論文の概要: Dynamic Large Language Models on Blockchains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10549v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 03:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 14:58:32.628999
• Title: Dynamic Large Language Models on Blockchains
• Title（参考訳）: ブロックチェーン上の動的大規模言語モデル
• Authors: Yuanhao Gong
• Abstract要約: ブロックチェーン上で動的に大規模言語モデルをトレーニングし、デプロイすることを提案する。 ブロックチェーンは、セキュアで分散化された透明なシステムであり、トランザクションのためのタンパー保護台帳の作成を可能にする。 我々の手法は,大規模言語モデルを開発するための新しい方法を提供し,次世代人工知能システムに光を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9622541907827875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training and deploying the large language models requires a large mount of computational resource because the language models contain billions of parameters and the text has thousands of tokens. Another problem is that the large language models are static. They are fixed after the training process. To tackle these issues, in this paper, we propose to train and deploy the dynamic large language model on blockchains, which have high computation performance and are distributed across a network of computers. A blockchain is a secure, decentralized, and transparent system that allows for the creation of a tamper-proof ledger for transactions without the need for intermediaries. The dynamic large language models can continuously learn from the user input after the training process. Our method provides a new way to develop the large language models and also sheds a light on the next generation artificial intelligence systems.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルには数十億のパラメータが含まれており、テキストには数千のトークンがあるため、大規模な言語モデルの訓練とデプロイには大量の計算資源が必要である。 もう一つの問題は、大きな言語モデルが静的であることだ。 トレーニングプロセス後に修正される。 本稿では,これらの問題に対処するために,計算性能が高く,コンピュータネットワークに分散したブロックチェーン上での動的大規模言語モデルのトレーニングと展開を提案する。 ブロックチェーンはセキュアで分散化された透明なシステムであり、仲介者不要のトランザクションのためのタンパー保護台帳の作成を可能にする。 動的大規模言語モデルは、トレーニングプロセス後にユーザの入力から継続的に学習することができる。 我々の手法は,大規模言語モデルを開発するための新しい方法を提供し,次世代人工知能システムに光を当てる。

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