Yapay zekanın (YZ) sağlık, finans, otonom sürüş gibi anahtar alanlarda derinlemesine uygulanmasıyla birlikte, makine öğrenimi (ML) çıkarım sürecinin güvenilirliğini, şeffaflığını ve güvenliğini sağlamak her zamankinden daha önemli hale geliyor.
Ancak, geleneksel makine öğrenimi hizmetleri genellikle "kara kutu" gibi çalışır, kullanıcılar yalnızca sonuçları görebilir, süreci doğrulamak zordur. Bu şeffaf olmayan durum, model hizmetlerini risk altına sokar:
Model çalındı,
Çıkarım sonuçları kötü niyetli bir şekilde değiştirilmiştir,
Kullanıcı verileri gizlilik ihlali riskiyle karşı karşıya.
ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) bu zorluğa yeni bir kriptografik çözüm sunar. Makine öğrenimi modellerine kriptografik olarak doğrulanabilir olma yeteneği vermek için sıfır bilgi kanıtlarına (ZKP'ler) dayanır: bir hesaplamanın, onunla ilgili hassas bilgileri ifşa etmeden doğru bir şekilde gerçekleştirildiğini kanıtlamak.
Başka bir deyişle, ZKP'ler hizmet sağlayıcıların kullanıcılara kanıt sunmalarına olanak tanır:
"Elde ettiğin çıkarım sonucu, gerçekten de benim eğitimli modelimle elde ettiğim bir sonuç - ama ben hiçbir model parametresini ifşa etmeyeceğim."
Bu, kullanıcıların çıkarım sonuçlarının doğruluğuna güvenebileceği, modelin yapısının ve parametrelerinin (genellikle yüksek değerli varlıklar) her zaman gizli kalacağı anlamına gelir.
zkPyTorch
Polyhedra Network, sıfır bilgi makine öğrenimi (ZKML) için özel olarak tasarlanmış devrim niteliğindeki derleyici zkPyTorch'u tanıttı. Bu derleyici, ana akım AI çerçeveleri ile ZK teknolojisi arasındaki son kilometreyi kapatmayı amaçlıyor.
zkPyTorch, PyTorch'un güçlü makine öğrenimi özelliklerini son teknoloji sıfır bilgi geçirmez motorla derinlemesine entegre ederek yapay zeka geliştiricilerinin programlama alışkanlıklarını değiştirmeden veya yeni bir ZK dili öğrenmeden tanıdık bir ortamda doğrulanabilir yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır.
Bu derleyici, üst düzey model işlemlerini (evrişim, matris çarpma, ReLU, softmax ve dikkat mekanizmaları gibi) kriptografik olarak doğrulanabilen ZKP devrelerine otomatik olarak çevirebilir ve hem devre doğruluğunu hem de hesaplama verimliliğini sağlamak için ana akım çıkarım yollarını akıllıca sıkıştırmak ve hızlandırmak için Polyhedra'nın kendi geliştirdiği ZKML optimizasyon paketiyle birleştirebilir.
Güvenilir AI Ekosisteminin Anahtar Altyapısı
Günümüz makine öğrenimi ekosistemi, veri güvenliği, hesaplama doğrulanabilirliği ve model şeffaflığı gibi birden fazla zorlukla karşı karşıya. Özellikle sağlık, finans ve otonom sürüş gibi kritik sektörlerde, AI modelleri yalnızca büyük miktarda hassas kişisel bilgi içermekle kalmıyor, aynı zamanda yüksek değerli fikri mülkiyet ve temel ticari sırlar da taşımaktadır.
Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi (ZKML), bu sorunu çözmek için önemli bir atılım olarak ortaya çıktı. Sıfır Bilgi Kanıtı (ZKP) teknolojisi sayesinde, ZKML, model parametreleri veya girdi verileri sızdırılmadan model çıkarımının bütünlüğünü doğrulayabilir - hem gizliliği korur hem de güvenilirliği sağlar.
Bununla birlikte, gerçekte, ZKML geliştirmenin engellenmesi genellikle son derece zordur ve geleneksel AI mühendisleri tarafından kolayca ustalaşmaktan uzak olan kriptografide derin bir arka plan gerektirir.
zkPyTorch'un amacı da tam olarak budur. PyTorch ve ZKP motoru arasındaki boşluğu doldurarak geliştiricilerin karmaşık şifreleme dillerini yeniden öğrenmek zorunda kalmadan tanıdık kodlarla gizliliği koruyan ve doğrulanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmasına olanak tanır.
Polyhedra Network, zkPyTorch aracılığıyla ZKML'nin önündeki teknik engelleri önemli ölçüde azaltıyor, ölçeklenebilir ve güvenilir yapay zeka uygulamalarını ana akım haline getiriyor ve yeni bir yapay zeka güvenliği ve gizliliği paradigmasını yeniden inşa ediyor.
zkPyTorch İş Akışı
Şekil 1: ZKPyTorch'un genel mimari görünümü
Şekil 1'de gösterildiği gibi, zkPyTorch, iyi tasarlanmış üç modül aracılığıyla standart PyTorch modelini otomatik olarak ZKP uyumlu bir devreye dönüştürür. Bu üç modül şunları içerir: ön işleme modülü, sıfır bilgi dostu niceleme modülü ve devre optimizasyon modülü.
Bu süreç, geliştiricilerin herhangi bir şifreli devre veya özel sözdizimini anlamasını gerektirmez: Geliştiriciler yalnızca standart PyTorch kullanarak model yazmalıdır, zkPyTorch bunu Expander gibi sıfır bilgi kanıtı motorlarının tanıyabileceği devrelere dönüştürebilir ve ilgili ZK kanıtını oluşturabilir. Bu yüksek modüler tasarım, ZKML'in geliştirme eşiğini büyük ölçüde düşürmekte ve AI geliştiricilerin dil değiştirmeden veya kriptografi öğrenmeden, verimli, güvenli ve doğrulanabilir makine öğrenimi uygulamaları oluşturmasını kolaylaştırmaktadır.
Modül 1: Model Ön İşleme
İlk aşamada zkPyTorch, Açık Sinir Ağı Değişim Biçimi'ni (ONNX) kullanarak PyTorch modelini yapılandırılmış bir hesaplama grafiğine dönüştürür. ONNX, karmaşık makine öğrenmesi işlemlerinin birleşik bir gösterimi için sektörün en yaygın olarak benimsenen ara temsil standardıdır. Bu ön işleme adımı sayesinde zkPyTorch, model yapısını netleştirebilir, çekirdek bilgi işlem sürecini parçalarına ayırabilir ve sonraki nesil sıfır bilgi geçirmez devreler için sağlam bir temel oluşturabilir.
Modül İki: ZKP Dostu Nicel
Kuantizasyon modülü, ZKML sisteminin önemli bir parçasıdır. Geleneksel makine öğrenimi modelleri kayan nokta işlemlerine dayanırken, ZKP ortamı sonlu alanlardaki tamsayı işlemleri için daha uygundur. zkPyTorch, kayan nokta hesaplamalarını tamsayı hesaplamalarıyla doğru bir şekilde eşleştirmek ve aynı zamanda ZKP'ye elverişli olmayan doğrusal olmayan işlemleri (ReLU ve Softmax gibi) verimli arama tablolarına dönüştürmek için sonlu alanlar için optimize edilmiş bir tamsayı niceleme şeması kullanır.
Bu strateji yalnızca devre karmaşıklığını önemli ölçüde azaltmakla kalmadı, aynı zamanda model doğruluğunu sağlarken tüm sistemin doğrulanabilirliğini ve çalışma verimliliğini artırdı.
Modül Üç: Katmanlı Devre Optimizasyonu
zkPyTorch, devre optimizasyonunda çok katmanlı bir strateji benimsemektedir, bunlar arasında şunlar bulunmaktadır:
Toplu İşleme Optimizasyonu
Serileştirilmiş hesaplamalar için özel olarak tasarlanmış olup, bir seferde birden fazla çıkarım adımını işleyerek hesaplama karmaşıklığını ve kaynak tüketimini önemli ölçüde azaltır, özellikle Transformer gibi büyük dil modellerinin doğrulama senaryolarında uygundur.
Orijinal dil işlemleri hızlandırma
Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) evrişim ve arama tablosu teknolojisi ile birleştiğinde, evrişim ve Softmax gibi temel işlemlerin devre yürütme hızı etkili bir şekilde geliştirilebilir ve genel bilgi işlem verimliliği temel olarak artırılır.
Paralel devre yürütme
Çok çekirdekli CPU ve GPU'nun hesaplama gücü avantajlarını tam olarak kullanarak, matris çarpımı gibi ağır yük hesaplamalarını birden fazla alt göreve bölerek paralel olarak yürütmek, sıfır bilgi kanıtı üretim hızını ve ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde artırır.
Derin Teknik Tartışma
Yönlendirilmiş Aksiyel Grafik (DAG)
zkPyTorch, makine öğreniminin hesaplama akışını yönetmek için yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafik (DAG) kullanır. DAG yapısı, Şekil 2'de gösterildiği gibi, her düğümün belirli bir işlemi (matris devrikliği, matris çarpma, bölme ve softmax gibi) temsil ettiği ve kenarların verilerin bu işlemler arasında tam olarak nereye aktığını gösterdiği karmaşık model bağımlılıklarını sistematik olarak yakalar.
Bu net ve yapılandırılmış gösterim biçimi, yalnızca hata ayıklama sürecini büyük ölçüde kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda performansın derinlemesine optimize edilmesine de yardımcı olur. DAG'in döngü içermeyen özelliği, döngüsel bağımlılıkları önleyerek hesaplama sırasının verimli ve kontrollü bir şekilde yürütülmesini sağlar; bu, sıfır bilgi ispatı devrelerinin üretilmesini optimize etmek için kritik öneme sahiptir.
Buna ek olarak, DAG, zkPyTorch'un genellikle birden çok yola ve doğrusal olmayanlara sahip karmaşık veri akışlarına sahip olan Transformer ve Residual Network (ResNet) gibi karmaşık model mimarilerini verimli bir şekilde işlemesini sağlar ve DAG, model çıkarımının doğruluğunu ve verimliliğini sağlamak için hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır.
Şekil 2: Yönlendirilmiş Aksiyel Grafik (DAG) biçiminde temsil edilen makine öğrenimi modeline bir örnek
Gelişmiş Kuantum Teknolojisi
zkPyTorch'ta, ileri seviye kuantizasyon teknikleri, kayan nokta hesaplamalarını sıfır bilgi kanıtlama (ZKP) sistemlerinde verimli sonlu alan aritmetiğine uygun tam sayı işlemlerine dönüştürmenin anahtar adımıdır. zkPyTorch, hesaplama verimliliği ile model doğruluğunu dengelemek için özenle tasarlanmış statik tam sayı kuantizasyon yöntemini benimsemektedir ve bu, kanıt üretirken hem hızlı hem de doğru olmasını sağlamaktadır.
Bu niceleme işlemi, kayan nokta sayılarını etkili bir şekilde temsil etmek ve yayılmaları ve büyük doğruluk kaybını önlemek için en uygun niceleme ölçeğini doğru bir şekilde belirlemek için titiz kalibrasyonu içerir. ZKP'nin Softmax ve katman normalleştirme gibi benzersiz doğrusal olmayan bilgi işlem zorluklarına yanıt olarak, zkPyTorch bu karmaşık işlevleri yenilikçi bir şekilde verimli tablo arama işlemlerine dönüştürür.
Bu strateji, yalnızca kanıt oluşturmanın verimliliğini büyük ölçüde artırmakla kalmaz, aynı zamanda üretilen kanıt sonuçlarının, performansı ve güvenilirliği dikkate alarak ve doğrulanabilir makine öğreniminin pratik uygulamasını teşvik ederek yüksek hassasiyetli niceleme modelinin çıktısıyla tamamen tutarlı olmasını sağlar.
Çok Aşamalı Devre Optimizasyon Stratejisi
zkPyTorch, çok katmanlı devre optimizasyon sistemi ile yüksek hassasiyetle tasarlandı ve farklı boyutlardan hareket ederek, sıfır bilgi çıkarımının verimlilik ve ölçeklenebilirlik konusundaki en iyi performansını sağlar:
Toplu İşlem Optimizasyonu (Batch Processing Optimization)
Birden çok çıkarım görevini toplu işlemeye paketleyerek, özellikle Transformers gibi dil modellerindeki sıralı işlem senaryoları için genel hesaplama karmaşıklığı önemli ölçüde azaltılır. Şekil 3'te gösterildiği gibi, geleneksel büyük dil modeli (LLM) çıkarım süreci belirteç bazında çalışırken, zkPyTorch'un yenilikçi yaklaşımı tüm giriş ve çıkış belirteçlerini doğrulama için tek bir istem sürecinde toplar. Bu süreç, LLM'nin genel çıkarımının bir kerede doğru olduğunu doğrularken, her çıktı belirtecinin standart LLM çıkarımı ile tutarlı olmasını sağlar.
LLM çıkarımında, KV önbellek mekanizmasının doğruluğu, çıkarım çıktısının güvenilirliğini sağlamanın anahtarıdır. Modelin çıkarım mantığı yanlışsa, önbellek kullanılsa bile, standart kod çözme işlemiyle tutarlı sonuçları geri yüklemek mümkün olmayacaktır. zkPyTorch, bu süreci doğru bir şekilde yeniden üreterek sıfır bilgi kanıtında her çıktının doğrulanabilir kesinliğini ve eksiksizliğini sağlar.
Şekil 3: Büyük ölçekli dil modellerinin (LLM'ler) hesaplamalı toplu doğrulaması, burada L giriş dizisi uzunluğunu, N çıkış dizisi uzunluğunu ve H modelin gizli katman boyutunu temsil eder.
Temel İşlem Optimizasyonu (Optimized Primitive Operations)
zkPyTorch, devrenin verimliliğini büyük ölçüde artıran temel makine öğrenimi ilkellerini derinlemesine optimize eder. Örneğin, evrişim işlemleri her zaman hesaplama açısından yoğun olmuştur ve zkPyTorch, başlangıçta uzamsal alanda gerçekleştirilen evrişimleri frekans alanında çarpma işlemlerine dönüştürmek için Hızlı Fourier Dönüşümüne (FFT) dayalı bir optimizasyon yöntemi kullanır ve bu da hesaplama maliyetini önemli ölçüde azaltır. Aynı zamanda, ReLU ve softmax gibi doğrusal olmayan işlevler için sistem, ZKP'nin dostça olmayan doğrusal olmayan hesaplamasını önleyen ve çıkarım devresinin çalışma verimliliğini büyük ölçüde artıran önceden hesaplanmış arama tablosu yöntemini benimser.
Paralel Devre Uygulaması (Parallel Circuit Execution)
zkPyTorch, karmaşık makine öğrenimi işlemlerini otomatik olarak paralel devreler halinde derleyerek, büyük ölçüde paralel kanıt oluşturma için çok çekirdekli CPU'ların/GPU'ların tüm donanım potansiyelini ortaya çıkarır. Örneğin, tensör çarpımı gerçekleştirirken, zkPyTorch hesaplama görevini otomatik olarak birden çok bağımsız alt göreve böler ve bu görevler paralel olarak birden çok işlem birimine dağıtılır. Bu paralelleştirme stratejisi, yalnızca devre yürütme verimini önemli ölçüde iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda büyük modellerin verimli bir şekilde doğrulanmasını sağlayarak ölçeklenebilir ZKML için yeni bir boyut açar.
Kapsamlı performans ölçümü: performans ve doğrulukta çifte atılım
zkPyTorch, titiz referans testleriyle, birçok önde gelen makine öğrenimi modelinde olağanüstü performans ve pratik kullanılabilirlik sergilemektedir:
VGG-16 model testi
CIFAR-10 veri setinde, zkPyTorch yalnızca 6.3 saniyede bir tek görüntünün VGG-16 kanıtını oluşturabilir ve doğruluk açısından geleneksel kayan nokta hesaplamalarına göre neredeyse hiçbir fark yoktur. Bu, zkML'nin görüntü tanıma gibi klasik görevlerde pratik yetenekler kazandığını göstermektedir.
Llama-3 model testi
80 milyar parametreye kadar ölçeklenen Llama-3 büyük dil modeli için, zkPyTorch her bir token için yaklaşık 150 saniyelik verimli bir kanıt üretimi gerçekleştirdi. Daha da dikkat çekici olan, çıktısının orijinal model ile karşılaştırıldığında %99.32'lik bir kosinüs benzerliğini korumasıdır; bu, yüksek güvenilirliği sağlarken model çıktısının anlamsal tutarlılığını da gözetmektedir.
Tablo 1: Farklı ZKP çözümlerinin konvolüsyonel sinir ağları ve dönüştürücü ağlarındaki performans gösterimi
Gerçek Dünya İçin Geniş Uygulama Senaryoları
Doğrulanabilir Makine Öğrenimi Hizmeti (Verifiable MLaaS)
Makine öğrenimi modellerinin değeri artmaya devam ettikçe, giderek daha fazla yapay zeka geliştiricisi kendi modellerini buluta dağıtmayı ve Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS) hizmetleri sağlamayı tercih ediyor. Bununla birlikte, gerçekte, kullanıcıların çıkarım sonuçlarının doğru ve güvenilir olup olmadığını doğrulaması genellikle zordur. Model sağlayıcılar ayrıca model yapıları ve parametreleri gibi temel varlıkların çalınmasını veya kötüye kullanılmasını önlemek ister.
zkPyTorch bu çelişkiyi çözmek için tasarlanmıştır: bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerinin, çıkarım sonuçlarını kriptografik olarak doğrulanabilir hale getirmek için yerel "sıfır bilgi doğrulama yeteneklerine" sahip olmasını sağlar.
Şekil 4'te gösterildiği gibi, geliştiriciler Llama-3 gibi büyük modelleri doğrudan zkPyTorch'a bağlayarak sıfır bilgi kanıtı özelliklerine sahip güvenilir bir MLaaS sistemi oluşturabilir. Temeldeki ZKP motoruyla sorunsuz bir şekilde entegre olan zkPyTorch, modelin ayrıntılarını açığa çıkarmadan otomatik olarak kanıtlar oluşturabilir, her çıkarımın doğru şekilde yürütülüp yürütülmediğini doğrulayabilir ve böylece model sağlayıcıları ve tüketiciler için gerçekten güvenilir bir etkileşimli güven temeli oluşturabilir.
Şekil 4: zkPyTorch'un Doğrulanabilir Makine Öğrenimi olarak Hizmet (Verifiable MLaaS) içindeki uygulama senaryosu.
model değerlemesinin güvenli koruması
zkPyTorch, güvenli ve doğrulanabilir bir yapay zeka modeli değerlendirme mekanizması sağlayarak paydaşların modelin ayrıntılarını açıklamadan temel performans göstergelerini eleştirel bir şekilde değerlendirmelerine olanak tanır. Bu "sıfır sızıntı" değerleme yöntemi, yapay zeka modelleri için yeni bir güven standardı oluşturarak geliştiricilerin fikri mülkiyetini korurken ticari işlemlerin verimliliğini artırır. Yalnızca modellerin değerine ilişkin görünürlüğü artırmakla kalmaz, aynı zamanda bir bütün olarak yapay zeka endüstrisine daha fazla şeffaflık ve adalet getirir.
ile EXPchain blokzinciri arasındaki derin entegrasyon
zkPyTorch, Polyhedra Network tarafından geliştirilen EXPchain blok zincir ağı ile yerel entegrasyon sağlayarak güvenilir bir merkeziyetsiz AI altyapısı inşa ediyor. Bu entegrasyon, akıllı sözleşme çağrıları ve zincir üzerindeki doğrulama için yüksek düzeyde optimize edilmiş bir yol sunarak AI çıkarım sonuçlarının blok zincirinde kriptografik olarak doğrulanmasını ve kalıcı olarak kaydedilmesini sağlar.
zkPyTorch ve EXPchain'in iş birliği sayesinde, geliştiriciler uçtan uca doğrulanabilir AI uygulamaları oluşturabilir; model dağıtımından, çıkarım hesaplamalarına ve zincir üzerindeki doğrulamaya kadar, gerçekten şeffaf, güvenilir ve denetlenebilir bir AI hesaplama süreci sağlar, bir sonraki nesil blok zinciri + AI uygulamalarına temel destek sunar.
Gelecek Yol Haritası ve Sürekli Yenilik
Polyhedra, zkPyTorch'un evrimini sürdürmeye devam edecek ve aşağıdaki alanlara odaklanacak:
Açık kaynak ve topluluk inşası
ZkPyTorch çekirdek bileşenlerini aşamalı olarak açık kaynak yaparak, dünya genelindeki geliştiricilerin katılımını teşvik etmek ve sıfır bilgi makine öğrenimi alanında işbirliği yeniliği ve ekosistem refahını ilerletmek.
genişletme modeli ve çerçeve uyumluluğu
Ana akım makine öğrenimi modelleri ve çerçevelerine destek kapsamını genişleterek, zkPyTorch'un uyum yeteneğini ve genel kullanılabilirliğini artırmak, böylece çeşitli AI iş akışlarına esnek bir şekilde entegre edebilmesini sağlamak.
Geliştirme Araçları ve SDK Yapımı
Kapsamlı bir geliştirme araç zinciri ve yazılım geliştirme kiti (SDK) sunarak entegrasyon süreçlerini basitleştirir, zkPyTorch'un gerçek iş senaryolarında dağıtımını ve uygulama entegrasyonunu hızlandırır.
Sonuç
zkPyTorch, güvenilir yapay zekanın geleceğine giden yolda önemli bir kilometre taşıdır. Olgun PyTorch çerçevesini en yeni sıfır bilgi kanıtı teknolojisiyle derinlemesine entegre eden zkPyTorch, yalnızca makine öğreniminin güvenliğini ve doğrulanabilirliğini önemli ölçüde iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda yapay zeka uygulamalarının dağıtım ve güven sınırlarını da yeniden şekillendirir.
Polyhedra, "güvenli AI" alanında yenilikçi çalışmalarına devam edecek, makine öğreniminin gizlilik koruma, sonuçların doğrulanabilirliği ve model uyumluluğu konularında daha yüksek standartlara ulaşmasını sağlayacak, şeffaf, güvenilir ve ölçeklenebilir akıllı sistemler inşa etmeye yardımcı olacaktır.
En son gelişmeleri sürekli olarak takip edin, zkPyTorch'un güvenli zeka çağının geleceğini nasıl yeniden şekillendirdiğine tanıklık edin.
Orijinal bağlantı
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
zkPyTorch: Güvenilir AI'nın geleceğini yaratmak için zk-SNARKs kullanma
Orijinal yazar: Jiaheng Zhang
Yapay zekanın (YZ) sağlık, finans, otonom sürüş gibi anahtar alanlarda derinlemesine uygulanmasıyla birlikte, makine öğrenimi (ML) çıkarım sürecinin güvenilirliğini, şeffaflığını ve güvenliğini sağlamak her zamankinden daha önemli hale geliyor.
Ancak, geleneksel makine öğrenimi hizmetleri genellikle "kara kutu" gibi çalışır, kullanıcılar yalnızca sonuçları görebilir, süreci doğrulamak zordur. Bu şeffaf olmayan durum, model hizmetlerini risk altına sokar:
ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) bu zorluğa yeni bir kriptografik çözüm sunar. Makine öğrenimi modellerine kriptografik olarak doğrulanabilir olma yeteneği vermek için sıfır bilgi kanıtlarına (ZKP'ler) dayanır: bir hesaplamanın, onunla ilgili hassas bilgileri ifşa etmeden doğru bir şekilde gerçekleştirildiğini kanıtlamak.
Başka bir deyişle, ZKP'ler hizmet sağlayıcıların kullanıcılara kanıt sunmalarına olanak tanır:
"Elde ettiğin çıkarım sonucu, gerçekten de benim eğitimli modelimle elde ettiğim bir sonuç - ama ben hiçbir model parametresini ifşa etmeyeceğim."
Bu, kullanıcıların çıkarım sonuçlarının doğruluğuna güvenebileceği, modelin yapısının ve parametrelerinin (genellikle yüksek değerli varlıklar) her zaman gizli kalacağı anlamına gelir.
zkPyTorch
Polyhedra Network, sıfır bilgi makine öğrenimi (ZKML) için özel olarak tasarlanmış devrim niteliğindeki derleyici zkPyTorch'u tanıttı. Bu derleyici, ana akım AI çerçeveleri ile ZK teknolojisi arasındaki son kilometreyi kapatmayı amaçlıyor.
zkPyTorch, PyTorch'un güçlü makine öğrenimi özelliklerini son teknoloji sıfır bilgi geçirmez motorla derinlemesine entegre ederek yapay zeka geliştiricilerinin programlama alışkanlıklarını değiştirmeden veya yeni bir ZK dili öğrenmeden tanıdık bir ortamda doğrulanabilir yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır.
Bu derleyici, üst düzey model işlemlerini (evrişim, matris çarpma, ReLU, softmax ve dikkat mekanizmaları gibi) kriptografik olarak doğrulanabilen ZKP devrelerine otomatik olarak çevirebilir ve hem devre doğruluğunu hem de hesaplama verimliliğini sağlamak için ana akım çıkarım yollarını akıllıca sıkıştırmak ve hızlandırmak için Polyhedra'nın kendi geliştirdiği ZKML optimizasyon paketiyle birleştirebilir.
Güvenilir AI Ekosisteminin Anahtar Altyapısı
Günümüz makine öğrenimi ekosistemi, veri güvenliği, hesaplama doğrulanabilirliği ve model şeffaflığı gibi birden fazla zorlukla karşı karşıya. Özellikle sağlık, finans ve otonom sürüş gibi kritik sektörlerde, AI modelleri yalnızca büyük miktarda hassas kişisel bilgi içermekle kalmıyor, aynı zamanda yüksek değerli fikri mülkiyet ve temel ticari sırlar da taşımaktadır.
Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi (ZKML), bu sorunu çözmek için önemli bir atılım olarak ortaya çıktı. Sıfır Bilgi Kanıtı (ZKP) teknolojisi sayesinde, ZKML, model parametreleri veya girdi verileri sızdırılmadan model çıkarımının bütünlüğünü doğrulayabilir - hem gizliliği korur hem de güvenilirliği sağlar.
Bununla birlikte, gerçekte, ZKML geliştirmenin engellenmesi genellikle son derece zordur ve geleneksel AI mühendisleri tarafından kolayca ustalaşmaktan uzak olan kriptografide derin bir arka plan gerektirir.
zkPyTorch'un amacı da tam olarak budur. PyTorch ve ZKP motoru arasındaki boşluğu doldurarak geliştiricilerin karmaşık şifreleme dillerini yeniden öğrenmek zorunda kalmadan tanıdık kodlarla gizliliği koruyan ve doğrulanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmasına olanak tanır.
Polyhedra Network, zkPyTorch aracılığıyla ZKML'nin önündeki teknik engelleri önemli ölçüde azaltıyor, ölçeklenebilir ve güvenilir yapay zeka uygulamalarını ana akım haline getiriyor ve yeni bir yapay zeka güvenliği ve gizliliği paradigmasını yeniden inşa ediyor.
zkPyTorch İş Akışı
Şekil 1: ZKPyTorch'un genel mimari görünümü
Şekil 1'de gösterildiği gibi, zkPyTorch, iyi tasarlanmış üç modül aracılığıyla standart PyTorch modelini otomatik olarak ZKP uyumlu bir devreye dönüştürür. Bu üç modül şunları içerir: ön işleme modülü, sıfır bilgi dostu niceleme modülü ve devre optimizasyon modülü.
Bu süreç, geliştiricilerin herhangi bir şifreli devre veya özel sözdizimini anlamasını gerektirmez: Geliştiriciler yalnızca standart PyTorch kullanarak model yazmalıdır, zkPyTorch bunu Expander gibi sıfır bilgi kanıtı motorlarının tanıyabileceği devrelere dönüştürebilir ve ilgili ZK kanıtını oluşturabilir. Bu yüksek modüler tasarım, ZKML'in geliştirme eşiğini büyük ölçüde düşürmekte ve AI geliştiricilerin dil değiştirmeden veya kriptografi öğrenmeden, verimli, güvenli ve doğrulanabilir makine öğrenimi uygulamaları oluşturmasını kolaylaştırmaktadır.
Modül 1: Model Ön İşleme
İlk aşamada zkPyTorch, Açık Sinir Ağı Değişim Biçimi'ni (ONNX) kullanarak PyTorch modelini yapılandırılmış bir hesaplama grafiğine dönüştürür. ONNX, karmaşık makine öğrenmesi işlemlerinin birleşik bir gösterimi için sektörün en yaygın olarak benimsenen ara temsil standardıdır. Bu ön işleme adımı sayesinde zkPyTorch, model yapısını netleştirebilir, çekirdek bilgi işlem sürecini parçalarına ayırabilir ve sonraki nesil sıfır bilgi geçirmez devreler için sağlam bir temel oluşturabilir.
Modül İki: ZKP Dostu Nicel
Kuantizasyon modülü, ZKML sisteminin önemli bir parçasıdır. Geleneksel makine öğrenimi modelleri kayan nokta işlemlerine dayanırken, ZKP ortamı sonlu alanlardaki tamsayı işlemleri için daha uygundur. zkPyTorch, kayan nokta hesaplamalarını tamsayı hesaplamalarıyla doğru bir şekilde eşleştirmek ve aynı zamanda ZKP'ye elverişli olmayan doğrusal olmayan işlemleri (ReLU ve Softmax gibi) verimli arama tablolarına dönüştürmek için sonlu alanlar için optimize edilmiş bir tamsayı niceleme şeması kullanır.
Bu strateji yalnızca devre karmaşıklığını önemli ölçüde azaltmakla kalmadı, aynı zamanda model doğruluğunu sağlarken tüm sistemin doğrulanabilirliğini ve çalışma verimliliğini artırdı.
Modül Üç: Katmanlı Devre Optimizasyonu
zkPyTorch, devre optimizasyonunda çok katmanlı bir strateji benimsemektedir, bunlar arasında şunlar bulunmaktadır:
Derin Teknik Tartışma
Yönlendirilmiş Aksiyel Grafik (DAG)
zkPyTorch, makine öğreniminin hesaplama akışını yönetmek için yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafik (DAG) kullanır. DAG yapısı, Şekil 2'de gösterildiği gibi, her düğümün belirli bir işlemi (matris devrikliği, matris çarpma, bölme ve softmax gibi) temsil ettiği ve kenarların verilerin bu işlemler arasında tam olarak nereye aktığını gösterdiği karmaşık model bağımlılıklarını sistematik olarak yakalar.
Bu net ve yapılandırılmış gösterim biçimi, yalnızca hata ayıklama sürecini büyük ölçüde kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda performansın derinlemesine optimize edilmesine de yardımcı olur. DAG'in döngü içermeyen özelliği, döngüsel bağımlılıkları önleyerek hesaplama sırasının verimli ve kontrollü bir şekilde yürütülmesini sağlar; bu, sıfır bilgi ispatı devrelerinin üretilmesini optimize etmek için kritik öneme sahiptir.
Buna ek olarak, DAG, zkPyTorch'un genellikle birden çok yola ve doğrusal olmayanlara sahip karmaşık veri akışlarına sahip olan Transformer ve Residual Network (ResNet) gibi karmaşık model mimarilerini verimli bir şekilde işlemesini sağlar ve DAG, model çıkarımının doğruluğunu ve verimliliğini sağlamak için hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır.
Şekil 2: Yönlendirilmiş Aksiyel Grafik (DAG) biçiminde temsil edilen makine öğrenimi modeline bir örnek
Gelişmiş Kuantum Teknolojisi
zkPyTorch'ta, ileri seviye kuantizasyon teknikleri, kayan nokta hesaplamalarını sıfır bilgi kanıtlama (ZKP) sistemlerinde verimli sonlu alan aritmetiğine uygun tam sayı işlemlerine dönüştürmenin anahtar adımıdır. zkPyTorch, hesaplama verimliliği ile model doğruluğunu dengelemek için özenle tasarlanmış statik tam sayı kuantizasyon yöntemini benimsemektedir ve bu, kanıt üretirken hem hızlı hem de doğru olmasını sağlamaktadır.
Bu niceleme işlemi, kayan nokta sayılarını etkili bir şekilde temsil etmek ve yayılmaları ve büyük doğruluk kaybını önlemek için en uygun niceleme ölçeğini doğru bir şekilde belirlemek için titiz kalibrasyonu içerir. ZKP'nin Softmax ve katman normalleştirme gibi benzersiz doğrusal olmayan bilgi işlem zorluklarına yanıt olarak, zkPyTorch bu karmaşık işlevleri yenilikçi bir şekilde verimli tablo arama işlemlerine dönüştürür.
Bu strateji, yalnızca kanıt oluşturmanın verimliliğini büyük ölçüde artırmakla kalmaz, aynı zamanda üretilen kanıt sonuçlarının, performansı ve güvenilirliği dikkate alarak ve doğrulanabilir makine öğreniminin pratik uygulamasını teşvik ederek yüksek hassasiyetli niceleme modelinin çıktısıyla tamamen tutarlı olmasını sağlar.
Çok Aşamalı Devre Optimizasyon Stratejisi
zkPyTorch, çok katmanlı devre optimizasyon sistemi ile yüksek hassasiyetle tasarlandı ve farklı boyutlardan hareket ederek, sıfır bilgi çıkarımının verimlilik ve ölçeklenebilirlik konusundaki en iyi performansını sağlar:
Toplu İşlem Optimizasyonu (Batch Processing Optimization)
Birden çok çıkarım görevini toplu işlemeye paketleyerek, özellikle Transformers gibi dil modellerindeki sıralı işlem senaryoları için genel hesaplama karmaşıklığı önemli ölçüde azaltılır. Şekil 3'te gösterildiği gibi, geleneksel büyük dil modeli (LLM) çıkarım süreci belirteç bazında çalışırken, zkPyTorch'un yenilikçi yaklaşımı tüm giriş ve çıkış belirteçlerini doğrulama için tek bir istem sürecinde toplar. Bu süreç, LLM'nin genel çıkarımının bir kerede doğru olduğunu doğrularken, her çıktı belirtecinin standart LLM çıkarımı ile tutarlı olmasını sağlar.
LLM çıkarımında, KV önbellek mekanizmasının doğruluğu, çıkarım çıktısının güvenilirliğini sağlamanın anahtarıdır. Modelin çıkarım mantığı yanlışsa, önbellek kullanılsa bile, standart kod çözme işlemiyle tutarlı sonuçları geri yüklemek mümkün olmayacaktır. zkPyTorch, bu süreci doğru bir şekilde yeniden üreterek sıfır bilgi kanıtında her çıktının doğrulanabilir kesinliğini ve eksiksizliğini sağlar.
! zkPyTorch: Sıfır Bilgi Kanıtlarıyla Güvenilir Yapay Zekanın Geleceğini İnşa Etmek
Şekil 3: Büyük ölçekli dil modellerinin (LLM'ler) hesaplamalı toplu doğrulaması, burada L giriş dizisi uzunluğunu, N çıkış dizisi uzunluğunu ve H modelin gizli katman boyutunu temsil eder.
Temel İşlem Optimizasyonu (Optimized Primitive Operations)
zkPyTorch, devrenin verimliliğini büyük ölçüde artıran temel makine öğrenimi ilkellerini derinlemesine optimize eder. Örneğin, evrişim işlemleri her zaman hesaplama açısından yoğun olmuştur ve zkPyTorch, başlangıçta uzamsal alanda gerçekleştirilen evrişimleri frekans alanında çarpma işlemlerine dönüştürmek için Hızlı Fourier Dönüşümüne (FFT) dayalı bir optimizasyon yöntemi kullanır ve bu da hesaplama maliyetini önemli ölçüde azaltır. Aynı zamanda, ReLU ve softmax gibi doğrusal olmayan işlevler için sistem, ZKP'nin dostça olmayan doğrusal olmayan hesaplamasını önleyen ve çıkarım devresinin çalışma verimliliğini büyük ölçüde artıran önceden hesaplanmış arama tablosu yöntemini benimser.
Paralel Devre Uygulaması (Parallel Circuit Execution)
zkPyTorch, karmaşık makine öğrenimi işlemlerini otomatik olarak paralel devreler halinde derleyerek, büyük ölçüde paralel kanıt oluşturma için çok çekirdekli CPU'ların/GPU'ların tüm donanım potansiyelini ortaya çıkarır. Örneğin, tensör çarpımı gerçekleştirirken, zkPyTorch hesaplama görevini otomatik olarak birden çok bağımsız alt göreve böler ve bu görevler paralel olarak birden çok işlem birimine dağıtılır. Bu paralelleştirme stratejisi, yalnızca devre yürütme verimini önemli ölçüde iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda büyük modellerin verimli bir şekilde doğrulanmasını sağlayarak ölçeklenebilir ZKML için yeni bir boyut açar.
Kapsamlı performans ölçümü: performans ve doğrulukta çifte atılım
zkPyTorch, titiz referans testleriyle, birçok önde gelen makine öğrenimi modelinde olağanüstü performans ve pratik kullanılabilirlik sergilemektedir:
VGG-16 model testi
CIFAR-10 veri setinde, zkPyTorch yalnızca 6.3 saniyede bir tek görüntünün VGG-16 kanıtını oluşturabilir ve doğruluk açısından geleneksel kayan nokta hesaplamalarına göre neredeyse hiçbir fark yoktur. Bu, zkML'nin görüntü tanıma gibi klasik görevlerde pratik yetenekler kazandığını göstermektedir.
Llama-3 model testi
80 milyar parametreye kadar ölçeklenen Llama-3 büyük dil modeli için, zkPyTorch her bir token için yaklaşık 150 saniyelik verimli bir kanıt üretimi gerçekleştirdi. Daha da dikkat çekici olan, çıktısının orijinal model ile karşılaştırıldığında %99.32'lik bir kosinüs benzerliğini korumasıdır; bu, yüksek güvenilirliği sağlarken model çıktısının anlamsal tutarlılığını da gözetmektedir.
Tablo 1: Farklı ZKP çözümlerinin konvolüsyonel sinir ağları ve dönüştürücü ağlarındaki performans gösterimi
Gerçek Dünya İçin Geniş Uygulama Senaryoları
Doğrulanabilir Makine Öğrenimi Hizmeti (Verifiable MLaaS)
Makine öğrenimi modellerinin değeri artmaya devam ettikçe, giderek daha fazla yapay zeka geliştiricisi kendi modellerini buluta dağıtmayı ve Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS) hizmetleri sağlamayı tercih ediyor. Bununla birlikte, gerçekte, kullanıcıların çıkarım sonuçlarının doğru ve güvenilir olup olmadığını doğrulaması genellikle zordur. Model sağlayıcılar ayrıca model yapıları ve parametreleri gibi temel varlıkların çalınmasını veya kötüye kullanılmasını önlemek ister.
zkPyTorch bu çelişkiyi çözmek için tasarlanmıştır: bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerinin, çıkarım sonuçlarını kriptografik olarak doğrulanabilir hale getirmek için yerel "sıfır bilgi doğrulama yeteneklerine" sahip olmasını sağlar.
Şekil 4'te gösterildiği gibi, geliştiriciler Llama-3 gibi büyük modelleri doğrudan zkPyTorch'a bağlayarak sıfır bilgi kanıtı özelliklerine sahip güvenilir bir MLaaS sistemi oluşturabilir. Temeldeki ZKP motoruyla sorunsuz bir şekilde entegre olan zkPyTorch, modelin ayrıntılarını açığa çıkarmadan otomatik olarak kanıtlar oluşturabilir, her çıkarımın doğru şekilde yürütülüp yürütülmediğini doğrulayabilir ve böylece model sağlayıcıları ve tüketiciler için gerçekten güvenilir bir etkileşimli güven temeli oluşturabilir.
Şekil 4: zkPyTorch'un Doğrulanabilir Makine Öğrenimi olarak Hizmet (Verifiable MLaaS) içindeki uygulama senaryosu.
model değerlemesinin güvenli koruması
zkPyTorch, güvenli ve doğrulanabilir bir yapay zeka modeli değerlendirme mekanizması sağlayarak paydaşların modelin ayrıntılarını açıklamadan temel performans göstergelerini eleştirel bir şekilde değerlendirmelerine olanak tanır. Bu "sıfır sızıntı" değerleme yöntemi, yapay zeka modelleri için yeni bir güven standardı oluşturarak geliştiricilerin fikri mülkiyetini korurken ticari işlemlerin verimliliğini artırır. Yalnızca modellerin değerine ilişkin görünürlüğü artırmakla kalmaz, aynı zamanda bir bütün olarak yapay zeka endüstrisine daha fazla şeffaflık ve adalet getirir.
ile EXPchain blokzinciri arasındaki derin entegrasyon
zkPyTorch, Polyhedra Network tarafından geliştirilen EXPchain blok zincir ağı ile yerel entegrasyon sağlayarak güvenilir bir merkeziyetsiz AI altyapısı inşa ediyor. Bu entegrasyon, akıllı sözleşme çağrıları ve zincir üzerindeki doğrulama için yüksek düzeyde optimize edilmiş bir yol sunarak AI çıkarım sonuçlarının blok zincirinde kriptografik olarak doğrulanmasını ve kalıcı olarak kaydedilmesini sağlar.
zkPyTorch ve EXPchain'in iş birliği sayesinde, geliştiriciler uçtan uca doğrulanabilir AI uygulamaları oluşturabilir; model dağıtımından, çıkarım hesaplamalarına ve zincir üzerindeki doğrulamaya kadar, gerçekten şeffaf, güvenilir ve denetlenebilir bir AI hesaplama süreci sağlar, bir sonraki nesil blok zinciri + AI uygulamalarına temel destek sunar.
Gelecek Yol Haritası ve Sürekli Yenilik
Polyhedra, zkPyTorch'un evrimini sürdürmeye devam edecek ve aşağıdaki alanlara odaklanacak:
Açık kaynak ve topluluk inşası
ZkPyTorch çekirdek bileşenlerini aşamalı olarak açık kaynak yaparak, dünya genelindeki geliştiricilerin katılımını teşvik etmek ve sıfır bilgi makine öğrenimi alanında işbirliği yeniliği ve ekosistem refahını ilerletmek.
genişletme modeli ve çerçeve uyumluluğu
Ana akım makine öğrenimi modelleri ve çerçevelerine destek kapsamını genişleterek, zkPyTorch'un uyum yeteneğini ve genel kullanılabilirliğini artırmak, böylece çeşitli AI iş akışlarına esnek bir şekilde entegre edebilmesini sağlamak.
Geliştirme Araçları ve SDK Yapımı
Kapsamlı bir geliştirme araç zinciri ve yazılım geliştirme kiti (SDK) sunarak entegrasyon süreçlerini basitleştirir, zkPyTorch'un gerçek iş senaryolarında dağıtımını ve uygulama entegrasyonunu hızlandırır.
Sonuç
zkPyTorch, güvenilir yapay zekanın geleceğine giden yolda önemli bir kilometre taşıdır. Olgun PyTorch çerçevesini en yeni sıfır bilgi kanıtı teknolojisiyle derinlemesine entegre eden zkPyTorch, yalnızca makine öğreniminin güvenliğini ve doğrulanabilirliğini önemli ölçüde iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda yapay zeka uygulamalarının dağıtım ve güven sınırlarını da yeniden şekillendirir.
Polyhedra, "güvenli AI" alanında yenilikçi çalışmalarına devam edecek, makine öğreniminin gizlilik koruma, sonuçların doğrulanabilirliği ve model uyumluluğu konularında daha yüksek standartlara ulaşmasını sağlayacak, şeffaf, güvenilir ve ölçeklenebilir akıllı sistemler inşa etmeye yardımcı olacaktır.
En son gelişmeleri sürekli olarak takip edin, zkPyTorch'un güvenli zeka çağının geleceğini nasıl yeniden şekillendirdiğine tanıklık edin.
Orijinal bağlantı