大規模言語モデル(LLM)と分散コンピューティングの台頭により、分散システム全体でAI計算の検証と整合性を確保することが課題となっています。6079 推論証明プロトコル(PoIP)は、分散AI推論の課題に対応するための堅牢なフレームワークを確立し、信頼性の高い安全な計算を確保します。
課題: 分散AI推論におけるセキュリティ
分散AI推論には、分散ネットワーク全体で行われる計算の整合性と正確性を確保するという独特の問題があります。多くのAIモデルの非決定論的な性質のため、従来の検証方法では十分ではありません。堅牢なプロトコルがなければ、分散ハードウェアが正確な推論結果を返すことを保証することは困難です。
推論証明プロトコル (PoIP)の紹介
6079 推論証明プロトコル(PoIP)は、分散AI推論を保護するための革新的なソリューションを提供します。暗号経済的なセキュリティメカニズム、暗号学的証明、ゲーム理論的アプローチを組み合わせて、ネットワーク内の正確な行動を促進し、悪意のある活動を罰する仕組みを持っています。
PoIPの主要コンポーネント
推論エンジン標準
推論エンジン標準は、分散ネットワーク全体でAI推論タスクを実行するための計算パターンと標準を設定します。この標準化により、分散ハードウェア上でのAIモデルの一貫した信頼性の高いパフォーマンスが保証されます。
推論証明プロトコル
このプロトコルは複数の層にまたがって動作します:
- サービス層: 物理的なハードウェア上でモデル推論を実行します。
- コントロール層: APIエンドポイントを管理し、負荷分散を調整し、診断を行います。
- トランザクション層: 分散ハッシュテーブル(DHT)を使用してトランザクションのメタデータを追跡します。
- 確率的証明層: 暗号学的および経済的メカニズムを通じてトランザクションを検証します。
- 経済層: 支払い、ステーキング、スラッシング、セキュリティ、ガバナンス、公共資金を管理します。
整合性とセキュリティの確保
PoIPは、AI推論計算の整合性を確保するためにいくつかのメカニズムを採用しています:
- Merkleツリーバリデーション: 入力データがGPUに変更されずに到達することを保証します。
- 分散ハッシュテーブル(DHT): トランザクションデータをノード間で同期し、不一致を検出します。
- 診断テスト: ハードウェアの能力を評価し、ネットワーク標準への準拠を確保します。