Datan validointi hajautetussa tekoälylaskennassa: Rakenteellinen muutos kohti saumatonta tekoälyä @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Hajautettu tekoälylaskenta tarjoaa täysin erilaisen ratkaisun kysymykseen siitä, miten tekoälyä luodaan ja varmennetaan. Keskitetyssä ympäristössä arvio siitä, mistä data on peräisin, onko oppimisprosessi toteutettu oikein ja olivatko päättelytulokset luotettavia, perustui kyseisen organisaation sisäiseen hallintaan, dokumentointiin ja auditointiin. Hajautetussa rakenteessa tämän luottamuksen perusta ei ole organisaatiossa vaan teknologiassa itsessään, ja koko tekoälyn prosessi, kuten data, laskenta ja päättely, on jaettu todennettaviin kerroksiin. Tämän rakenteen lähtökohta on koulutusdata. Tekoälymallit luodaan suurten tietomäärien pohjalta, mutta perinteisissä ympäristöissä on vaikea varmistaa datan lähde- ja muokkaushistoriaa ulkopuolelta. OpenLedger vastaa datan eheyden ja alkuperän seurannasta näiden ongelmien ratkaisemiseksi. OpenLedgerissä dataa ei tallenneta pelkästään, vaan se kirjataan selvästi, kuka sen toimitti mihin tarkoitukseen ja kontekstiin. Data rekisteröidään verkkotunnuksen mukaan järjestettyyn dataverkkoon, ja jokainen panos tallennetaan ketjussa versiotietojen kanssa. Tämä luo rakenteen, jonka avulla voit seurata, mitä dataa oikeasti käytettiin tietyn mallin kouluttamiseen ja miten se vaikutti tuloksiin. Tämä prosessi estää datan katoamisen mustaan laatikkoon ja jättää datan ja mallin suorituskyvyn välisen suhteen todennettavaksi tosiasiaksi. Kun data on valmis, seuraava vaihe on laskentaresurssit, jotka suorittavat varsinaisen oppimisen. Gensyn tarjoaa hajautetun laskentaverkon, joka yhdistää ympäri maailmaa hajallaan olevat käyttämättömät laskentaresurssit ja käyttää niitä tekoälyn oppimiseen. Avain tässä ei ole pelkästään laskelmien jakaminen, vaan myös todistaa, että laskelmat on tehty oikein. Gensyn varmistaa koulutusprosessin laillisuuden Verde-validointiprotokollan avulla. Oppimistehtävä delegoidaan useille osallistujille, ja jos tuloksissa on erimielisyyttä, menetelmää käytetään virhepisteen löytämiseen ilman, että koko prosessia lasketaan uudelleen. Tämä on mahdollista toistettavan operaattorirakenteen ansiosta, joka tarkasti määrittää operaatioiden järjestyksen niin, että samat operaation tulokset saadaan eri laitteistolla. Tämän ansiosta oppimistulosten johdonmukaisuus voidaan tarkistaa myös hajautetussa ympäristössä, ja varmennuskustannukset minimoidaan. Näillä rakennuksilla on myös selkeät ominaisuudet kustannusten ja saavutettavuuden osalta. Vaikka korkean suorituskyvyn GPU:iden harjoittelu keskitetissä pilviympäristössä on kallista, Gensyn pyrkii tarjoamaan saman tason laskentaa alhaisemmalla kustannuksella hyödyntämällä käyttämättömiä resursseja. Samaan aikaan laskennan toteutumisen varmistaminen hoidetaan kryptografisilla menetelmillä ja pelipohjaisella varmennuksella, joka korvataan teknisellä vahvistuksella pelkällä luottamuksen julistuksella. Varmennus ei lopu edes oppimisen jälkeen. Kun malli todella tekee päättelyä, on tarpeen varmistaa, että tulokset ovat oikein. OpenGradient vastaa tämän päättelyvaiheen validoinnista. OpenGradientin rakenteessa tekoälypäättely suoritetaan lohkoketjutapahtumissa, ja päättelytulokset vahvistetaan valitun varmennusmenetelmän mukaisesti. Tehokkain menetelmä on matemaattisesti todistaa laskelmien tarkkuus nollatiedon todistuksilla, ja käytetään myös menetelmää, joka hyödyntää laitteistopohjaista luotettua suoritusympäristöä. Suhteellisen matalan riskin tilanteissa voidaan soveltaa yksinkertaista menetelmää, joka perustuu kryptotaloudelliseen turvallisuuteen. Nämä eri menetelmät valitaan päättelyn, kustannusten ja suorituskykyvaatimusten tärkeyden perusteella. OpenGradientin erikoisuus on, että päättelyprosessia ei käsitellä salaa off-chain, vaan sitä käsitellään osana lohkoketjun tilasiirtymää. Mallitiedostot tallennetaan hajautettuun tallennustilaan, ja päättelypyynnöt sekä tulokset linkitetään selkeillä tunnisteilla. Tämä mahdollistaa sen, että voit jälkikäteen tarkistaa, mikä malli tuotti minkä tuloksen tietylle syötteelle missäkin varmennusmenetelmässä. Päättelytulokset eivät ole pelkkiä tulosarvoja, vaan ne kirjataan todennettavien operaatioiden tuloina. Näin ollen OpenLedger, Gensyn ja OpenGradient osallistuvat kukin eri datan, oppimisen ja päättelyn vaiheisiin. Datavaiheessa seurataan lähteitä ja panoksia, koulutusvaiheessa laskelmien tarkkuus varmistetaan ja päättelyvaiheessa tulokset perustellaan. Nämä kolme kerrosta eivät ole sidoksissa yhteen integroituun järjestelmään, vaan muodostavat toiminnallisesti jatkuvan varmennusketjun. Se on rakenne, joka on suunniteltu niin, ettei yksikään askel jää läpinäkymättömäksi. Tämä hajautetun tekoälylaskennan tietojen varmistuksen rakenne osoittaa muutosta siinä, miten tekoälyä tehdään luotettavammaksi. Kun luottamuksen perusta siirtyy yrityksen maineesta tai sisäisestä kontrollista tekniseen todistukseen, tekoälyjärjestelmät juurtuvat rakenteellisesti selitettävyyteen ja vastuullisuuteen. Ympäristö, jossa voimme tarkistaa, mistä data on peräisin, miten oppiminen on tehty ja onko päättely oikeaa, tekee tekoälystä ei käsittämättömän työkalun, vaan todennettavan laskentajärjestelmän. Tämä osoittaa, että hajauttaminen ylittää pelkän hajauttamisen ja on keino muokata tekoälyluottamuksen rakennetta. $OPEN