論文の概要: LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07288v2
• Date: Sun, 02 Feb 2025 00:43:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:05:18.367400
• Title: LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks
• Title（参考訳）: LLM-Net:ブロックチェーンベースのエキスパートネットワークによるLLMs-as-a-Serviceの民主化
• Authors: Zan-Kai Chong, Hiroyuki Ohsaki, Bryan Ng,
• Abstract要約: 本稿では,LLM(Large Language Models)をサービスとして民主化するブロックチェーンベースのフレームワークであるLLM-Netを紹介する。 LLM-Netは、集合計算資源と分散ドメインの専門知識を活用することで、様々な特定のドメインに対して微調整されたエキスパートモデルを導入している。 我々のシミュレーションはClaude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, Grok-2, GPT-4oといった最先端のLCM上に構築され, サービス品質維持における評価に基づくメカニズムの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3846014191157405
• License:
• Abstract: The centralization of Large Language Models (LLMs) development has created significant barriers to AI advancement, limiting the democratization of these powerful technologies. This centralization, coupled with the scarcity of high-quality training data and mounting complexity of maintaining comprehensive expertise across rapidly expanding knowledge domains, poses critical challenges to the continued growth of LLMs. While solutions like Retrieval-Augmented Generation (RAG) offer potential remedies, maintaining up-to-date expert knowledge across diverse domains remains a significant challenge, particularly given the exponential growth of specialized information. This paper introduces LLMs Networks (LLM-Net), a blockchain-based framework that democratizes LLMs-as-a-Service through a decentralized network of specialized LLM providers. By leveraging collective computational resources and distributed domain expertise, LLM-Net incorporates fine-tuned expert models for various specific domains, ensuring sustained knowledge growth while maintaining service quality through collaborative prompting mechanisms. The framework's robust design includes blockchain technology for transparent transaction and performance validation, establishing an immutable record of service delivery. Our simulation, built on top of state-of-the-art LLMs such as Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, Grok-2, and GPT-4o, validates the effectiveness of the reputation-based mechanism in maintaining service quality by selecting high-performing respondents (LLM providers). Thereby it demonstrates the potential of LLM-Net to sustain AI advancement through the integration of decentralized expertise and blockchain-based accountability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)開発の中央集権化は、これらの強力な技術の民主化を制限し、AIの進歩に大きな障壁を生み出している。 この集中化は、高品質なトレーニングデータの不足と、急速に拡大する知識領域にまたがる包括的な専門知識を維持する複雑さの増大と相まって、LLMの継続的な成長に重大な課題をもたらす。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)のようなソリューションは潜在的な改善を提供するが、特に専門的な情報の指数的な増加を考えると、様々な領域にわたる最新の専門知識を維持することは大きな課題である。 本稿では, LLMプロバイダの分散ネットワークを通じて, LLMs-as-a-Serviceを民主化するブロックチェーンベースのフレームワークであるLLM-Netを紹介する。 総合的な計算資源と分散ドメインの専門知識を活用することで、LLM-Netは様々な特定のドメインに対して微調整されたエキスパートモデルを導入し、協調的なプロンプト機構を通じてサービス品質を維持しながら、持続的な知識の成長を保証する。 このフレームワークの堅牢な設計には、透過的なトランザクションとパフォーマンス検証のためのブロックチェーン技術が含まれており、不変なサービスデリバリの記録を確立する。 我々のシミュレーションは、Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, Grok-2, GPT-4oといった最先端のLCM上に構築され、高い性能の回答者(LLMプロバイダ)を選択することで、サービス品質を維持する上での評判に基づくメカニズムの有効性を検証する。 これにより、分散化された専門知識とブロックチェーンベースの説明責任を統合することで、LLM-NetがAIの進歩を維持する可能性を実証する。

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