистичного подхода к Блокчейн
OPML(Оптимистическая машинное обучение) является новой системой Блокчейн, которая может обеспечить низкие затраты и высокую эффективность в выводе и обучении моделей ИИ. В отличие от ZKML, OPML требует меньших аппаратных ресурсов и даже может работать на обычном ПК с крупными языковыми моделями, такими как 7B-LLaMA.
! OPML: Машинное обучение с оптимистичным свертыванием
OPML использует механизм верифицируемых игр для обеспечения децентрализованности и верифицируемости ML-сервисов. Его основной процесс таков:
! OPML: Машинное обучение с оптимистичной системой свертывания
Для достижения эффективного выполнения вне цепи и арбитража в цепи, OPML создала специализированную виртуальную машину и легковесную библиотеку DNN, а также использует технологию кросс-компиляции для компиляции кода вывода ИИ в инструкции ВМ. Состояние ВМ управляется с помощью дерева Меркла, только корневой хэш попадает в цепь.
! OPML: Машинное обучение с оптимистичным свертыванием
Ограничения одностадийного OPML заключаются в том, что все вычисления должны выполняться внутри VM, и нельзя использовать ускорение GPU. Для этого OPML расширен до многоступенчатого протокола:
Многоступенчатый OPML может обеспечить ускорение вычислений в α раз по сравнению с одноэтапным, где α может достигать десятков и сотен раз. В то же время размер дерева Меркла уменьшается с O(mn) до O(m+n).
! OPML: Машинное обучение с оптимистичным свертыванием
Чтобы обеспечить согласованность результатов, OPML использует алгоритм фиксированной точки и программную библиотеку с плавающей точкой, решая проблему различий в вычислениях с плавающей точкой на разных платформах.
В целом, OPML предоставляет эффективное, экономичное и проверяемое решение для машинного обучения на Блокчейне с широкими перспективами применения.
! OPML: Машинное обучение с оптимистичной системой свертывания