OPML: Système d'apprentissage automatique basé sur une approche optimiste
Cet article présente un nouveau système blockchain appelé OPML(, qui utilise une méthode optimiste pour l'inférence et l'entraînement/fine-tuning des modèles d'IA. Par rapport à ZKML, l'OPML peut offrir des services ML plus économiques et efficaces.
![OPML : utilisation d'un système de Rollup Optimiste pour l'apprentissage automatique])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97100de5d65b1bb4dfc9ad6502195b59.webp(
Un des grands avantages de l'OPML est son faible seuil d'exigence de participation. Actuellement, un PC ordinaire peut exécuter le système OPML contenant des modèles de langage de grande taille ), comme le 7B-LLaMA( de 26 Go, sans nécessiter de GPU. Ce système utilise un mécanisme de jeu de validation pour garantir la décentralisation des services ML et un consensus vérifiable.
Le processus de vérification du jeu est le suivant :
Le demandeur lance une tâche de service ML
Le serveur termine la tâche et soumet le résultat sur la chaîne.
Les validateurs vérifient les résultats, et en cas de contestation, un jeu de validation est lancé.
Enfin, effectuez un arbitrage étape par étape sur le contrat intelligent.
OPML adopte deux modes de validation de jeu : un mode à une étape et un mode multi-étapes. Le mode à une étape est similaire au calcul de l'engagement )RDoC(, en localisant précisément les étapes de litige et en les soumettant à l'arbitrage d'un contrat sur la chaîne. Pour améliorer l'efficacité, OPML a également développé une bibliothèque DNN légère et un système de machine virtuelle.
Les jeux de vérification en plusieurs étapes surmontent les limitations du modèle à une seule étape, tirant pleinement parti de l'accélération GPU/TPU et de la capacité de traitement parallèle. Ils réduisent progressivement le champ de controverse à travers plusieurs étapes, pour finalement se concentrer sur des instructions VM spécifiques. Cette approche améliore considérablement l'efficacité d'exécution d'OPML, rapprochant ses performances de celles d'un environnement local.
Pour assurer la cohérence entre les plateformes, OPML utilise des algorithmes à virgule fixe et des bibliothèques de flottants logiciels. Par rapport à ZKML, OPML présente des avantages évidents en termes d'efficacité de calcul, de flexibilité et d'universalité, offrant de nouvelles possibilités pour les applications AI décentralisées.
![OPML : Système d'apprentissage automatique utilisant Optimistic Rollup])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a33f120074b07b2ec4ae4ececbea79f1.webp(
Le projet OPML est actuellement en cours de développement actif, nous accueillons les développeurs intéressés à contribuer.
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JustHereForMemes
· Il y a 6h
C'est juste pour le plaisir, je ne suis pas touché tant que ce n'est pas un yuan.
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ProbablyNothing
· Il y a 12h
Pour gagner de l'argent, il faut attendre.
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GasFeeVictim
· Il y a 12h
J'ai perdu beaucoup d'argent... OPML peut-il être moins cher ?
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WalletDetective
· Il y a 12h
Goutte les portes, les utilisateurs ordinaires ont aussi une chance.
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SmartContractPlumber
· Il y a 12h
Le risque de vulnérabilité du mécanisme de validation est trop élevé, je te surveille.
OPML : un nouveau système de machine learning décentralisé, efficace et économique
OPML: Système d'apprentissage automatique basé sur une approche optimiste
Cet article présente un nouveau système blockchain appelé OPML(, qui utilise une méthode optimiste pour l'inférence et l'entraînement/fine-tuning des modèles d'IA. Par rapport à ZKML, l'OPML peut offrir des services ML plus économiques et efficaces.
![OPML : utilisation d'un système de Rollup Optimiste pour l'apprentissage automatique])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97100de5d65b1bb4dfc9ad6502195b59.webp(
Un des grands avantages de l'OPML est son faible seuil d'exigence de participation. Actuellement, un PC ordinaire peut exécuter le système OPML contenant des modèles de langage de grande taille ), comme le 7B-LLaMA( de 26 Go, sans nécessiter de GPU. Ce système utilise un mécanisme de jeu de validation pour garantir la décentralisation des services ML et un consensus vérifiable.
Le processus de vérification du jeu est le suivant :
![OPML:采用Optimistic Rollup系统的机器学习])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e798407b4f5f3dd6dc7d8327db07eb20.webp(
OPML adopte deux modes de validation de jeu : un mode à une étape et un mode multi-étapes. Le mode à une étape est similaire au calcul de l'engagement )RDoC(, en localisant précisément les étapes de litige et en les soumettant à l'arbitrage d'un contrat sur la chaîne. Pour améliorer l'efficacité, OPML a également développé une bibliothèque DNN légère et un système de machine virtuelle.
![OPML:采用Optimistic Rollup系统的机器学习])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3f290bc2a1acee40d4e71fbf35ee5079.webp(
Les jeux de vérification en plusieurs étapes surmontent les limitations du modèle à une seule étape, tirant pleinement parti de l'accélération GPU/TPU et de la capacité de traitement parallèle. Ils réduisent progressivement le champ de controverse à travers plusieurs étapes, pour finalement se concentrer sur des instructions VM spécifiques. Cette approche améliore considérablement l'efficacité d'exécution d'OPML, rapprochant ses performances de celles d'un environnement local.
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Pour assurer la cohérence entre les plateformes, OPML utilise des algorithmes à virgule fixe et des bibliothèques de flottants logiciels. Par rapport à ZKML, OPML présente des avantages évidents en termes d'efficacité de calcul, de flexibilité et d'universalité, offrant de nouvelles possibilités pour les applications AI décentralisées.
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Le projet OPML est actuellement en cours de développement actif, nous accueillons les développeurs intéressés à contribuer.