OPML: Công nghệ học máy phi tập trung mới hiệu quả và mở rộng

2025-08-01 19:40:17

Đang tạo bản tóm tắt

OPML: Có thể mở rộng Phi tập trung máy học

Gần đây, công nghệ học máy lạc quan OPML( được đề xuất đã cung cấp một phương pháp mới cho việc suy luận và đào tạo mô hình AI cho hệ thống blockchain. So với ZKML, OPML có lợi thế về chi phí thấp và hiệu quả cao, có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên PC thông thường, chẳng hạn như 7B-LLaMA có kích thước 26GB.

![OPML：采用Optimistic Rollup系统的机器学习])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97100de5d65b1bb4dfc9ad6502195b59.webp(

OPML áp dụng cơ chế trò chơi xác minh để đảm bảo tính Phi tập trung và khả năng xác minh của dịch vụ ML. Quy trình làm việc của nó bao gồm:

Người yêu cầu khởi xướng nhiệm vụ ML
Máy chủ hoàn thành nhiệm vụ và gửi kết quả lên chuỗi.
Người xác thực kiểm tra kết quả, nếu có bất đồng thì khởi động trò chơi xác thực.
Xác định chính xác bước lỗi thông qua giao thức phân chia
Cuối cùng thực hiện trọng tài từng bước trên hợp đồng thông minh

![OPML：采用Optimistic Rollup系统的机器学习])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e798407b4f5f3dd6dc7d8327db07eb20.webp(

Để nâng cao hiệu suất, OPML đã sử dụng thư viện DNN nhẹ được thiết kế đặc biệt và công nghệ biên dịch chéo. Ảnh máy ảo được quản lý thông qua cây Merkel, chỉ tải lên hash gốc lên chuỗi.

Một giai đoạn OPML có một số hạn chế, chẳng hạn như không thể tận dụng tối đa khả năng tăng tốc GPU. Để giải quyết vấn đề này, một giải pháp OPML đa giai đoạn đã được đề xuất:

Chỉ giai đoạn cuối được tính toán trong VM
Các giai đoạn khác có thể thực hiện trong môi trường địa phương, sử dụng tăng tốc phần cứng
Đảm bảo tính toàn vẹn của quá trình chuyển tiếp giữa các giai đoạn thông qua cây Merkle

![OPML：采用Phi tập trung系统的机器学习])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3f290bc2a1acee40d4e71fbf35ee5079.webp(

Lấy mô hình LLaMA làm ví dụ, áp dụng OPML hai giai đoạn:

Giai đoạn thứ hai tiến hành xác minh trò chơi trên đồ thị tính toán.
Giai đoạn đầu tiên sẽ chuyển đổi tính toán đơn điểm thành thực thi lệnh VM

So với OPML một giai đoạn, OPML đa giai đoạn có thể đạt được tốc độ tăng α lần, và kích thước cây Merkle nhỏ hơn.

![OPML：Hệ thống học máy sử dụng Optimistic Rollup])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4d41ed09832980b943519f4c0baa6109.webp(

Để đảm bảo tính nhất quán của kết quả, OPML sử dụng thuật toán định điểm và thư viện số thực đa nền tảng. So với ZKML, OPML có lợi thế về hiệu suất tính toán, tính phổ quát và độ khó phát triển.

![OPML：Áp dụng hệ thống Optimistic Rollup cho học máy])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a33f120074b07b2ec4ae4ececbea79f1.webp(

Công nghệ OPML vẫn đang được phát triển liên tục, chào đón các nhà phát triển có hứng thú tham gia đóng góp.

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.

9 thích