論文の概要: Protocol Learning, Decentralized Frontier Risk and the No-Off Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07890v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 19:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:04.760635
• Title: Protocol Learning, Decentralized Frontier Risk and the No-Off Problem
• Title（参考訳）: プロトコル学習と分散フロンティアリスクとノンオフ問題
• Authors: Alexander Long,
• Abstract要約: 私たちは第3のパラダイムであるプロトコル学習(Protocol Learning)を特定します。 このアプローチは、単一の集中型エンティティよりも桁違いに多くの計算資源を集約する可能性がある。 また、不均一で信頼性の低いノード、悪意のある参加者、インセンティブを維持するために抽出不可能なモデルの必要性、複雑なガバナンスのダイナミクスなど、新しい課題も導入されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.74434512241989
• License:
• Abstract: Frontier models are currently developed and distributed primarily through two channels: centralized proprietary APIs or open-sourcing of pre-trained weights. We identify a third paradigm - Protocol Learning - where models are trained across decentralized networks of incentivized participants. This approach has the potential to aggregate orders of magnitude more computational resources than any single centralized entity, enabling unprecedented model scales and capabilities. However, it also introduces novel challenges: heterogeneous and unreliable nodes, malicious participants, the need for unextractable models to preserve incentives, and complex governance dynamics. To date, no systematic analysis has been conducted to assess the feasibility of Protocol Learning or the associated risks, particularly the 'No-Off Problem' arising from the inability to unilaterally halt a collectively trained model. We survey recent technical advances that suggest decentralized training may be feasible - covering emerging communication-efficient strategies and fault-tolerant methods - while highlighting critical open problems that remain. Contrary to the notion that decentralization inherently amplifies frontier risks, we argue that Protocol Learning's transparency, distributed governance, and democratized access ultimately reduce these risks compared to today's centralized regimes.
• Abstract（参考訳）: 現在、フロンティアモデルは、主に集中的なプロプライエタリなAPIと、事前訓練された重み付けのオープンソース化の2つのチャネルを通じて開発、配布されている。 私たちは第3のパラダイムであるプロトコル学習(Protocol Learning)を特定します。 このアプローチは、単一の中央集権的なエンティティよりも桁違いに多くの計算資源を集約する可能性があり、前例のないスケールと能力を可能にする。 しかし、不均一で信頼性の低いノード、悪意のある参加者、インセンティブを維持するために抽出不可能なモデルの必要性、複雑なガバナンスのダイナミクスなど、新しい課題も導入されている。 これまで、プロトコル学習や関連するリスク、特に、一元的に訓練されたモデルを止めることができないことから生じる「ノンオフ問題」の有効性を評価するための体系的な分析は行われていない。 新たなコミュニケーション効率戦略とフォールトトレラントな手法を網羅し、残る重要なオープンな問題を強調しながら、分散トレーニングが実現可能であることを示唆する最近の技術的進歩を調査します。 分散化が本質的にフロンティアのリスクを増幅するという考えとは対照的に、プロトコル学習の透明性、分散ガバナンス、民主化アクセスは、今日の中央集権的な体制と比較して、これらのリスクを最終的に減少させます。

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