論文の概要: VeriLLM: A Lightweight Framework for Publicly Verifiable Decentralized Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24257v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 04:07:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.735498
• Title: VeriLLM: A Lightweight Framework for Publicly Verifiable Decentralized Inference
• Title（参考訳）: VeriLLM: パブリックに検証可能な分散推論のための軽量フレームワーク
• Authors: Ke Wang, Felix Qu, Libin Xia, Zishuo Zhao, Chris Tong, Lynn Ai, Eric Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のための分散推論のための公開検証プロトコルを提案する。 同一GPUワーカのセット上で両方のロールを多重化する同型推論検証ネットワークを導入する。 我々は形式的なゲーム理論解析を提供し、インセンティブの下では、正直な推論と検証がナッシュ均衡を構成することを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.158412539499328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decentralized inference is an appealing paradigm for serving large language models (LLMs), offering strong security, high efficiency, and lower operating costs. Yet the permissionless setting admits no a priori trust in participating nodes, making output verifiability a prerequisite for secure deployment. We present VeriLLM, a publicly verifiable protocol for decentralized LLM inference that (i) achieves security under a one-honest-verifier assumption, (ii) attains near-negligible verification cost (about 1% of the underlying inference) via a lightweight verification algorithm designed explicitly for LLMs, and (iii) enforces honest checking through a peer-prediction mechanism that mitigates lazy verification in naive voting. We further introduce an isomorphic inference-verification network that multiplexes both roles on the same set of GPU workers. This architecture (i) increases GPU utilization and thereby improves end-to-end throughput for both inference and verification, (ii) expands the effective pool of available validators, strengthening robustness and security, and (iii) enforces task indistinguishability at the worker boundary to prevent job-type-conditioned behavior. Finally, we provide a formal game-theoretic analysis and prove that, under our incentives, honest inference and verification constitute a Nash equilibrium, ensuring incentive compatibility against rational adversaries. To our knowledge, this is the first decentralized inference verification protocol with an end-to-end game-theoretic security proof.
• Abstract（参考訳）: 分散推論は、大きな言語モデル(LLM)を提供するための魅力的なパラダイムであり、強力なセキュリティ、高い効率、より低い運用コストを提供する。 しかし、無許可設定では、参加ノードに対する優先的な信頼は認められず、出力の妥当性はセキュアなデプロイメントの前提条件となる。 We present VeriLLM, a public verible protocol for decentralized LLM inference that (i)一品評定の前提でセキュリティを達成する。 (ii) LLMを明示的に設計した軽量な検証アルゴリズムにより、ほぼ無視可能な検証コスト(基礎となる推論の約1%)を得る。 第三に、素早い投票において遅延検証を緩和するピア予測機構を通じて、正直なチェックを実施する。 さらに、同じGPUワーカのセット上で両方のロールを多重化する同型推論検証ネットワークを導入する。 この建築 (i)GPU使用率を高め、推論と検証の両方においてエンドツーエンドのスループットを向上させる。 (二)有効なバリデータのプールを拡大し、堅牢性及びセキュリティを強化し、 三 作業者境界における作業不特定性を強制し、業務形態の動作を防止すること。 最後に,ゲーム理論の形式的分析を行い,本研究のインセンティブの下では,正直な推論と検証がナッシュ均衡を構成し,合理的な敵に対するインセンティブの整合性を確保することを証明する。 我々の知る限り、これはエンドツーエンドのゲーム理論のセキュリティ証明を備えた最初の分散推論検証プロトコルである。

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