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बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग के उदय ने महत्वपूर्ण चुनौतियाँ पेश की हैं, विशेष रूप से वितरित प्रणालियों में एआई गणनाओं के सत्यापन और अखंडता के संबंध में। 6079 अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण (PoIP) इन चुनौतियों को विकेंद्रीकृत एआई अनुमान के लिए एक मजबूत ढांचा स्थापित करके संबोधित करता है, जो विश्वसनीय और सुरक्षित गणनाएँ सुनिश्चित करता है।

चुनौती: विकेंद्रीकृत एआई अनुमान में सुरक्षा​

विकेंद्रीकृत एआई अनुमान को वितरित नोड्स के नेटवर्क में की गई गणनाओं की अखंडता और शुद्धता सुनिश्चित करने की अनूठी समस्या का सामना करना पड़ता है। कई एआई मॉडलों की गैर-नियतात्मक प्रकृति के कारण पारंपरिक सत्यापन विधियाँ विफल हो जाती हैं। एक मजबूत प्रोटोकॉल के बिना, यह गारंटी देना चुनौतीपूर्ण है कि वितरित हार्डवेयर सटीक अनुमान परिणाम लौटाता है।

अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण (PoIP) का परिचय​

6079 अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण (PoIP) विकेंद्रीकृत एआई अनुमान को सुरक्षित करने के लिए एक क्रांतिकारी समाधान प्रदान करता है। यह नेटवर्क के भीतर सही व्यवहार को प्रोत्साहित करने और दुर्भावनापूर्ण गतिविधि को दंडित करने के लिए क्रिप्टोइकोनॉमिक सुरक्षा तंत्र, क्रिप्टोग्राफिक प्रमाण, और गेम-थ्योरिटिक दृष्टिकोण का संयोजन करता है।

PoIP के मुख्य घटक​

अनुमान इंजन मानक​

अनुमान इंजन मानक विकेंद्रीकृत नेटवर्क में एआई अनुमान कार्यों को निष्पादित करने के लिए कंप्यूट पैटर्न और मानक निर्धारित करता है। यह मानकीकरण वितरित हार्डवेयर पर एआई मॉडलों के सुसंगत और विश्वसनीय प्रदर्शन को सुनिश्चित करता है।

अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण​

प्रोटोकॉल कई परतों में संचालित होता है:

1. सेवा परत: भौतिक हार्डवेयर पर मॉडल अनुमान निष्पादित करता है।
2. नियंत्रण परत: एपीआई एंडपॉइंट्स का प्रबंधन करता है, लोड संतुलन का समन्वय करता है, और डायग्नोस्टिक्स को संभालता है।
3. लेन-देन परत: लेन-देन मेटाडेटा को ट्रैक करने के लिए वितरित हैश टेबल (DHT) का उपयोग करता है।
4. प्रायिकता प्रमाण परत: क्रिप्टोग्राफिक और आर्थिक तंत्र के माध्यम से लेन-देन को मान्य करता है।
5. आर्थिक परत: भुगतान, स्टेकिंग, स्लैशिंग, सुरक्षा, शासन और सार्वजनिक वित्तपोषण को संभालता है।

अखंडता और सुरक्षा सुनिश्चित करना​

PoIP एआई अनुमान गणनाओं की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए कई तंत्रों का उपयोग करता है:

• मर्कल ट्री सत्यापन: यह सुनिश्चित करता है कि इनपुट डेटा जीपीयू तक अपरिवर्तित पहुंचे।
• वितरित हैश टेबल (DHT): विसंगतियों का पता लगाने के लिए नोड्स के बीच लेन-देन डेटा को सिंक्रनाइज़ करता है।
• डायग्नोस्टिक परीक्षण: हार्डवेयर क्षमताओं का मूल्यांकन करते हैं और नेटवर्क मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करते हैं।

आर्थिक प्रोत्साहन और गेम थ्योरी​

प्रोटोकॉल नोड्स के बीच वांछनीय व्यवहार को प्रोत्साहित करने के लिए आर्थिक प्रोत्साहनों का उपयोग करता है:

• स्टेकिंग: नोड्स प्रतिबद्धता प्रदर्शित करने और अपनी विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए टोकन स्टेक करते हैं।
• प्रतिष्ठा निर्माण: सफल कार्य एक नोड की प्रतिष्ठा को बढ़ाते हैं, जिससे यह भविष्य के कार्यों के लिए अधिक आकर्षक बन जाता है।
• प्रतिस्पर्धी गेम तंत्र: नोड्स सर्वोत्तम सेवा प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं, निरंतर सुधार और मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करते हैं।

सामान्य प्रश्न​

अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण क्या है?​

अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण (PoIP) एक प्रणाली है जो विकेंद्रीकृत नेटवर्क में एआई अनुमान गणनाओं को सुरक्षित और सत्यापित करने के लिए डिज़ाइन की गई है। यह सुनिश्चित करता है कि वितरित हार्डवेयर नोड्स सटीक और विश्वसनीय परिणाम लौटाते हैं।

PoIP एआई गणनाओं की अखंडता कैसे सुनिश्चित करता है?​

PoIP एआई गणनाओं की अखंडता को सत्यापित करने के लिए मर्कल ट्री सत्यापन, वितरित हैश टेबल (DHT), और डायग्नोस्टिक परीक्षण जैसे तंत्रों का उपयोग करता है। ये उपकरण विसंगतियों का पता लगाने और नेटवर्क में संसाधित डेटा की शुद्धता सुनिश्चित करने में मदद करते हैं।

PoIP में आर्थिक प्रोत्साहनों की क्या भूमिका है?​

PoIP में आर्थिक प्रोत्साहन नोड्स के बीच वांछनीय व्यवहार को प्रोत्साहित करते हैं। नोड्स प्रतिबद्धता प्रदर्शित करने के लिए टोकन स्टेक करते हैं, सफल कार्यों के माध्यम से प्रतिष्ठा बनाते हैं, और सर्वोत्तम सेवा प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। यह प्रणाली निरंतर सुधार और नेटवर्क मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करती है।

PoIP की मुख्य परतें क्या हैं?​

PoIP पाँच मुख्य परतों में संचालित होता है: सेवा परत, नियंत्रण परत, लेन-देन परत, प्रायिकता प्रमाण परत, और आर्थिक परत। प्रत्येक परत विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर एआई अनुमान की सुरक्षा, अखंडता, और दक्षता सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

निष्कर्ष​

6079 अनुमान प्रोटोकॉल का प्रमाण विकेंद्रीकृत एआई के क्षेत्र में एक दिलचस्प प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। वितरित नेटवर्क में एआई गणनाओं की सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करके, PoIP विकेंद्रीकृत एआई अनुप्रयोगों में व्यापक अपनाने और नवाचार के लिए एक नया तरीका दर्शाता है। जैसे-जैसे हम अधिक विकेंद्रीकृत भविष्य की ओर बढ़ते हैं, PoIP जैसे प्रोटोकॉल एआई-संचालित प्रणालियों में विश्वास और अखंडता बनाए रखने में सहायक होंगे।

• स्रोत: https://cuckoo.network/blog/2024/07/03/proof-of-inference-protocol-decentralized-ai
• टेलीग्राम: https://cuckoo.network/tg
• डिस्कॉर्ड: https://cuckoo.network/dc

विकेंद्रीकृत एआई में, जीपीयू प्रदाताओं की अखंडता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। सैंपलिंग (PoSP) प्रोटोकॉल का प्रमाण, होलिस्टिक एआई के हालिया शोध में उल्लिखित, अच्छे अभिनेताओं को प्रोत्साहित करने के लिए एक परिष्कृत तंत्र प्रदान करता है जबकि बुरे लोगों को दंडित करता है। आइए देखें कि यह प्रोटोकॉल कैसे काम करता है, इसके आर्थिक प्रोत्साहन, दंड और विकेंद्रीकृत एआई अनुमान में इसका अनुप्रयोग।

ईमानदार व्यवहार के लिए प्रोत्साहन​

आर्थिक पुरस्कार​

PoSP प्रोटोकॉल के केंद्र में आर्थिक प्रोत्साहन हैं जो ईमानदार भागीदारी को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। नोड्स, एसेर्टर्स और वैलिडेटर्स के रूप में कार्य करते हुए, उनके योगदान के आधार पर पुरस्कृत किए जाते हैं:

• एसेर्टर्स: यदि उनका गणना किया गया आउटपुट सही और अप्रतिस्पर्धित है तो उन्हें एक पुरस्कार (RA) प्राप्त होता है।
• वैलिडेटर्स: यदि उनके परिणाम एसेर्टर के साथ मेल खाते हैं और सही के रूप में सत्यापित होते हैं तो वे पुरस्कार (RV/n) साझा करते हैं।

अद्वितीय नैश संतुलन​

PoSP प्रोटोकॉल को शुद्ध रणनीतियों में एक अद्वितीय नैश संतुलन तक पहुंचने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहां सभी नोड्स को ईमानदारी से कार्य करने के लिए प्रेरित किया जाता है। व्यक्तिगत लाभ को प्रणाली की सुरक्षा के साथ संरेखित करके, प्रोटोकॉल यह सुनिश्चित करता है कि ईमानदारी प्रतिभागियों के लिए सबसे अधिक लाभदायक रणनीति है।

बेईमानी के लिए दंड​

स्लैशिंग तंत्र​

बेईमानी को हतोत्साहित करने के लिए, PoSP प्रोटोकॉल एक स्लैशिंग तंत्र का उपयोग करता है। यदि कोई एसेर्टर या वैलिडेटर बेईमानी करते हुए पकड़ा जाता है, तो उन्हें महत्वपूर्ण आर्थिक दंड (S) का सामना करना पड़ता है। यह सुनिश्चित करता है कि बेईमानी की लागत किसी भी संभावित अल्पकालिक लाभ से कहीं अधिक है।

चुनौती तंत्र​

यादृच्छिक चुनौतियाँ प्रणाली को और अधिक सुरक्षित बनाती हैं। एक पूर्व निर्धारित संभावना (p) के साथ, प्रोटोकॉल एक चुनौती को ट्रिगर करता है जहां कई वैलिडेटर्स एसेर्टर के आउटपुट की पुन: गणना करते हैं। यदि विसंगतियां पाई जाती हैं, तो बेईमान अभिनेताओं को दंडित किया जाता है। यह यादृच्छिक चयन प्रक्रिया बुरे अभिनेताओं के लिए मिलीभगत करना और बिना पकड़े धोखा देना कठिन बना देती है।

PoSP प्रोटोकॉल के चरण​

1. एसेर्टर चयन: एक नोड को यादृच्छिक रूप से एसेर्टर के रूप में कार्य करने के लिए चुना जाता है, जो एक मान की गणना और आउटपुट करता है।

2. चुनौती संभावना:

   प्रणाली पूर्व निर्धारित संभावना के आधार पर चुनौती को ट्रिगर कर सकती है।

   • कोई चुनौती नहीं: यदि कोई चुनौती ट्रिगर नहीं होती है तो एसेर्टर को पुरस्कृत किया जाता है।
   • चुनौती ट्रिगर: एसेर्टर के आउटपुट को सत्यापित करने के लिए यादृच्छिक रूप से वैलिडेटर्स की एक निश्चित संख्या (n) का चयन किया जाता है।

3. सत्यापन:

   प्रत्येक वैलिडेटर स्वतंत्र रूप से परिणाम की गणना करता है और इसे एसेर्टर के आउटपुट से तुलना करता है।

   • मेल: यदि सभी परिणाम मेल खाते हैं, तो एसेर्टर और वैलिडेटर्स दोनों को पुरस्कृत किया जाता है।
   • मिसमैच: एक मध्यस्थता प्रक्रिया एसेर्टर और वैलिडेटर्स की ईमानदारी का निर्धारण करती है।

4. दंड: बेईमान नोड्स को दंडित किया जाता है, जबकि ईमानदार वैलिडेटर्स को उनका पुरस्कार हिस्सा मिलता है।

SpML​

SpML (सैंपलिंग-आधारित मशीन लर्निंग) प्रोटोकॉल विकेंद्रीकृत एआई अनुमान नेटवर्क के भीतर सैंपलिंग (PoSP) प्रोटोकॉल का एक कार्यान्वयन है।

प्रमुख चरण​

1. उपयोगकर्ता इनपुट: उपयोगकर्ता अपनी डिजिटल हस्ताक्षर के साथ यादृच्छिक रूप से चयनित सर्वर (एसेर्टर) को अपना इनपुट भेजता है।
2. सर्वर आउटपुट: सर्वर आउटपुट की गणना करता है और परिणाम के हैश के साथ इसे उपयोगकर्ता को वापस भेजता है।
3. चुनौती तंत्र:
   • एक पूर्व निर्धारित संभावना (p) के साथ, प्रणाली एक चुनौती को ट्रिगर करती है जहां परिणाम को सत्यापित करने के लिए एक अन्य सर्वर (वैलिडेटर) को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है।
   • यदि कोई चुनौती ट्रिगर नहीं होती है, तो एसेर्टर को एक पुरस्कार (R) प्राप्त होता है और प्रक्रिया समाप्त हो जाती है।
4. सत्यापन:
   • यदि कोई चुनौती ट्रिगर होती है, तो उपयोगकर्ता वैलिडेटर को वही इनपुट भेजता है।
   • वैलिडेटर परिणाम की गणना करता है और इसे हैश के साथ उपयोगकर्ता को वापस भेजता है।
5. तुलना:
   • उपयोगकर्ता एसेर्टर और वैलिडेटर के आउटपुट के हैश की तुलना करता है।
   • यदि हैश मेल खाते हैं, तो एसेर्टर और वैलिडेटर दोनों को पुरस्कृत किया जाता है, और उपयोगकर्ता को बेस शुल्क पर छूट मिलती है।
   • यदि हैश मेल नहीं खाते हैं, तो उपयोगकर्ता नेटवर्क पर दोनों हैश प्रसारित करता है।
6. मध्यस्थता:
   • नेटवर्क विसंगतियों के आधार पर एसेर्टर और वैलिडेटर की ईमानदारी का निर्धारण करने के लिए मतदान करता है।
   • ईमानदार नोड्स को पुरस्कृत किया जाता है, जबकि बेईमान नोड्स को दंडित किया जाता है (स्लैश किया जाता है)।

प्रमुख घटक और तंत्र​

• नियतात्मक एमएल निष्पादन: सुसंगत, पुनरुत्पादक परिणाम सुनिश्चित करने के लिए निश्चित-बिंदु अंकगणित और सॉफ़्टवेयर-आधारित फ्लोटिंग-पॉइंट लाइब्रेरी का उपयोग करता है।
• स्टेटलेस डिज़ाइन: प्रत्येक क्वेरी को स्वतंत्र मानता है, एमएल प्रक्रिया के दौरान स्टेटलेसनेस बनाए रखता है।
• अनुमतिहीन भागीदारी: किसी को भी नेटवर्क में शामिल होने और एआई सर्वर चलाकर योगदान करने की अनुमति देता है।
• ऑफ-चेन ऑपरेशंस: एआई अनुमान ऑफ-चेन पर गणना किए जाते हैं ताकि ब्लॉकचेन पर लोड कम हो सके, परिणाम और डिजिटल हस्ताक्षर सीधे उपयोगकर्ताओं को रिले किए जाते हैं।
• ऑन-चेन ऑपरेशंस: बैलेंस गणना और चुनौती तंत्र जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को पारदर्शिता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए ऑन-चेन पर संभाला जाता है।

SpML के लाभ​

• उच्च सुरक्षा: आर्थिक प्रोत्साहनों के माध्यम से सुरक्षा प्राप्त करता है, यह सुनिश्चित करता है कि नोड्स बेईमानी के लिए संभावित दंड के कारण ईमानदारी से कार्य करें।
• कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड: वैलिडेटर्स को अधिकांश मामलों में केवल हैश की तुलना करने की आवश्यकता होती है, सत्यापन के दौरान कम्प्यूटेशनल लोड को कम करता है।
• स्केलेबिलिटी: महत्वपूर्ण प्रदर्शन हानि के बिना व्यापक नेटवर्क गतिविधि को संभाल सकता है।
• सरलता: कार्यान्वयन में सरलता बनाए रखता है, एकीकरण और रखरखाव में आसानी को बढ़ाता है।

अन्य प्रोटोकॉल के साथ तुलना​

• ऑप्टिमिस्टिक फ्रॉड प्रूफ (opML):
  • धोखाधड़ी वाले व्यवहार के लिए आर्थिक निरुत्साहन और विवाद समाधान तंत्र पर निर्भर करता है।
  • यदि पर्याप्त वैलिडेटर्स ईमानदार नहीं हैं तो धोखाधड़ी वाली गतिविधि के प्रति संवेदनशील।
• जीरो नॉलेज प्रूफ (zkML):
  • क्रिप्टोग्राफिक प्रमाणों के माध्यम से उच्च सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
  • उच्च कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के कारण स्केलेबिलिटी और दक्षता में चुनौतियों का सामना करता है।
• SpML:
  • आर्थिक प्रोत्साहनों, कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड और उच्च स्केलेबिलिटी के माध्यम से उच्च सुरक्षा को जोड़ता है।
  • चुनौती के दौरान जटिल गणनाओं की आवश्यकता को कम करते हुए हैश तुलना पर ध्यान केंद्रित करके सत्यापन प्रक्रिया को सरल बनाता है।

सारांश​

सैंपलिंग (PoSP) प्रोटोकॉल का प्रमाण अच्छे अभिनेताओं को प्रोत्साहित करने और बुरे लोगों को हतोत्साहित करने की आवश्यकता को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है, विकेंद्रीकृत प्रणालियों की समग्र सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है। आर्थिक पुरस्कारों को कठोर दंड के साथ जोड़कर, PoSP एक ऐसा वातावरण तैयार करता है जहां ईमानदार व्यवहार न केवल प्रोत्साहित किया जाता है बल्कि सफलता के लिए आवश्यक है। जैसे-जैसे विकेंद्रीकृत एआई बढ़ता जा रहा है, PoSP जैसे प्रोटोकॉल इन उन्नत प्रणालियों की अखंडता और विश्वसनीयता बनाए रखने में आवश्यक होंगे।

• स्रोत: https://cuckoo.network/blog/2024/06/17/proof-of-sampling-posp-protocol-decentralized-ai
• टेलीग्राम: https://cuckoo.network/tg
• डिस्कॉर्ड: https://cuckoo.network/dc