論文の概要: BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large
Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06278v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 03:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 20:45:24.258033
- Title: BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large
Language Models
- Title（参考訳）: bc4llm: ブロックチェーンが大きな言語モデルに出会うとき、信頼できる人工知能
- Authors: Haoxiang Luo, Jian Luo, Athanasios V. Vasilakos
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、AIGC(AIGC)という形で人々にサービスを提供する。
AIGC学習データの信頼性と信頼性を保証することは困難である。
分散AIトレーニングには、プライバシ開示の危険性も隠されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.867309936992639
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In recent years, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are
reshaping society's production methods and productivity, and also changing the
paradigm of scientific research. Among them, the AI language model represented
by ChatGPT has made great progress. Such large language models (LLMs) serve
people in the form of AI-generated content (AIGC) and are widely used in
consulting, healthcare, and education. However, it is difficult to guarantee
the authenticity and reliability of AIGC learning data. In addition, there are
also hidden dangers of privacy disclosure in distributed AI training. Moreover,
the content generated by LLMs is difficult to identify and trace, and it is
difficult to cross-platform mutual recognition. The above information security
issues in the coming era of AI powered by LLMs will be infinitely amplified and
affect everyone's life. Therefore, we consider empowering LLMs using blockchain
technology with superior security features to propose a vision for trusted AI.
This paper mainly introduces the motivation and technical route of blockchain
for LLM (BC4LLM), including reliable learning corpus, secure training process,
and identifiable generated content. Meanwhile, this paper also reviews the
potential applications and future challenges, especially in the frontier
communication networks field, including network resource allocation, dynamic
spectrum sharing, and semantic communication. Based on the above work combined
and the prospect of blockchain and LLMs, it is expected to help the early
realization of trusted AI and provide guidance for the academic community.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)は社会の生産方法と生産性を変え、科学研究のパラダイムを変えつつある。
中でもChatGPTで表現されるAI言語モデルは大きな進歩を遂げている。
このような大きな言語モデル(LLM)はAIGC(AIGC)という形で人々に提供され、コンサルティング、医療、教育に広く利用されている。
しかし,AIGC学習データの信頼性と信頼性を保証することは困難である。
さらに、分散AIトレーニングには、プライバシー開示の危険性も隠されている。
さらに,LLMが生成するコンテンツは識別・追跡が困難であり,クロスプラットフォームの相互認識は困難である。
LLMを動力とするAIの今後における上記の情報セキュリティ問題は、無限に増幅され、すべての人の生活に影響を与える。
そこで我々は,優れたセキュリティ機能を備えたブロックチェーン技術を用いて,信頼性の高いaiのためのビジョンを提案する。
本稿では,信頼性の高い学習コーパス,セキュアなトレーニングプロセス,識別可能な生成コンテンツを含む,llm(bc4llm)のためのブロックチェーンの動機と技術的経路について紹介する。
本稿では,特にネットワーク資源割当,ダイナミックスペクトル共有,セマンティックコミュニケーションなど,フロンティア通信ネットワーク分野における潜在的な応用と今後の課題について概説する。
上記の作業とブロックチェーンとLLMの展望に基づいて、信頼されたAIの早期実現と学術コミュニティへのガイダンスを提供することが期待されている。
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