Dengan implementasi kecerdasan buatan (AI) yang mendalam di bidang-bidang utama seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan mengemudi otonom, semakin penting dari sebelumnya untuk memastikan keandalan, transparansi, dan keamanan proses inferensi pembelajaran mesin (ML).
Namun, layanan pembelajaran mesin tradisional sering kali beroperasi seperti "kotak hitam", di mana pengguna hanya dapat melihat hasilnya dan sulit untuk memverifikasi prosesnya. Ketidaktransparanan ini membuat layanan model rentan terhadap risiko:
Model dicuri,
Hasil inferensi telah dimanipulasi secara jahat,
Data pengguna menghadapi risiko kebocoran privasi.
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) memberikan solusi kriptografi yang baru untuk tantangan ini. Ini bergantung pada teknologi Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), memberikan kemampuan kepada model pembelajaran mesin untuk verifikasi yang dapat dienkripsi: membuktikan bahwa suatu perhitungan telah dilakukan dengan benar, tanpa mengungkapkan informasi sensitif di dalamnya.
Dengan kata lain, ZKP memungkinkan penyedia layanan untuk membuktikan kepada pengguna:
"Hasil inferensi yang kamu dapatkan, memang dihasilkan oleh model yang telah saya latih - tetapi saya tidak akan membocorkan parameter model apapun."
Ini berarti bahwa pengguna dapat mempercayai keaslian hasil inferensi, sementara struktur dan parameter model (yang sering kali merupakan aset bernilai tinggi) tetap dirahasiakan.
zkPyTorch
Polyhedra Network dengan bangga mengumumkan peluncuran zkPyTorch, kompiler revolusioner untuk pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (ZKML) yang dirancang untuk menjembatani mil terakhir antara kerangka kerja AI arus utama dan teknologi ZK.
zkPyTorch menggabungkan kemampuan machine learning yang kuat dari PyTorch dengan mesin pembuktian nol pengetahuan yang canggih secara mendalam, sehingga pengembang AI tidak perlu mengubah kebiasaan pemrograman mereka atau mempelajari bahasa ZK yang baru, untuk membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi di lingkungan yang familiar.
Kompiler ini dapat secara otomatis menerjemahkan operasi model tingkat tinggi (seperti konvolusi, perkalian matriks, ReLU, softmax, dan mekanisme perhatian) ke dalam sirkuit ZKP yang dapat diverifikasi secara kriptografis, dan digabungkan dengan rangkaian pengoptimalan ZKML yang dikembangkan sendiri oleh Polyhedra untuk secara cerdas mengompres dan mempercepat jalur inferensi arus utama untuk memastikan kebenaran sirkuit dan efisiensi komputasi.
Infrastruktur dasar kunci untuk membangun ekosistem AI yang dapat dipercaya
Ekosistem pembelajaran mesin saat ini menghadapi banyak tantangan seperti keamanan data, verifikasi komputasi, dan transparansi model. Terutama di industri utama seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan mengemudi otonom, model AI tidak hanya melibatkan sejumlah besar informasi pribadi yang sensitif, tetapi juga membawa kekayaan intelektual bernilai tinggi dan rahasia dagang inti.
Pembelajaran mesin dengan pengetahuan nol (ZKML) muncul sebagai terobosan penting untuk mengatasi situasi ini. Melalui teknologi bukti pengetahuan nol (ZKP), ZKML dapat menyelesaikan verifikasi integritas inferensi model tanpa mengungkapkan parameter model atau data input—menjaga privasi sekaligus menjamin kepercayaan.
Namun dalam kenyataannya, pengembangan ZKML seringkali memiliki hambatan yang sangat tinggi, memerlukan latar belakang kriptografi yang mendalam, jauh dari yang dapat dikuasai dengan mudah oleh insinyur AI tradisional.
Inilah misi dari zkPyTorch. Ini membangun jembatan antara PyTorch dan mesin ZKP, memungkinkan pengembang untuk membangun sistem AI yang memiliki perlindungan privasi dan dapat diverifikasi dengan kode yang sudah mereka kenal, tanpa perlu mempelajari bahasa kriptografi yang kompleks.
Melalui zkPyTorch, Polyhedra Network secara signifikan menurunkan hambatan teknis untuk ZKML, mendorong aplikasi AI yang dapat diskalakan dan dapat dipercaya ke arus utama, dan merekonstruksi paradigma baru keamanan dan privasi AI.
Alur Kerja zkPyTorch
Gambar 1: Tinjauan keseluruhan arsitektur ZKPyTorch
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, zkPyTorch secara otomatis mengubah model PyTorch standar menjadi sirkuit yang kompatibel dengan ZKP (Zero-Knowledge Proof) melalui tiga modul utama yang dirancang dengan cermat. Ketiga modul tersebut meliputi: modul pra-pemrosesan, modul kuantisasi yang ramah terhadap zero-knowledge, dan modul optimisasi sirkuit.
Proses ini tidak mengharuskan pengembang untuk menguasai sirkuit kriptografi atau sintaks khusus apa pun: pengembang hanya perlu menulis model dalam PyTorch standar, dan zkPyTorch dapat mengubahnya menjadi sirkuit yang dapat dikenali oleh mesin bukti pengetahuan nol seperti Expander untuk menghasilkan bukti ZK yang sesuai. Desain yang sangat modular ini secara signifikan menurunkan hambatan masuk untuk pengembangan ZKML, sehingga memudahkan pengembang AI untuk membangun aplikasi pembelajaran mesin yang efisien, aman, dan dapat diverifikasi tanpa harus beralih bahasa atau mempelajari kriptografi.
Modul Satu: Pra-pemrosesan Model
Pada fase pertama, zkPyTorch mengubah model PyTorch menjadi grafik komputasi terstruktur menggunakan Open Neural Network Exchange Format (ONNX). ONNX adalah standar representasi menengah yang paling banyak diadopsi di industri untuk representasi terpadu dari operasi pembelajaran mesin yang kompleks. Melalui langkah prapemrosesan ini, zkPyTorch dapat mengklarifikasi struktur model, membongkar proses komputasi inti, dan meletakkan dasar yang kuat untuk generasi berikutnya dari sirkuit bukti pengetahuan nol.
Modul Dua: ZKP Ramah Kuantitatif
Modul kuantisasi adalah bagian penting dari sistem ZKML. Model pembelajaran mesin tradisional mengandalkan operasi floating-point, sedangkan lingkungan ZKP lebih cocok untuk operasi bilangan bulat di bidang terbatas. zkPyTorch menggunakan skema kuantisasi bilangan bulat yang dioptimalkan untuk bidang terbatas untuk memetakan perhitungan floating-point secara akurat ke perhitungan bilangan bulat, dan pada saat yang sama mengonversi operasi nonlinier yang tidak kondusif untuk ZKP (seperti ReLU dan Softmax) menjadi tabel pencarian yang efisien.
Strategi ini tidak hanya secara signifikan mengurangi kompleksitas sirkuit, tetapi juga meningkatkan verifikasi dan efisiensi operasional sistem secara keseluruhan dengan memastikan akurasi model.
Modul Tiga: Optimasi Sirkuit Berlapis
zkPyTorch menggunakan strategi multi-level dalam optimisasi sirkuit, yang secara spesifik mencakup:
Optimalisasi Batch
Dirancang khusus untuk komputasi serialisasi, mengurangi kompleksitas perhitungan dan konsumsi sumber daya secara signifikan dengan memproses beberapa langkah inferensi sekaligus, terutama cocok untuk skenario verifikasi model bahasa besar seperti Transformer.
Percepatan operasi asli
Menggabungkan transformasi Fourier cepat (FFT) konvolusi dengan teknik tabel pencarian, secara efektif meningkatkan kecepatan eksekusi sirkuit untuk operasi dasar seperti konvolusi dan Softmax, secara mendasar meningkatkan efisiensi perhitungan keseluruhan.
Eksekusi sirkuit paralel
Memanfaatkan sepenuhnya keunggulan komputasi CPU multi-core dan GPU, membagi perhitungan beban berat seperti perkalian matriks menjadi beberapa tugas anak untuk dieksekusi secara paralel, secara signifikan meningkatkan kecepatan dan kemampuan skalabilitas generasi bukti nol-pengetahuan.
Diskusi Teknologi Mendalam
Grafik Arah Tak Berputar (DAG)
zkPyTorch menggunakan grafik asiklik terarah (DAG) untuk mengelola aliran komputasi pembelajaran mesin. Struktur DAG secara sistematis menangkap dependensi model yang kompleks, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, di mana setiap simpul mewakili operasi tertentu (seperti transpose matriks, perkalian matriks, pembagian, dan softmax), dan tepi menggambarkan dengan tepat di mana data mengalir di antara operasi ini.
Representasi yang jelas dan terstruktur ini tidak hanya sangat memudahkan proses debug tetapi juga membantu dalam pengoptimalan kinerja yang mendalam. Karakteristik tanpa siklus dari DAG menghindari ketergantungan siklik, memastikan bahwa urutan komputasi dieksekusi dengan efisien dan dapat dikendalikan, yang sangat penting untuk mengoptimalkan pembuatan rangkaian bukti nol pengetahuan.
Selain itu, DAG memungkinkan zkPyTorch untuk secara efisien menangani arsitektur model yang kompleks seperti Transformer and Residual Network (ResNet), yang seringkali memiliki aliran data kompleks dengan banyak jalur dan nonlinieritas, dan DAG dirancang untuk memenuhi kebutuhan komputasinya untuk memastikan akurasi dan efisiensi inferensi model.
Gambar 2: Contoh model pembelajaran mesin yang direpresentasikan dalam bentuk graf terarah tanpa siklus (DAG)
Teknologi Kuantum Tingkat Lanjut
Di zkPyTorch, teknik kuantisasi lanjutan adalah langkah kunci dalam menerjemahkan komputasi floating-point ke dalam operasi bilangan bulat untuk aritmatika medan hingga yang efisien dalam sistem zero-knowledge proof (ZKP). zkPyTorch menggunakan metode bilangan bulat statis, yang dirancang dengan cermat untuk menyeimbangkan efisiensi komputasi dan akurasi model, memastikan bahwa bukti dihasilkan dengan cepat dan akurat.
Proses kuantifikasi ini mencakup kalibrasi yang ketat, secara akurat menentukan skala kuantifikasi terbaik untuk secara efektif mewakili angka titik mengambang, menghindari overflow dan kehilangan presisi yang besar. Menghadapi tantangan operasi non-linear yang khas dari ZKP (seperti Softmax dan normalisasi lapisan), zkPyTorch secara inovatif mengubah fungsi-fungsi kompleks ini menjadi operasi pencarian tabel yang efisien.
Strategi ini tidak hanya secara signifikan meningkatkan efisiensi dalam menghasilkan bukti, tetapi juga memastikan bahwa hasil bukti yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan output model kuantifikasi berpresisi tinggi, menjaga keseimbangan antara kinerja dan kepercayaan, serta mendorong proses penerapan pembelajaran mesin yang dapat diverifikasi.
Strategi Optimasi Sirkuit Multilevel
zkPyTorch mengadopsi sistem optimisasi sirkuit multi-lapisan yang sangat presisi, dari berbagai dimensi, untuk memastikan kinerja inferensi zero-knowledge yang optimal dalam hal efisiensi dan skalabilitas:
Dengan mengemas beberapa tugas inferensi ke dalam pemrosesan batch, kompleksitas komputasi secara keseluruhan berkurang secara signifikan, terutama untuk skenario operasi berurutan dalam model bahasa seperti Transformer. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3, proses inferensi model bahasa besar (LLM) tradisional berjalan berdasarkan token demi token, sementara pendekatan inovatif zkPyTorch menggabungkan semua token input dan output ke dalam satu proses prompt untuk validasi. Proses ini menegaskan bahwa inferensi keseluruhan LLM benar sekaligus, sambil memastikan bahwa setiap token output konsisten dengan inferensi LLM standar.
Dalam inferensi LLM, keakuratan mekanisme KV cache (cache kunci-nilai) adalah kunci untuk memastikan kepercayaan keluaran inferensi. Jika logika inferensi model salah, bahkan dengan penggunaan cache, tidak mungkin menghasilkan hasil yang konsisten dengan alur dekode standar. zkPyTorch secara tepat mereproduksi alur ini, memastikan bahwa setiap keluaran dalam bukti nol pengetahuan memiliki determinisme dan integritas yang dapat diverifikasi.
Gambar 3: Verifikasi batch yang dihitung oleh model bahasa besar (LLM), di mana L menunjukkan panjang urutan input, N menunjukkan panjang urutan output, dan H menunjukkan dimensi lapisan tersembunyi model.
Optimasi Operasi Primitif (Optimized Primitive Operations)
zkPyTorch sangat mengoptimalkan primitif pembelajaran mesin yang mendasarinya, yang sangat meningkatkan efisiensi sirkuit. Misalnya, operasi konvolusi selalu intensif secara komputasi, dan zkPyTorch menggunakan metode pengoptimalan berdasarkan Fast Fourier Transform (FFT) untuk mengubah konvolusi yang awalnya dilakukan di domain spasial menjadi operasi perkalian di domain frekuensi, yang secara signifikan mengurangi biaya komputasi. Pada saat yang sama, untuk fungsi nonlinier seperti ReLU dan softmax, sistem mengadopsi metode tabel pencarian yang telah dihitung sebelumnya, yang menghindari perhitungan nonlinier ZKP yang tidak ramah dan sangat meningkatkan efisiensi operasi sirkuit inferensi.
Eksekusi Sirkuit Paralel (Parallel Circuit Execution)
zkPyTorch secara otomatis mengkompilasi operasi ML yang kompleks ke dalam sirkuit paralel, melepaskan potensi perangkat keras penuh dari CPU/GPU multi-core untuk pembuatan bukti paralel besar-besaran. Misalnya, saat melakukan perkalian tensor, zkPyTorch akan secara otomatis membagi tugas komputasi menjadi beberapa subtugas independen, yang akan didistribusikan ke beberapa unit pemrosesan secara paralel. Strategi paralelisasi ini tidak hanya secara signifikan meningkatkan throughput eksekusi sirkuit, tetapi juga memungkinkan verifikasi model besar yang efisien, membuka dimensi baru untuk ZKML yang dapat diskalakan.
Pengujian Kinerja Menyeluruh: Terobosan Ganda Kinerja dan Akurasi
zkPyTorch telah menunjukkan kinerja yang sangat baik dan kegunaan dunia nyata dalam beberapa model pembelajaran mesin arus utama melalui tolok ukur yang ketat:
Uji model VGG-16
Pada kumpulan data CIFAR-10, zkPyTorch dapat menghasilkan bukti VGG-16 dari satu gambar hanya dalam 6,3 detik, dengan hampir tidak ada perbedaan akurasi dibandingkan dengan perhitungan floating-point tradisional. Ini menandakan bahwa zkML memiliki kemampuan dunia nyata dalam tugas-tugas klasik seperti pengenalan gambar.
Uji Model Llama-3
Untuk model bahasa besar Llama-3 dengan skala hingga 8 miliar parameter, zkPyTorch telah mencapai generasi bukti yang efisien sekitar 150 detik per token. Yang lebih mengesankan, hasil outputnya mempertahankan kesamaan kosinus sebesar 99,32% dibandingkan dengan model asli, sambil memastikan kredibilitas yang tinggi, tetap memperhatikan konsistensi semantik dari output model.
Tabel 1: Kinerja berbagai skema ZKP dalam jaringan saraf konvolusional dan jaringan transformer
Berbagai Skenario Aplikasi di Dunia Nyata
Layanan Pembelajaran Mesin yang Dapat Diverifikasi (Verifiable MLaaS)
Dengan nilai model pembelajaran mesin yang terus meningkat, semakin banyak pengembang AI yang memilih untuk menerapkan model yang mereka kembangkan sendiri di cloud, menawarkan layanan MLaaS (Machine-Learning-as-a-Service) kepada publik. Namun, dalam kenyataannya, pengguna sering kali kesulitan untuk memverifikasi apakah hasil inferensi itu benar dan dapat dipercaya; sementara penyedia model juga ingin melindungi struktur dan parameter model serta aset inti lainnya, agar tidak dicuri atau disalahgunakan.
zkPyTorch lahir untuk menyelesaikan kontradiksi ini: ia memberikan kemampuan "verifikasi pengetahuan nol" yang asli kepada layanan AI berbasis cloud, sehingga hasil inferensi dapat diverifikasi pada tingkat enkripsi.
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4, pengembang dapat langsung menghubungkan model besar seperti Llama-3 ke zkPyTorch untuk membangun sistem MLaaS tepercaya dengan kemampuan bukti tanpa pengetahuan. Dengan mengintegrasikan secara mulus dengan mesin ZKP yang mendasarinya, zkPyTorch dapat secara otomatis menghasilkan bukti tanpa mengekspos detail model, memverifikasi apakah setiap inferensi dieksekusi dengan benar, sehingga membangun fondasi kepercayaan interaktif yang benar-benar kredibel untuk penyedia model dan konsumen.
Gambar 4: Aplikasi zkPyTorch dalam skenario layanan mesin belajar yang dapat diverifikasi (Verifiable MLaaS).
Pengawalan keamanan penilaian model
zkPyTorch menyediakan mekanisme evaluasi model AI yang aman dan dapat diverifikasi, memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengevaluasi indikator kinerja utama mereka secara kritis tanpa mengungkapkan detail model. Metode penilaian "nol-kebocoran" ini menetapkan standar kepercayaan baru untuk model AI, meningkatkan efisiensi transaksi bisnis sekaligus melindungi kekayaan intelektual pengembang. Tidak hanya meningkatkan visibilitas ke dalam nilai model, tetapi juga membawa transparansi dan keadilan yang lebih besar bagi industri AI secara keseluruhan.
terintegrasi secara mendalam dengan blockchain EXPchain
zkPyTorch integrasi asli dengan Polyhedra Network yang dikembangkan secara mandiri EXPchain jaringan blockchain, bersama-sama membangun infrastruktur AI terdesentralisasi yang dapat dipercaya. Integrasi ini menyediakan jalur yang sangat dioptimalkan untuk pemanggilan kontrak pintar dan verifikasi on-chain, sehingga hasil inferensi AI dapat memperoleh verifikasi kriptografis di blockchain dan disimpan secara permanen.
Dengan bantuan zkPyTorch dan kolaborasi EXPchain, pengembang dapat membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi dari ujung ke ujung, mulai dari penyebaran model, perhitungan inferensi hingga verifikasi di blockchain, benar-benar mewujudkan proses komputasi AI yang transparan, dapat dipercaya, dan dapat diaudit, menyediakan dukungan dasar untuk aplikasi blockchain+AI generasi berikutnya.
Peta Jalan Masa Depan dan Inovasi Berkelanjutan
Polyhedra akan terus memajukan evolusi zkPyTorch, dengan fokus pada arah berikut:
Keterbukaan Sumber dan Pembangunan Komunitas
Secara bertahap membuka sumber komponen inti zkPyTorch, mendorong keterlibatan pengembang global, serta memajukan inovasi kolaboratif dan kemakmuran ekosistem di bidang pembelajaran mesin tanpa pengetahuan.
Ekspansi model dan kompatibilitas kerangka kerja
Memperluas dukungan untuk model dan kerangka kerja pembelajaran mesin utama, lebih lanjut meningkatkan kemampuan adaptasi dan universalisme zkPyTorch, sehingga dapat dengan fleksibel disematkan ke dalam berbagai alur kerja AI.
Alat pengembangan dan build SDK
Meluncurkan rangkaian alat pengembangan yang komprehensif dan paket alat pengembangan perangkat lunak (SDK), menyederhanakan proses integrasi, dan mempercepat penerapan serta aplikasi zkPyTorch dalam skenario bisnis yang nyata.
Kesimpulan
zkPyTorch adalah tonggak penting menuju masa depan AI yang dapat dipercaya. Dengan menggabungkan kerangka kerja PyTorch yang matang dengan teknologi bukti nol pengetahuan yang mutakhir, zkPyTorch tidak hanya secara signifikan meningkatkan keamanan dan verifikasi pembelajaran mesin, tetapi juga membentuk kembali cara penerapan aplikasi AI dan batasan kepercayaan.
Polyhedra akan terus mendalami inovasi di bidang "AI aman", mendorong pembelajaran mesin menuju standar yang lebih tinggi dalam perlindungan privasi, verifikasi hasil, dan kepatuhan model, serta membantu membangun sistem cerdas yang transparan, dapat dipercaya, dan dapat diskalakan.
Harap ikuti kemajuan terbaru yang terus kami rilis, saksikan bagaimana zkPyTorch membentuk masa depan era kecerdasan aman.
Tautan asli
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
zkPyTorch: Membangun masa depan AI yang dapat dipercaya dengan zk-SNARKs
Penulis asli: Jiaheng Zhang
Dengan implementasi kecerdasan buatan (AI) yang mendalam di bidang-bidang utama seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan mengemudi otonom, semakin penting dari sebelumnya untuk memastikan keandalan, transparansi, dan keamanan proses inferensi pembelajaran mesin (ML).
Namun, layanan pembelajaran mesin tradisional sering kali beroperasi seperti "kotak hitam", di mana pengguna hanya dapat melihat hasilnya dan sulit untuk memverifikasi prosesnya. Ketidaktransparanan ini membuat layanan model rentan terhadap risiko:
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) memberikan solusi kriptografi yang baru untuk tantangan ini. Ini bergantung pada teknologi Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), memberikan kemampuan kepada model pembelajaran mesin untuk verifikasi yang dapat dienkripsi: membuktikan bahwa suatu perhitungan telah dilakukan dengan benar, tanpa mengungkapkan informasi sensitif di dalamnya.
Dengan kata lain, ZKP memungkinkan penyedia layanan untuk membuktikan kepada pengguna:
"Hasil inferensi yang kamu dapatkan, memang dihasilkan oleh model yang telah saya latih - tetapi saya tidak akan membocorkan parameter model apapun."
Ini berarti bahwa pengguna dapat mempercayai keaslian hasil inferensi, sementara struktur dan parameter model (yang sering kali merupakan aset bernilai tinggi) tetap dirahasiakan.
zkPyTorch
Polyhedra Network dengan bangga mengumumkan peluncuran zkPyTorch, kompiler revolusioner untuk pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (ZKML) yang dirancang untuk menjembatani mil terakhir antara kerangka kerja AI arus utama dan teknologi ZK.
zkPyTorch menggabungkan kemampuan machine learning yang kuat dari PyTorch dengan mesin pembuktian nol pengetahuan yang canggih secara mendalam, sehingga pengembang AI tidak perlu mengubah kebiasaan pemrograman mereka atau mempelajari bahasa ZK yang baru, untuk membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi di lingkungan yang familiar.
Kompiler ini dapat secara otomatis menerjemahkan operasi model tingkat tinggi (seperti konvolusi, perkalian matriks, ReLU, softmax, dan mekanisme perhatian) ke dalam sirkuit ZKP yang dapat diverifikasi secara kriptografis, dan digabungkan dengan rangkaian pengoptimalan ZKML yang dikembangkan sendiri oleh Polyhedra untuk secara cerdas mengompres dan mempercepat jalur inferensi arus utama untuk memastikan kebenaran sirkuit dan efisiensi komputasi.
Infrastruktur dasar kunci untuk membangun ekosistem AI yang dapat dipercaya
Ekosistem pembelajaran mesin saat ini menghadapi banyak tantangan seperti keamanan data, verifikasi komputasi, dan transparansi model. Terutama di industri utama seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan mengemudi otonom, model AI tidak hanya melibatkan sejumlah besar informasi pribadi yang sensitif, tetapi juga membawa kekayaan intelektual bernilai tinggi dan rahasia dagang inti.
Pembelajaran mesin dengan pengetahuan nol (ZKML) muncul sebagai terobosan penting untuk mengatasi situasi ini. Melalui teknologi bukti pengetahuan nol (ZKP), ZKML dapat menyelesaikan verifikasi integritas inferensi model tanpa mengungkapkan parameter model atau data input—menjaga privasi sekaligus menjamin kepercayaan.
Namun dalam kenyataannya, pengembangan ZKML seringkali memiliki hambatan yang sangat tinggi, memerlukan latar belakang kriptografi yang mendalam, jauh dari yang dapat dikuasai dengan mudah oleh insinyur AI tradisional.
Inilah misi dari zkPyTorch. Ini membangun jembatan antara PyTorch dan mesin ZKP, memungkinkan pengembang untuk membangun sistem AI yang memiliki perlindungan privasi dan dapat diverifikasi dengan kode yang sudah mereka kenal, tanpa perlu mempelajari bahasa kriptografi yang kompleks.
Melalui zkPyTorch, Polyhedra Network secara signifikan menurunkan hambatan teknis untuk ZKML, mendorong aplikasi AI yang dapat diskalakan dan dapat dipercaya ke arus utama, dan merekonstruksi paradigma baru keamanan dan privasi AI.
Alur Kerja zkPyTorch
Gambar 1: Tinjauan keseluruhan arsitektur ZKPyTorch
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, zkPyTorch secara otomatis mengubah model PyTorch standar menjadi sirkuit yang kompatibel dengan ZKP (Zero-Knowledge Proof) melalui tiga modul utama yang dirancang dengan cermat. Ketiga modul tersebut meliputi: modul pra-pemrosesan, modul kuantisasi yang ramah terhadap zero-knowledge, dan modul optimisasi sirkuit.
Proses ini tidak mengharuskan pengembang untuk menguasai sirkuit kriptografi atau sintaks khusus apa pun: pengembang hanya perlu menulis model dalam PyTorch standar, dan zkPyTorch dapat mengubahnya menjadi sirkuit yang dapat dikenali oleh mesin bukti pengetahuan nol seperti Expander untuk menghasilkan bukti ZK yang sesuai. Desain yang sangat modular ini secara signifikan menurunkan hambatan masuk untuk pengembangan ZKML, sehingga memudahkan pengembang AI untuk membangun aplikasi pembelajaran mesin yang efisien, aman, dan dapat diverifikasi tanpa harus beralih bahasa atau mempelajari kriptografi.
Modul Satu: Pra-pemrosesan Model
Pada fase pertama, zkPyTorch mengubah model PyTorch menjadi grafik komputasi terstruktur menggunakan Open Neural Network Exchange Format (ONNX). ONNX adalah standar representasi menengah yang paling banyak diadopsi di industri untuk representasi terpadu dari operasi pembelajaran mesin yang kompleks. Melalui langkah prapemrosesan ini, zkPyTorch dapat mengklarifikasi struktur model, membongkar proses komputasi inti, dan meletakkan dasar yang kuat untuk generasi berikutnya dari sirkuit bukti pengetahuan nol.
Modul Dua: ZKP Ramah Kuantitatif
Modul kuantisasi adalah bagian penting dari sistem ZKML. Model pembelajaran mesin tradisional mengandalkan operasi floating-point, sedangkan lingkungan ZKP lebih cocok untuk operasi bilangan bulat di bidang terbatas. zkPyTorch menggunakan skema kuantisasi bilangan bulat yang dioptimalkan untuk bidang terbatas untuk memetakan perhitungan floating-point secara akurat ke perhitungan bilangan bulat, dan pada saat yang sama mengonversi operasi nonlinier yang tidak kondusif untuk ZKP (seperti ReLU dan Softmax) menjadi tabel pencarian yang efisien.
Strategi ini tidak hanya secara signifikan mengurangi kompleksitas sirkuit, tetapi juga meningkatkan verifikasi dan efisiensi operasional sistem secara keseluruhan dengan memastikan akurasi model.
Modul Tiga: Optimasi Sirkuit Berlapis
zkPyTorch menggunakan strategi multi-level dalam optimisasi sirkuit, yang secara spesifik mencakup:
Diskusi Teknologi Mendalam
Grafik Arah Tak Berputar (DAG)
zkPyTorch menggunakan grafik asiklik terarah (DAG) untuk mengelola aliran komputasi pembelajaran mesin. Struktur DAG secara sistematis menangkap dependensi model yang kompleks, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, di mana setiap simpul mewakili operasi tertentu (seperti transpose matriks, perkalian matriks, pembagian, dan softmax), dan tepi menggambarkan dengan tepat di mana data mengalir di antara operasi ini.
Representasi yang jelas dan terstruktur ini tidak hanya sangat memudahkan proses debug tetapi juga membantu dalam pengoptimalan kinerja yang mendalam. Karakteristik tanpa siklus dari DAG menghindari ketergantungan siklik, memastikan bahwa urutan komputasi dieksekusi dengan efisien dan dapat dikendalikan, yang sangat penting untuk mengoptimalkan pembuatan rangkaian bukti nol pengetahuan.
Selain itu, DAG memungkinkan zkPyTorch untuk secara efisien menangani arsitektur model yang kompleks seperti Transformer and Residual Network (ResNet), yang seringkali memiliki aliran data kompleks dengan banyak jalur dan nonlinieritas, dan DAG dirancang untuk memenuhi kebutuhan komputasinya untuk memastikan akurasi dan efisiensi inferensi model.
! zkPyTorch: Membangun Masa Depan AI Tepercaya dengan Bukti Tanpa Pengetahuan
Gambar 2: Contoh model pembelajaran mesin yang direpresentasikan dalam bentuk graf terarah tanpa siklus (DAG)
Teknologi Kuantum Tingkat Lanjut
Di zkPyTorch, teknik kuantisasi lanjutan adalah langkah kunci dalam menerjemahkan komputasi floating-point ke dalam operasi bilangan bulat untuk aritmatika medan hingga yang efisien dalam sistem zero-knowledge proof (ZKP). zkPyTorch menggunakan metode bilangan bulat statis, yang dirancang dengan cermat untuk menyeimbangkan efisiensi komputasi dan akurasi model, memastikan bahwa bukti dihasilkan dengan cepat dan akurat.
Proses kuantifikasi ini mencakup kalibrasi yang ketat, secara akurat menentukan skala kuantifikasi terbaik untuk secara efektif mewakili angka titik mengambang, menghindari overflow dan kehilangan presisi yang besar. Menghadapi tantangan operasi non-linear yang khas dari ZKP (seperti Softmax dan normalisasi lapisan), zkPyTorch secara inovatif mengubah fungsi-fungsi kompleks ini menjadi operasi pencarian tabel yang efisien.
Strategi ini tidak hanya secara signifikan meningkatkan efisiensi dalam menghasilkan bukti, tetapi juga memastikan bahwa hasil bukti yang dihasilkan sepenuhnya konsisten dengan output model kuantifikasi berpresisi tinggi, menjaga keseimbangan antara kinerja dan kepercayaan, serta mendorong proses penerapan pembelajaran mesin yang dapat diverifikasi.
Strategi Optimasi Sirkuit Multilevel
zkPyTorch mengadopsi sistem optimisasi sirkuit multi-lapisan yang sangat presisi, dari berbagai dimensi, untuk memastikan kinerja inferensi zero-knowledge yang optimal dalam hal efisiensi dan skalabilitas:
Optimisasi Pemrosesan Batch (Batch Processing Optimization)
Dengan mengemas beberapa tugas inferensi ke dalam pemrosesan batch, kompleksitas komputasi secara keseluruhan berkurang secara signifikan, terutama untuk skenario operasi berurutan dalam model bahasa seperti Transformer. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3, proses inferensi model bahasa besar (LLM) tradisional berjalan berdasarkan token demi token, sementara pendekatan inovatif zkPyTorch menggabungkan semua token input dan output ke dalam satu proses prompt untuk validasi. Proses ini menegaskan bahwa inferensi keseluruhan LLM benar sekaligus, sambil memastikan bahwa setiap token output konsisten dengan inferensi LLM standar.
Dalam inferensi LLM, keakuratan mekanisme KV cache (cache kunci-nilai) adalah kunci untuk memastikan kepercayaan keluaran inferensi. Jika logika inferensi model salah, bahkan dengan penggunaan cache, tidak mungkin menghasilkan hasil yang konsisten dengan alur dekode standar. zkPyTorch secara tepat mereproduksi alur ini, memastikan bahwa setiap keluaran dalam bukti nol pengetahuan memiliki determinisme dan integritas yang dapat diverifikasi.
Gambar 3: Verifikasi batch yang dihitung oleh model bahasa besar (LLM), di mana L menunjukkan panjang urutan input, N menunjukkan panjang urutan output, dan H menunjukkan dimensi lapisan tersembunyi model.
Optimasi Operasi Primitif (Optimized Primitive Operations)
zkPyTorch sangat mengoptimalkan primitif pembelajaran mesin yang mendasarinya, yang sangat meningkatkan efisiensi sirkuit. Misalnya, operasi konvolusi selalu intensif secara komputasi, dan zkPyTorch menggunakan metode pengoptimalan berdasarkan Fast Fourier Transform (FFT) untuk mengubah konvolusi yang awalnya dilakukan di domain spasial menjadi operasi perkalian di domain frekuensi, yang secara signifikan mengurangi biaya komputasi. Pada saat yang sama, untuk fungsi nonlinier seperti ReLU dan softmax, sistem mengadopsi metode tabel pencarian yang telah dihitung sebelumnya, yang menghindari perhitungan nonlinier ZKP yang tidak ramah dan sangat meningkatkan efisiensi operasi sirkuit inferensi.
Eksekusi Sirkuit Paralel (Parallel Circuit Execution)
zkPyTorch secara otomatis mengkompilasi operasi ML yang kompleks ke dalam sirkuit paralel, melepaskan potensi perangkat keras penuh dari CPU/GPU multi-core untuk pembuatan bukti paralel besar-besaran. Misalnya, saat melakukan perkalian tensor, zkPyTorch akan secara otomatis membagi tugas komputasi menjadi beberapa subtugas independen, yang akan didistribusikan ke beberapa unit pemrosesan secara paralel. Strategi paralelisasi ini tidak hanya secara signifikan meningkatkan throughput eksekusi sirkuit, tetapi juga memungkinkan verifikasi model besar yang efisien, membuka dimensi baru untuk ZKML yang dapat diskalakan.
Pengujian Kinerja Menyeluruh: Terobosan Ganda Kinerja dan Akurasi
zkPyTorch telah menunjukkan kinerja yang sangat baik dan kegunaan dunia nyata dalam beberapa model pembelajaran mesin arus utama melalui tolok ukur yang ketat:
Uji model VGG-16
Pada kumpulan data CIFAR-10, zkPyTorch dapat menghasilkan bukti VGG-16 dari satu gambar hanya dalam 6,3 detik, dengan hampir tidak ada perbedaan akurasi dibandingkan dengan perhitungan floating-point tradisional. Ini menandakan bahwa zkML memiliki kemampuan dunia nyata dalam tugas-tugas klasik seperti pengenalan gambar.
Uji Model Llama-3
Untuk model bahasa besar Llama-3 dengan skala hingga 8 miliar parameter, zkPyTorch telah mencapai generasi bukti yang efisien sekitar 150 detik per token. Yang lebih mengesankan, hasil outputnya mempertahankan kesamaan kosinus sebesar 99,32% dibandingkan dengan model asli, sambil memastikan kredibilitas yang tinggi, tetap memperhatikan konsistensi semantik dari output model.
Tabel 1: Kinerja berbagai skema ZKP dalam jaringan saraf konvolusional dan jaringan transformer
Berbagai Skenario Aplikasi di Dunia Nyata
Layanan Pembelajaran Mesin yang Dapat Diverifikasi (Verifiable MLaaS)
Dengan nilai model pembelajaran mesin yang terus meningkat, semakin banyak pengembang AI yang memilih untuk menerapkan model yang mereka kembangkan sendiri di cloud, menawarkan layanan MLaaS (Machine-Learning-as-a-Service) kepada publik. Namun, dalam kenyataannya, pengguna sering kali kesulitan untuk memverifikasi apakah hasil inferensi itu benar dan dapat dipercaya; sementara penyedia model juga ingin melindungi struktur dan parameter model serta aset inti lainnya, agar tidak dicuri atau disalahgunakan.
zkPyTorch lahir untuk menyelesaikan kontradiksi ini: ia memberikan kemampuan "verifikasi pengetahuan nol" yang asli kepada layanan AI berbasis cloud, sehingga hasil inferensi dapat diverifikasi pada tingkat enkripsi.
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4, pengembang dapat langsung menghubungkan model besar seperti Llama-3 ke zkPyTorch untuk membangun sistem MLaaS tepercaya dengan kemampuan bukti tanpa pengetahuan. Dengan mengintegrasikan secara mulus dengan mesin ZKP yang mendasarinya, zkPyTorch dapat secara otomatis menghasilkan bukti tanpa mengekspos detail model, memverifikasi apakah setiap inferensi dieksekusi dengan benar, sehingga membangun fondasi kepercayaan interaktif yang benar-benar kredibel untuk penyedia model dan konsumen.
! zkPyTorch: Membangun Masa Depan AI Tepercaya dengan Bukti Tanpa Pengetahuan
Gambar 4: Aplikasi zkPyTorch dalam skenario layanan mesin belajar yang dapat diverifikasi (Verifiable MLaaS).
Pengawalan keamanan penilaian model
zkPyTorch menyediakan mekanisme evaluasi model AI yang aman dan dapat diverifikasi, memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengevaluasi indikator kinerja utama mereka secara kritis tanpa mengungkapkan detail model. Metode penilaian "nol-kebocoran" ini menetapkan standar kepercayaan baru untuk model AI, meningkatkan efisiensi transaksi bisnis sekaligus melindungi kekayaan intelektual pengembang. Tidak hanya meningkatkan visibilitas ke dalam nilai model, tetapi juga membawa transparansi dan keadilan yang lebih besar bagi industri AI secara keseluruhan.
terintegrasi secara mendalam dengan blockchain EXPchain
zkPyTorch integrasi asli dengan Polyhedra Network yang dikembangkan secara mandiri EXPchain jaringan blockchain, bersama-sama membangun infrastruktur AI terdesentralisasi yang dapat dipercaya. Integrasi ini menyediakan jalur yang sangat dioptimalkan untuk pemanggilan kontrak pintar dan verifikasi on-chain, sehingga hasil inferensi AI dapat memperoleh verifikasi kriptografis di blockchain dan disimpan secara permanen.
Dengan bantuan zkPyTorch dan kolaborasi EXPchain, pengembang dapat membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi dari ujung ke ujung, mulai dari penyebaran model, perhitungan inferensi hingga verifikasi di blockchain, benar-benar mewujudkan proses komputasi AI yang transparan, dapat dipercaya, dan dapat diaudit, menyediakan dukungan dasar untuk aplikasi blockchain+AI generasi berikutnya.
Peta Jalan Masa Depan dan Inovasi Berkelanjutan
Polyhedra akan terus memajukan evolusi zkPyTorch, dengan fokus pada arah berikut:
Keterbukaan Sumber dan Pembangunan Komunitas
Secara bertahap membuka sumber komponen inti zkPyTorch, mendorong keterlibatan pengembang global, serta memajukan inovasi kolaboratif dan kemakmuran ekosistem di bidang pembelajaran mesin tanpa pengetahuan.
Ekspansi model dan kompatibilitas kerangka kerja
Memperluas dukungan untuk model dan kerangka kerja pembelajaran mesin utama, lebih lanjut meningkatkan kemampuan adaptasi dan universalisme zkPyTorch, sehingga dapat dengan fleksibel disematkan ke dalam berbagai alur kerja AI.
Alat pengembangan dan build SDK
Meluncurkan rangkaian alat pengembangan yang komprehensif dan paket alat pengembangan perangkat lunak (SDK), menyederhanakan proses integrasi, dan mempercepat penerapan serta aplikasi zkPyTorch dalam skenario bisnis yang nyata.
Kesimpulan
zkPyTorch adalah tonggak penting menuju masa depan AI yang dapat dipercaya. Dengan menggabungkan kerangka kerja PyTorch yang matang dengan teknologi bukti nol pengetahuan yang mutakhir, zkPyTorch tidak hanya secara signifikan meningkatkan keamanan dan verifikasi pembelajaran mesin, tetapi juga membentuk kembali cara penerapan aplikasi AI dan batasan kepercayaan.
Polyhedra akan terus mendalami inovasi di bidang "AI aman", mendorong pembelajaran mesin menuju standar yang lebih tinggi dalam perlindungan privasi, verifikasi hasil, dan kepatuhan model, serta membantu membangun sistem cerdas yang transparan, dapat dipercaya, dan dapat diskalakan.
Harap ikuti kemajuan terbaru yang terus kami rilis, saksikan bagaimana zkPyTorch membentuk masa depan era kecerdasan aman.
Tautan asli