ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

ทำความเข้าใจโปรโตคอล Proof of Inference

· อ่านหนึ่งนาที
Lark Birdy
Chief Bird Officer

การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และการคำนวณแบบกระจายได้แนะนำความท้าทายที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการตรวจสอบและความสมบูรณ์ของการคำนวณ AI ในระบบที่กระจายตัว โปรโตคอล 6079 Proof of Inference (PoIP) จัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยการสร้างกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับการอนุมาน AI แบบกระจาย เพื่อให้แน่ใจว่าการคำนวณมีความน่าเชื่อถือและปลอดภัย

ความท้าทาย: ความปลอดภัยในการอนุมาน AI แบบกระจาย

การอนุมาน AI แบบกระจายเผชิญกับปัญหาเฉพาะในการรับรองความสมบูรณ์และความถูกต้องของการคำนวณที่ดำเนินการผ่านเครือข่ายของโหนดที่กระจาย วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอเนื่องจาก ธรรมชาติที่ไม่แน่นอนของโมเดล AI หลายตัว หากไม่มีโปรโตคอลที่แข็งแกร่ง มันยากที่จะรับประกันว่าอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่กระจายจะคืนผลลัพธ์การอนุมานที่ถูกต้อง

แนะนำโปรโตคอล Proof of Inference (PoIP)

โปรโตคอล 6079 Proof of Inference (PoIP) ให้โซลูชันที่ล้ำสมัยสำหรับการรักษาความปลอดภัยในการอนุมาน AI แบบกระจาย โดยใช้การผสมผสานระหว่าง กลไกความปลอดภัยทางเศรษฐศาสตร์คริปโต หลักฐานการเข้ารหัส และ แนวทางทฤษฎีเกม เพื่อกระตุ้นพฤติกรรมที่ถูกต้องและลงโทษกิจกรรมที่เป็นอันตรายในเครือข่าย

ส่วนประกอบหลักของ PoIP

มาตรฐานเครื่องยนต์อนุมาน

มาตรฐานเครื่องยนต์อนุมานกำหนดรูปแบบการคำนวณและมาตรฐานสำหรับการดำเนินงานการอนุมาน AI ในเครือข่ายแบบกระจาย การมาตรฐานนี้ช่วยให้มั่นใจว่าการทำงานของโมเดล AI บนอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่กระจายมีความสม่ำเสมอและน่าเชื่อถือ

โปรโตคอล Proof of Inference

โปรโตคอลทำงานผ่านหลายชั้น:

  1. ชั้นบริการ: ดำเนินการอนุมานโมเดลบนฮาร์ดแวร์จริง
  2. ชั้นควบคุม: จัดการจุดเชื่อมต่อ API ประสานการกระจายโหลด และจัดการการวินิจฉัย
  3. ชั้นธุรกรรม: ใช้ตารางแฮชแบบกระจาย (DHT) เพื่อติดตามข้อมูลเมตาธุรกรรม
  4. ชั้นหลักฐานเชิงความน่าจะเป็น: ตรวจสอบธุรกรรมผ่านกลไกการเข้ารหัสและเศรษฐศาสตร์
  5. ชั้นเศรษฐกิจ: จัดการการชำระเงิน การเดิมพัน การตัดสิทธิ์ ความปลอดภัย การปกครอง และการระดมทุนสาธารณะ

การรับรองความสมบูรณ์และความปลอดภัย

PoIP ใช้กลไกหลายอย่างเพื่อรับรองความสมบูรณ์ของการคำนวณการอนุมาน AI:

  • การตรวจสอบต้นไม้เมอร์เคิล: รับรองว่าข้อมูลนำเข้าถึง GPU โดยไม่ถูกแก้ไข
  • ตารางแฮชแบบกระจาย (DHT): ซิงโครไนซ์ข้อมูลธุรกรรมระหว่างโหนดเพื่อตรวจจับความคลาดเคลื่อน
  • การทดสอบวินิจฉัย: ประเมินความสามารถของฮาร์ดแวร์และรับรองการปฏิบัติตามมาตรฐานเครือข่าย

แรงจูงใจทางเศรษฐกิจและทฤษฎีเกม

โปรโตคอลใช้แรงจูงใจทางเศรษฐกิจเพื่อส่งเสริมพฤติกรรมที่พึงประสงค์ในหมู่โหนด:

  • การเดิมพัน: โหนดเดิมพันโทเค็นเพื่อแสดงความมุ่งมั่นและเพิ่มความน่าเชื่อถือ
  • การสร้างชื่อเสียง: งานที่สำเร็จช่วยเพิ่มชื่อเสียงของโหนด ทำให้มันน่าสนใจยิ่งขึ้นสำหรับงานในอนาคต
  • กลไกเกมแข่งขัน: โหนดแข่งขันเพื่อให้บริการที่ดีที่สุด เพื่อให้มั่นใจว่ามีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและการปฏิบัติตามมาตรฐาน

คำถามที่พบบ่อย

โปรโตคอล Proof of Inference คืออะไร?

โปรโตคอล Proof of Inference (PoIP) เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อรักษาความปลอดภัยและตรวจสอบการคำนวณการอนุมาน AI ในเครือข่ายแบบกระจาย มันช่วยให้แน่ใจว่าโหนดฮาร์ดแวร์ที่กระจายคืนผลลัพธ์ที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ

PoIP รับรองความสมบูรณ์ของการคำนวณ AI ได้อย่างไร?

PoIP ใช้กลไกเช่นการตรวจสอบต้นไม้เมอร์เคิล ตารางแฮชแบบกระจาย (DHT) และการทดสอบวินิจฉัยเพื่อยืนยันความสมบูรณ์ของการคำนวณ AI เครื่องมือเหล่านี้ช่วยตรวจจับความคลาดเคลื่อนและรับรองความถูกต้องของข้อมูลที่ประมวลผลในเครือข่าย

แรงจูงใจทางเศรษฐกิจมีบทบาทอย่างไรใน PoIP?

แรงจูงใจทางเศรษฐกิจใน PoIP สนับสนุนพฤติกรรมที่พึงประสงค์ในหมู่โหนด โหนดเดิมพันโทเค็นเพื่อแสดงความมุ่งมั่น สร้างชื่อเสียงผ่านงานที่สำเร็จ และแข่งขันเพื่อให้บริการที่ดีที่สุด ระบบนี้ช่วยให้มั่นใจว่ามีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและการปฏิบัติตามมาตรฐานเครือข่าย

ชั้นหลักของ PoIP มีอะไรบ้าง?

PoIP ทำงานผ่านห้าชั้นหลัก: ชั้นบริการ ชั้นควบคุม ชั้นธุรกรรม ชั้นหลักฐานเชิงความน่าจะเป็น และชั้นเศรษฐกิจ แต่ละชั้นมีบทบาทสำคัญในการรับรองความปลอดภัย ความสมบูรณ์ และประสิทธิภาพของการอนุมาน AI ในเครือข่ายแบบกระจาย

สรุป

โปรโตคอล 6079 Proof of Inference เป็นการพัฒนาที่น่าสนใจในด้าน AI แบบกระจาย โดยการรับรองความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของการคำนวณ AI ในเครือข่ายที่กระจาย PoIP แสดงถึงวิธีใหม่สำหรับการนำไปใช้และนวัตกรรมที่กว้างขวางขึ้นในแอปพลิเคชัน AI แบบกระจาย ขณะที่เราก้าวไปสู่อนาคตที่กระจายมากขึ้น โปรโตคอลเช่น PoIP จะมีประโยชน์ในการรักษาความไว้วางใจและความสมบูรณ์ในระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI