Merkeziyetsiz Hesaplama Ağlarında Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi Çıkarımı Doğrulamasının Otomatikleştirilmesi @inference_labs , @OpenGradient , @nesaorg Dağıtık bir hesaplama ağında yapay zeka çıkarımı sonuçlarının doğru hesaplandığını doğrulama sorunu, merkezi bir sunucu ortamından farklı karmaşık kısıtlamalara sahiptir. Bunun nedeni, birden fazla katılımcının aynı modeli farklı donanım ve yazılım ortamlarında çalıştırdığı bir yapıda, hesaplama sonuçlarının güvenilirliğini önceden varsaymak zor olmasıdır. Bu bağlamda, sıfır bilgi makine öğrenimi, belirli bir çıktının sabit bir model aracılığıyla sabit bir şekilde işlenerek belirli bir çıktının üretildiğini kriptografik olarak kanıtlayan bir teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. Bu yöntem, dağıtık bir ortam için uygun bir araç olarak değerlendirilir; çünkü hesaplama sürecini dış dünyaya açıklamadan yürütmenin meşruiyetini doğrulayabilir. Ancak, yapay zeka akıl yürütmesi doğası gereği belirsizdir. Kayan nokta işlemlerinin bağlantısız doğası nedeniyle, aynı işlemin bile hesaplama sırasına veya donanım uygulamasına bağlı olarak sonuçlarda ince farklılıklar vardır ve bu fark, paralel işlemler kullanılan GPU ortamlarında daha da belirgindir. Dağıtık ağlar, tüketici GPU'larından özel hızlandırıcılara kadar çok çeşitli ekipmanları kapsar ve bu da işletim sistemleri, sürücüler, bellek yapıları ve komut setlerindeki farklılıklar nedeniyle hesaplama sapmalarına yol açar. Kriptografik doğrulama bitli anlaşmalar gerektirdiğinden, bu çevresel farklılıklar doğrulama başarısızlıklarına yol açabilir. Bu sorunu çözmek için zkML sistemi, kayan nokta işlemlerini sabit noktaya kuantize eder ve sinir ağı işlemlerini aritmetik devre biçimlerine dönüştürür. JSTprove, EZKL ve RISC Zero gibi çerçeveler, konvolüsiyalar, matris çarpımları ve aktivasyon fonksiyonlarını kısıtlama kümeleri olarak temsil eder ve çıkarım sürecini kanıtlanabilir kılar. Bu süreç, modelin derinliği ve boyutuyla hızla artar ve ispat üretmek için gereken zaman ve bellek kullanımı da doğrusal olmayan olarak artar. Gerçek ölçümler, tüm model için zkML kanıtlarının aynı çıkarımı yeniden hesaplamaktan binlerce ila on binlerce kat daha yüksek maliyet gerektirdiğini gösteriyor. Bu maliyet yapısı, dağıtık ağda otomatik çıkarım doğrulaması tasarlanırken temel bir kısıtlamadır. Bir kanıt üretmenin maliyeti, çıkarım sonucundan şüphe etmekten daha yüksekse, doğrulama ekonomik anlamını kaybeder. Sonuç olarak, gerçek dünya sistemleri, tüm modeli kanıtlamak yerine sadece anahtar işlemleri veya hassas parçaları seçici olarak doğrulama stratejisini benimsemektedir. Inference Labs'ın DSperse'i, modeli birden fazla dilime ayırarak ve devre yapıp yalnızca güvenilirliğin özellikle önemli olduğu parçaları kanıtlayarak bellek kullanımını ve ispat maliyetlerini önemli ölçüde azaltıyor. Bu yöntem, tüm hesaplamanın tam kanıtını sağlamaz, ancak maliyete kıyasla doğrulama verimliliğinin sağlanmasına katkıda bulunur. Otomatik doğrulama hattı, bu isteğe bağlı doğrulama stratejisine dayanır. Inference Labs'ın JSTprove boru hattı, modeli sabit noktaya dönüştürür, ONNX formatındaki grafiği aritmetik bir devreye derler ve GKR tabanlı bir ispat sistemi aracılığıyla ispatlar üretir. Üretilen ispatlar zincir içinde veya çevrimdışı doğrulanır ve gerçekte, çok sayıda ispat belirli bir merkeziyetsiz ağda periyodik olarak işlenilir. OpenGradient, birden fazla çıkarım isteğini aynı anda PIPE adlı paralel yürütme yapısı aracılığıyla işlemek üzere tasarlanmıştır ve her istek zkML, güvenilir yürütme ortamı veya doğrulanmamış yürütme arasında seçim yapabilir. Bu, doğrulama maliyetlerini ayarlayarak üretimi veya genel verimliliği engelleyen doğrudan bir darboğaz haline gelmemesini sağlar. NESA, doğrulama otomasyonu ile hesaplamalı korumayı birleştiren bir yaklaşım benimsemektedir. Şifrelenmiş halde girdi verilerini birden fazla düğüm arasında dağıtan, şifrelenmiş parçalarda çıkarım yapan ve ardından sonuçları toplayan bir yapı kullanır. Bu süreçte, düğüm seçimi ve rol tahsisi doğrulanabilir rastgele sayılar ve kritik kriptografi ile koordine edilir ve hile yapma süreciyle önlenir. Bu yaklaşım, sadece çıkarım sonuçlarının bütünlüğünü değil, aynı zamanda girdilerin ve model parametrelerinin gizliliğini de garanti eder. zkML tabanlı doğrulamanın merkeziyetsiz hesaplama ağlarına entegrasyonu, yürütme ve doğrulama arasındaki rollerin ayrılmasını netleştirir. OpenGradient'in paralelleştirme stratejisi, doğrulama sürecini ayrı ayrı yönetirken birden fazla çıkarımın aynı anda işlenmesine olanak tanırken, NESA'nın koordinasyon katmanı ise rolleri dağıtmak ve düğümler arasında teşvik etmekten sorumludur. Inference Labs'ın ispat katmanı, gerçek hesaplamaların doğru yapıldığını kriptografik olarak doğrulamaktan sorumludur. Her katman ayrıldığında, otomatik doğrulama tek bir teknoloji yerine birden fazla bileşenin birleşmesiyle uygulanır. Teşvik yapısı da otomasyonun önemli bir unsurudur. Nesa, katılımcı düğümleri staking ve commit açıklama yapısı aracılığıyla dürüst hareket etmeye teşvik ederken, Inference Labs kanıt oluşturma yeteneği ve doğruluğuna göre ödüller dağıtıyor. OpenGradient'in dijital ikiz tabanlı hizmetleri, doğrulanmış çıkarım sonuçlarına erişim hakkını ekonomik değere dönüştürüyor. Bu yapılar, merkezi yönetici olmadan bile belirli bir güven seviyesini korumak için tasarlanmıştır. Buna rağmen, otomatik zkML çıkarım doğrulamasının açık sınırlamaları vardır. Yanlış bir sonuç üretme maliyeti ile doğru sonucu kanıtlama maliyeti arasındaki asimetri, saldırı olasılığını bırakır. Devre dönüşüm sürecindeki hatalar, ispat üretimindeki gecikmeler, düğümler arasındaki iş birliği ve donanım hatalarından kaynaklanan hesaplama sapmaları mevcut teknolojiyle tamamen ortadan kaldırılamaz. Sistemler bu riskleri çoğaltma uygulamaları, itibar ve ekonomik yaptırımlarla azaltır, ancak bunları temelde ortadan kaldırmazlar. Bir arada, merkeziyetsiz hesaplama ağlarında sıfır bilgili makine öğrenimi, çıkarım ve doğrulama otomasyonu, hesaplamaların güvenilirliğini kriptografik olarak güvence altına alma girişimi olarak net teknik başarılar sergiler. Aynı zamanda, yüksek kanıt maliyetlerin, çevresel kısıtlamaların ve ekonomik asimetrinin yapısal sınırlamalarını ortaya koyar. Mevcut yaklaşım, seçici kanıtlar, paralel yürütme, şifreli hesaplama ve teşvik tasarımını birleştirerek pratik otomasyonu uygular; bu, yapay zeka akıl yürütmesinin doğrulanabilirliğini dağıtık bir ortamda gerçekçi bir aralığa taşımanın bir örneği olarak kabul edilir. $NESA