罗马 + OML
ROMA和OML是@SentientAGI最先进的技术,使Sentient Chat能够达到——甚至超越——像ChatGPT这样的封闭企业AI的水平。
如何?
要理解这一点,我们需要看看开源人工智能的主要问题,以及ROMA和OML是如何解决这些问题的。
问题
众所周知,开源人工智能面临着诸如货币化、模型盗窃、盗版使用以及低效率/功能等重大挑战(1模型 = 1 功能)。
解决方案
各种专业代理、模型、数据集和工具连接到GRID生态系统,该系统可通过Sentient Chat访问。
罗马
当您使用Sentient Chat时,您的请求可以由多个AI模型处理,而不仅仅是单一的模型——有时甚至是数十个模型,这些模型可以顺序工作,或者在可能的情况下并行工作。
这解决了功能和效率低下的问题。
OML
→ 盗版
OML通过加密控制解决了对开放AI模型的盗用问题。每个模型都包含内置的授权机制——在执行之前,系统会验证一个数字签名,以确认用户有权限使用该模型。没有此授权,模型将不会响应。
→ 盗窃
窃取另一个AI模型变得不可能,因为OML将多个指纹(密钥响应对)直接嵌入到每个AI模型中。这使得任何人都可以通过特殊的挑战-响应测试来验证所有权。到目前为止,Sentient已经成功地在一个LLM中嵌入了近25,000个指纹,且没有任何性能损失——这足以确保模型在微调、压缩和合并中生存,
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