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OPML:高效經濟的去中心化機器學習新系統
OPML: 基於樂觀主義方法的機器學習系統
本文介紹了一種名爲OPML(樂觀機器學習)的新型區塊鏈系統,它利用樂觀主義方法進行AI模型推理和訓練/微調。與ZKML相比,OPML能夠提供更加經濟高效的ML服務。
OPML的一大優勢在於其低門檻的參與要求。目前,普通PC無需配備GPU即可運行包含大型語言模型(如26GB的7B-LLaMA)的OPML系統。該系統採用驗證遊戲機制來確保ML服務的去中心化和可驗證共識。
驗證遊戲的流程如下:
OPML採用單階段和多階段兩種驗證遊戲模式。單階段模式類似於計算委托(RDoC),通過精確定位爭議步驟並交由鏈上合約仲裁。爲提高效率,OPML還開發了專門的輕量級DNN庫和虛擬機系統。
多階段驗證遊戲則克服了單階段模式的局限性,充分利用了GPU/TPU加速和並行處理能力。它通過多個階段逐步縮小爭議範圍,最終定位到具體的VM指令。這種方法顯著提高了OPML的執行效率,使其性能接近本地環境。
爲確保跨平台的一致性,OPML採用了定點算法和軟件浮點庫。與ZKML相比,OPML在計算效率、靈活性和通用性等方面都具有明顯優勢,爲去中心化AI應用提供了新的可能性。
OPML項目目前仍在積極開發中,歡迎感興趣的開發者參與貢獻。