論文の概要: Proof of Quality: A Costless Paradigm for Trustless Generative AI Model Inference on Blockchains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17934v2
- Date: Thu, 30 May 2024 13:26:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 19:45:41.433129
- Title: Proof of Quality: A Costless Paradigm for Trustless Generative AI Model Inference on Blockchains
- Title（参考訳）: Proof of Quality: ブロックチェーン上の信頼できない生成AIモデル推論のためのコストレスパラダイム
- Authors: Zhenjie Zhang, Yuyang Rao, Hao Xiao, Xiaokui Xiao, Yin Yang,
- Abstract要約: 生成AIモデルは、自然言語や画像タスクにおいて強力で破壊的な能力を示している。
これらのモデルを分散環境で展開することは 依然として困難です
ブロックチェーンアーキテクチャ上に任意の大規模な生成モデルをデプロイ可能にするために,Emphproof of Quality(PoQ)と呼ばれる新たな推論パラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.934767209724335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI models, such as GPT-4 and Stable Diffusion, have demonstrated powerful and disruptive capabilities in natural language and image tasks. However, deploying these models in decentralized environments remains challenging. Unlike traditional centralized deployment, systematically guaranteeing the integrity of AI model services in fully decentralized environments, particularly on trustless blockchains, is both crucial and difficult. In this paper, we present a new inference paradigm called \emph{proof of quality} (PoQ) to enable the deployment of arbitrarily large generative models on blockchain architecture. Unlike traditional approaches based on validating inference procedures, such as ZKML or OPML, our PoQ paradigm focuses on the outcome quality of model inference. Using lightweight BERT-based cross-encoders as our underlying quality evaluation model, we design and implement PQML, the first practical protocol for real-world NLP generative model inference on blockchains, tailored for popular open-source models such as Llama 3 and Mixtral. Our analysis demonstrates that our protocol is robust against adversarial but rational participants in ecosystems, where lazy or dishonest behavior results in fewer benefits compared to well-behaving participants. The computational overhead of validating the quality evaluation is minimal, allowing quality validators to complete the quality check within a second, even using only a CPU. Preliminary simulation results show that PoQ consensus is generated in milliseconds, 1,000 times faster than any existing scheme.
- Abstract（参考訳）: GPT-4やStable Diffusionのような生成AIモデルは、自然言語や画像タスクにおいて強力で破壊的な機能を示している。
しかしながら、これらのモデルを分散化された環境にデプロイすることは依然として困難である。
従来の集中型デプロイメントとは異なり、完全に分散化された環境で、特に信頼性のないブロックチェーンにおいて、AIモデルサービスの整合性を保証することは、極めて重要かつ難しい。
本稿では,ブロックチェーンアーキテクチャ上の任意の大規模生成モデルのデプロイを可能にするために,‘emph{proof of quality}(PoQ)’と呼ばれる新たな推論パラダイムを提案する。
ZKMLやOPMLのような推論手順の検証に基づく従来のアプローチとは異なり、私たちのPoQパラダイムはモデル推論の結果品質に重点を置いています。
当社の基盤となる品質評価モデルとして、軽量BERTベースのクロスエンコーダを使用することで、Llama 3やMixtralといった一般的なオープンソースモデルに適した、ブロックチェーン上の実世界のNLP生成モデル推論のための、最初の実用的なプロトコルであるPQMLを設計し、実装しています。
我々の分析は、我々のプロトコルが敵対的だが合理的な生態系の参加者に対して堅牢であることを示す。
品質評価を検証する際の計算オーバーヘッドは最小限であり、品質検証者はCPUのみを使用しても1秒以内に品質チェックを完了することができる。
予備シミュレーションの結果は、PoQコンセンサスが既存のどのスキームよりも1000倍速いミリ秒で生成されることを示している。
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