Với sự phát triển sâu sắc của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các lĩnh vực quan trọng như y tế, tài chính, lái xe tự động, việc đảm bảo độ tin cậy, tính minh bạch và an toàn trong quá trình suy luận của máy học (ML) đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Tuy nhiên, các dịch vụ học máy truyền thống thường hoạt động như một "hộp đen", người dùng chỉ có thể thấy kết quả mà khó xác minh quá trình. Sự không minh bạch này khiến dịch vụ mô hình dễ bị lộ trước các rủi ro:
Mô hình bị đánh cắp,
Kết quả suy luận bị giả mạo ác ý,
Dữ liệu người dùng đối mặt với rủi ro rò rỉ thông tin cá nhân.
ZKML (Học máy không kiến thức) cung cấp một giải pháp mật mã mới cho thách thức này. Nó dựa trên bằng chứng không kiến thức (ZKP) để cung cấp cho các mô hình học máy khả năng có thể xác minh bằng mật mã: chứng minh rằng một phép tính đã được thực hiện chính xác mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm về nó.
Nói cách khác, ZKPs cho phép nhà cung cấp dịch vụ chứng minh cho người dùng:
"Kết quả suy luận bạn nhận được thực sự là do tôi chạy bằng mô hình đã được đào tạo - nhưng tôi sẽ không tiết lộ bất kỳ tham số mô hình nào."
Điều này có nghĩa là người dùng có thể tin tưởng vào tính xác thực của kết quả suy luận, trong khi cấu trúc và các tham số của mô hình (thường là tài sản có giá trị cao) luôn được giữ kín.
zkPyTorch
Mạng Polyhedra ra mắt zkPyTorch - một trình biên dịch cách mạng được thiết kế đặc biệt cho học máy không biết (ZKML), nhằm kết nối đoạn đường cuối cùng giữa các khung AI chính thống và công nghệ ZK.
zkPyTorch tích hợp sâu các khả năng học máy mạnh mẽ của PyTorch với công cụ bằng chứng không kiến thức tiên tiến, cho phép các nhà phát triển AI xây dựng các ứng dụng AI có thể xác minh trong một môi trường quen thuộc mà không cần thay đổi thói quen lập trình hoặc học ngôn ngữ ZK mới.
Trình biên dịch này có khả năng tự động chuyển đổi các phép toán mô hình cấp cao (như tích chập, nhân ma trận, ReLU, softmax và cơ chế chú ý) thành các mạch ZKP có thể được xác minh bằng mật mã, và kết hợp với bộ tối ưu ZKML tự phát triển của Polyhedra, thực hiện nén và tăng tốc thông minh cho các đường dẫn suy luận chính, đảm bảo cả độ chính xác của mạch và hiệu quả tính toán.
Xây dựng cơ sở hạ tầng chính để tạo ra hệ sinh thái AI đáng tin cậy
Hệ sinh thái học máy ngày nay đang đối mặt với nhiều thách thức như an ninh dữ liệu, khả năng xác minh tính toán và tính minh bạch của mô hình. Đặc biệt trong các ngành công nghiệp quan trọng như y tế, tài chính, và lái xe tự động, các mô hình AI không chỉ liên quan đến một lượng lớn thông tin cá nhân nhạy cảm mà còn chứa đựng tài sản trí tuệ có giá trị cao và bí mật thương mại cốt lõi.
Học máy không biết (ZKML) ra đời như một bước đột phá quan trọng để giải quyết tình huống này. Thông qua công nghệ chứng minh không biết (ZKP), ZKML có thể hoàn thành việc xác minh tính toàn vẹn của suy luận mô hình mà không tiết lộ tham số mô hình hoặc dữ liệu đầu vào - vừa giữ được tính riêng tư, vừa đảm bảo độ tin cậy.
Nhưng trong thực tế, phát triển ZKML thường có ngưỡng rất cao, cần có nền tảng mật mã vững chắc, không phải là điều mà các kỹ sư AI truyền thống có thể dễ dàng nắm bắt.
Đó chính xác là tất cả những gì zkPyTorch hướng đến. Nó thu hẹp khoảng cách giữa PyTorch và công cụ ZKP, cho phép các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI bảo vệ quyền riêng tư và có thể xác minh bằng mã quen thuộc mà không cần phải học lại các ngôn ngữ mật mã phức tạp.
Thông qua zkPyTorch, Polyhedra Network đang giảm đáng kể rào cản kỹ thuật của ZKML, thúc đẩy các ứng dụng AI có thể mở rộng và đáng tin cậy bước vào dòng chính, tái cấu trúc một mô hình mới về an toàn và quyền riêng tư của AI.
quy trình làm việc zkPyTorch
Hình 1: Tổng quan về kiến trúc tổng thể của ZKPyTorch
Như thể hiện trong Hình 1, zkPyTorch tự động chuyển đổi mô hình PyTorch tiêu chuẩn thành mạch tương thích với ZKP thông qua ba mô-đun được thiết kế tốt. Ba mô-đun này bao gồm: mô-đun tiền xử lý, mô-đun lượng tử hóa thân thiện với kiến thức bằng không và mô-đun tối ưu hóa mạch.
Quá trình này không yêu cầu nhà phát triển phải thành thạo bất kỳ mạch mật mã hoặc cú pháp chuyên biệt nào: nhà phát triển chỉ cần viết mô hình bằng PyTorch tiêu chuẩn và zkPyTorch có thể chuyển đổi nó thành một mạch có thể được nhận dạng bởi một công cụ bằng chứng không kiến thức như Expander để tạo ra bằng chứng ZK tương ứng. Thiết kế mô-đun cao này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho phát triển ZKML, giúp các nhà phát triển AI dễ dàng xây dựng các ứng dụng học máy hiệu quả, an toàn và có thể xác minh mà không cần phải chuyển đổi ngôn ngữ hoặc học mật mã.
Mô-đun một: Xử lý trước mô hình
Trong giai đoạn đầu tiên, zkPyTorch chuyển đổi mô hình PyTorch thành đồ thị tính toán có cấu trúc bằng cách sử dụng Định dạng trao đổi mạng nơ-ron mở (ONNX). ONNX là tiêu chuẩn biểu diễn trung gian được áp dụng rộng rãi nhất trong ngành để biểu diễn thống nhất các hoạt động học máy phức tạp. Thông qua bước tiền xử lý này, zkPyTorch có thể làm rõ cấu trúc mô hình, tháo rời quy trình tính toán lõi và đặt nền tảng vững chắc cho thế hệ tiếp theo của các mạch bằng chứng không kiến thức.
Mô-đun hai: ZKP thân thiện với định lượng
Mô-đun lượng tử hóa là một phần quan trọng của hệ thống ZKML. Các mô hình học máy truyền thống dựa vào các phép toán dấu phẩy động, trong khi môi trường ZKP phù hợp hơn cho các phép toán số nguyên trong các trường hữu hạn. zkPyTorch sử dụng sơ đồ lượng tử hóa số nguyên được tối ưu hóa cho các trường hữu hạn để ánh xạ chính xác các phép tính dấu phẩy động sang các phép tính số nguyên, đồng thời chuyển đổi các phép toán phi tuyến không có lợi cho ZKP (chẳng hạn như ReLU và Softmax) thành các bảng tra cứu hiệu quả.
Chiến lược này không chỉ giảm đáng kể độ phức tạp của mạch điện, mà còn nâng cao khả năng xác minh và hiệu suất hoạt động của toàn bộ hệ thống, trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình.
Mô-đun ba: Tối ưu hóa mạch phân lớp
zkPyTorch áp dụng chiến lược đa cấp trong tối ưu hóa mạch, cụ thể bao gồm:
Tối ưu hóa batch
Được thiết kế đặc biệt cho tính toán tuần tự, thông qua việc xử lý nhiều bước suy diễn một lần, giảm đáng kể độ phức tạp tính toán và tiêu thụ tài nguyên, đặc biệt thích hợp cho các tình huống xác thực mô hình ngôn ngữ lớn như Transformer.
Tăng tốc thao tác ngôn ngữ gốc
Kết hợp biến đổi Fourier nhanh (FFT) với kỹ thuật bảng tra cứu, nâng cao hiệu suất thực thi của các phép toán cơ bản như tích chập, Softmax, từ đó cải thiện hiệu quả tính toán tổng thể.
Thực thi mạch song song
Phát huy lợi thế tính toán của CPU đa nhân và GPU, chia nhỏ các phép nhân ma trận và các tính toán tải nặng khác thành nhiều nhiệm vụ con thực hiện song song, nâng cao đáng kể tốc độ và khả năng mở rộng của việc tạo ra chứng minh không kiến thức.
Thảo luận công nghệ sâu
Đồ thị không tuần hoàn có hướng (DAG)
zkPyTorch sử dụng đồ thị có hướng không chu trình (DAG) để quản lý quy trình tính toán của học máy. Cấu trúc DAG có khả năng hệ thống hóa việc nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc phức tạp của mô hình, như được mô tả trong hình 2, trong đó mỗi nút đại diện cho một thao tác cụ thể (như chuyển vị ma trận, nhân ma trận, chia và Softmax), trong khi các cạnh chính xác mô tả hướng dữ liệu giữa các thao tác này.
Cách biểu diễn rõ ràng và có cấu trúc này không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình gỡ lỗi mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất một cách sâu sắc. Tính chất không chu trình của DAG tránh được sự phụ thuộc vòng, đảm bảo thứ tự tính toán được thực hiện một cách hiệu quả và có thể kiểm soát, điều này rất quan trọng để tối ưu hóa việc sinh mạch chứng minh không kiến thức.
Ngoài ra, DAG cho phép zkPyTorch xử lý hiệu quả các kiến trúc mô hình phức tạp như Transformer và Residual Network (ResNet), thường có các luồng dữ liệu phức tạp với nhiều đường dẫn và phi tuyến tính, và DAG được thiết kế để đáp ứng nhu cầu tính toán của nó để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của suy luận mô hình.
Hình 2: Ví dụ về mô hình học máy được biểu diễn dưới dạng đồ thị có hướng không chu trình (DAG)
Kỹ thuật định lượng nâng cao
Trong zkPyTorch, các kỹ thuật lượng tử hóa tiên tiến là một bước quan trọng trong việc dịch tính toán dấu phẩy động thành các phép toán số nguyên để có số học trường hữu hạn hiệu quả trong các hệ thống chứng minh kiến thức bằng không (ZKP). zkPyTorch sử dụng phương pháp số nguyên tĩnh, được thiết kế cẩn thận để cân bằng hiệu quả tính toán và độ chính xác của mô hình, đảm bảo rằng các bằng chứng được tạo ra nhanh chóng và chính xác.
Quá trình lượng tử hóa này bao gồm hiệu chuẩn nghiêm ngặt để xác định chính xác thang lượng tử hóa tối ưu để biểu diễn hiệu quả các số dấu phẩy động và tránh lan tỏa và mất độ chính xác lớn. Để đáp ứng những thách thức điện toán phi tuyến tính độc đáo của ZKP, chẳng hạn như Softmax và chuẩn hóa lớp, zkPyTorch chuyển đổi một cách sáng tạo các chức năng phức tạp này thành các hoạt động tra cứu bảng hiệu quả.
Chiến lược này không chỉ nâng cao đáng kể hiệu quả của việc tạo ra chứng minh, mà còn đảm bảo rằng kết quả chứng minh được tạo ra hoàn toàn nhất quán với đầu ra của mô hình định lượng chính xác cao, vừa đảm bảo hiệu suất vừa đảm bảo độ tin cậy, thúc đẩy quá trình thực hiện máy học có thể xác minh.
Chiến lược tối ưu hóa mạch nhiều cấp
zkPyTorch áp dụng hệ thống tối ưu hóa mạch nhiều tầng siêu chính xác, từ nhiều khía cạnh, đảm bảo hiệu suất tối ưu của suy luận không kiến thức về hiệu quả và khả năng mở rộng:
Tối ưu hóa xử lý theo lô (Batch Processing Optimization)
Bằng cách đóng gói nhiều tác vụ suy luận vào xử lý hàng loạt, độ phức tạp tính toán tổng thể được giảm đáng kể, đặc biệt là đối với các kịch bản hoạt động tuần tự trong các mô hình ngôn ngữ như Transformers. Như thể hiện trong Hình 3, quá trình suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống chạy trên cơ sở từng mã thông báo, trong khi cách tiếp cận sáng tạo của zkPyTorch tổng hợp tất cả các mã thông báo đầu vào và đầu ra vào một quy trình nhắc nhở duy nhất để xác thực. Quá trình này xác nhận rằng suy luận tổng thể của LLM là chính xác cùng một lúc, đồng thời đảm bảo rằng mỗi mã thông báo đầu ra phù hợp với suy luận LLM tiêu chuẩn.
Trong suy diễn LLM, tính đúng đắn của cơ chế KV cache (bộ nhớ cache khóa-giá trị) là chìa khóa để đảm bảo độ tin cậy của đầu ra suy diễn. Nếu logic suy diễn của mô hình có sai sót, ngay cả khi sử dụng bộ nhớ cache, cũng không thể khôi phục ra kết quả nhất quán với quy trình giải mã tiêu chuẩn. zkPyTorch chính là thông qua việc tái hiện chính xác quy trình này, đảm bảo rằng mỗi đầu ra trong chứng minh không kiến thức đều có tính xác thực và toàn vẹn có thể xác minh.
Hình 3: Kiểm tra hàng loạt được tính toán bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLMs), trong đó L đại diện cho độ dài chuỗi đầu vào, N đại diện cho độ dài chuỗi đầu ra, H đại diện cho kích thước lớp ẩn của mô hình.
Tối ưu hóa hoạt động cơ bản (Optimized Primitive Operations)
zkPyTorch tối ưu hóa sâu các nguyên thủy học máy cơ bản, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả của mạch. Ví dụ: các phép toán tích chập luôn được tính toán chuyên sâu và zkPyTorch sử dụng phương pháp tối ưu hóa dựa trên Biến đổi Fourier nhanh (FFT) để chuyển đổi các tích chập ban đầu được thực hiện trong miền không gian thành các phép toán nhân trong miền tần số, giúp giảm đáng kể chi phí tính toán. Đồng thời, đối với các hàm phi tuyến như ReLU và softmax, hệ thống áp dụng phương pháp bảng tra cứu được tính toán trước, giúp tránh tính toán phi tuyến không thân thiện của ZKP và cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động của mạch suy luận.
Thực hiện mạch song song (Parallel Circuit Execution)
zkPyTorch tự động biên dịch các hoạt động ML phức tạp thành các mạch song song, giải phóng toàn bộ tiềm năng phần cứng của CPU/GPU đa lõi để tạo bằng chứng song song hàng loạt. Ví dụ: khi thực hiện nhân tensor, zkPyTorch sẽ tự động chia tác vụ tính toán thành nhiều tác vụ con độc lập, sẽ được phân phối song song cho nhiều đơn vị xử lý. Chiến lược song song này không chỉ cải thiện đáng kể thông lượng thực thi mạch mà còn cho phép xác minh hiệu quả các mô hình lớn, mở ra một chiều hướng mới cho ZKML có thể mở rộng.
Kiểm tra hiệu suất toàn diện: Đột phá kép về hiệu suất và độ chính xác
zkPyTorch đã thể hiện hiệu suất xuất sắc và tính khả dụng thực tế thông qua các bài kiểm tra chuẩn mực nghiêm ngặt trên nhiều mô hình máy học chính.
Kiểm tra mô hình VGG-16
Trên tập dữ liệu CIFAR-10, zkPyTorch chỉ cần 6.3 giây để hoàn thành việc tạo chứng minh VGG-16 cho một hình ảnh đơn lẻ, và về độ chính xác thì gần như không có sự khác biệt so với tính toán dấu phẩy động truyền thống. Điều này đánh dấu rằng zkML đã có khả năng thực chiến trong các nhiệm vụ cổ điển như nhận dạng hình ảnh.
Kiểm tra mô hình Llama-3
Đối với mô hình ngôn ngữ lớn Llama-3 với quy mô lên đến 8 tỷ tham số, zkPyTorch đạt được khả năng tạo bằng chứng hiệu quả khoảng 150 giây cho mỗi token. Điều đáng chú ý hơn là đầu ra duy trì độ tương đồng cosin 99,32% so với mô hình gốc, đảm bảo độ tin cậy cao trong khi vẫn tính đến tính nhất quán ngữ nghĩa của đầu ra mô hình.
Bảng 1: Hiệu suất của các loại giải pháp ZKP trong mạng nơ-ron tích chập và mạng biến đổi.
Các kịch bản ứng dụng rộng rãi trong thế giới thực
Dịch vụ máy học có thể xác minh (Verifiable MLaaS)
Khi giá trị của các mô hình học máy tiếp tục tăng lên, ngày càng có nhiều nhà phát triển AI chọn triển khai mô hình của riêng họ lên đám mây và cung cấp các dịch vụ Machine-Learning-as-a-Service (MLaaS). Tuy nhiên, trên thực tế, người dùng thường khó xác minh xem kết quả suy luận có đúng và đáng tin cậy hay không. Các nhà cung cấp mô hình cũng muốn bảo vệ các tài sản cốt lõi, chẳng hạn như cấu trúc và tham số mô hình, khỏi bị đánh cắp hoặc sử dụng sai mục đích.
zkPyTorch được tạo ra để giải quyết mâu thuẫn này: nó giúp dịch vụ AI trên đám mây có khả năng "xác minh không biết" nguyên bản, cho phép kết quả suy luận có thể được xác minh ở cấp độ mã hóa.
Như thể hiện trong Hình 4, các nhà phát triển có thể kết nối trực tiếp các mô hình lớn như Llama-3 với zkPyTorch để xây dựng một hệ thống MLaaS đáng tin cậy với khả năng chứng minh không kiến thức. Bằng cách tích hợp liền mạch với công cụ ZKP cơ bản, zkPyTorch có thể tự động tạo bằng chứng mà không tiết lộ các chi tiết của mô hình, xác minh xem mỗi suy luận có được thực hiện chính xác hay không, do đó thiết lập một nền tảng tin cậy tương tác thực sự đáng tin cậy cho các nhà cung cấp và người tiêu dùng mô hình.
Hình 4: Ứng dụng của zkPyTorch trong dịch vụ máy học có thể xác minh (Verifiable MLaaS).
bảo đảm an toàn cho định giá mô hình
zkPyTorch cung cấp cơ chế đánh giá mô hình AI an toàn và có thể xác minh, cho phép các bên liên quan đánh giá cẩn thận các chỉ số hiệu suất chính mà không tiết lộ chi tiết mô hình. Cách định giá "không rò rỉ" này thiết lập tiêu chuẩn tin cậy mới cho các mô hình AI, đồng thời nâng cao hiệu quả giao dịch thương mại và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các nhà phát triển. Nó không chỉ cải thiện khả năng nhìn thấy giá trị của mô hình, mà còn mang lại tính minh bạch và công bằng cao hơn cho toàn bộ ngành AI.
và sự tích hợp sâu với blockchain EXPchain
zkPyTorch tích hợp nguyên bản mạng blockchain EXPchain do Polyhedra Network phát triển độc lập để cùng xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung đáng tin cậy. Sự tích hợp này cung cấp một đường dẫn được tối ưu hóa cao cho các cuộc gọi hợp đồng thông minh và xác minh trên chuỗi, cho phép kết quả suy luận AI được xác minh bằng mật mã và duy trì trên blockchain.
Nhờ vào sự phối hợp giữa zkPyTorch và EXPchain, các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng AI có thể xác minh từ đầu đến cuối, từ triển khai mô hình, tính toán suy diễn đến xác minh trên chuỗi, thực sự đạt được quy trình tính toán AI minh bạch, đáng tin cậy và có thể kiểm toán, cung cấp hỗ trợ cơ sở cho các ứng dụng blockchain + AI thế hệ tiếp theo.
Lộ trình tương lai và đổi mới liên tục
Polyhedra sẽ tiếp tục thúc đẩy sự tiến hóa của zkPyTorch, tập trung vào các hướng sau:
Mở nguồn và xây dựng cộng đồng
Mở nguồn từng bước các thành phần cốt lõi của zkPyTorch, khuyến khích các nhà phát triển toàn cầu tham gia, thúc đẩy sự đổi mới hợp tác và sự thịnh vượng của hệ sinh thái trong lĩnh vực học máy không tiết lộ kiến thức.
Mở rộng tính tương thích của mô hình và khung
Mở rộng phạm vi hỗ trợ cho các mô hình và khuôn khổ học máy chính thống, nâng cao khả năng thích ứng và tính phổ quát của zkPyTorch, giúp nó có thể linh hoạt tích hợp vào nhiều quy trình làm việc AI khác nhau.
Công cụ phát triển và SDK xây dựng
Ra mắt chuỗi công cụ phát triển toàn diện và bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK), đơn giản hóa quy trình tích hợp, tăng tốc độ triển khai và ứng dụng zkPyTorch trong các tình huống kinh doanh thực tế.
Kết luận
zkPyTorch là một cột mốc quan trọng trên con đường dẫn đến tương lai của AI đáng tin cậy. Bằng cách tích hợp sâu khung PyTorch trưởng thành với công nghệ bằng chứng không kiến thức tiên tiến, zkPyTorch không chỉ cải thiện đáng kể tính bảo mật và khả năng kiểm chứng của máy học mà còn định hình lại ranh giới triển khai và tin cậy của các ứng dụng AI.
Polyhedra sẽ tiếp tục sâu sắc đổi mới trong lĩnh vực "AI an toàn", thúc đẩy học máy đạt tiêu chuẩn cao hơn trong bảo vệ quyền riêng tư, xác minh kết quả và tuân thủ mô hình, hỗ trợ xây dựng các hệ thống thông minh minh bạch, đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Xin hãy theo dõi những tiến triển mới nhất mà chúng tôi liên tục công bố, chứng kiến zkPyTorch đang định hình tương lai của kỷ nguyên trí tuệ an toàn.
Liên kết gốc
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
zkPyTorch: Dùng zk-SNARK tạo dựng tương lai AI đáng tin cậy
Tác giả gốc: Jiaheng Zhang
Với sự phát triển sâu sắc của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các lĩnh vực quan trọng như y tế, tài chính, lái xe tự động, việc đảm bảo độ tin cậy, tính minh bạch và an toàn trong quá trình suy luận của máy học (ML) đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Tuy nhiên, các dịch vụ học máy truyền thống thường hoạt động như một "hộp đen", người dùng chỉ có thể thấy kết quả mà khó xác minh quá trình. Sự không minh bạch này khiến dịch vụ mô hình dễ bị lộ trước các rủi ro:
ZKML (Học máy không kiến thức) cung cấp một giải pháp mật mã mới cho thách thức này. Nó dựa trên bằng chứng không kiến thức (ZKP) để cung cấp cho các mô hình học máy khả năng có thể xác minh bằng mật mã: chứng minh rằng một phép tính đã được thực hiện chính xác mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm về nó.
Nói cách khác, ZKPs cho phép nhà cung cấp dịch vụ chứng minh cho người dùng:
"Kết quả suy luận bạn nhận được thực sự là do tôi chạy bằng mô hình đã được đào tạo - nhưng tôi sẽ không tiết lộ bất kỳ tham số mô hình nào."
Điều này có nghĩa là người dùng có thể tin tưởng vào tính xác thực của kết quả suy luận, trong khi cấu trúc và các tham số của mô hình (thường là tài sản có giá trị cao) luôn được giữ kín.
zkPyTorch
Mạng Polyhedra ra mắt zkPyTorch - một trình biên dịch cách mạng được thiết kế đặc biệt cho học máy không biết (ZKML), nhằm kết nối đoạn đường cuối cùng giữa các khung AI chính thống và công nghệ ZK.
zkPyTorch tích hợp sâu các khả năng học máy mạnh mẽ của PyTorch với công cụ bằng chứng không kiến thức tiên tiến, cho phép các nhà phát triển AI xây dựng các ứng dụng AI có thể xác minh trong một môi trường quen thuộc mà không cần thay đổi thói quen lập trình hoặc học ngôn ngữ ZK mới.
Trình biên dịch này có khả năng tự động chuyển đổi các phép toán mô hình cấp cao (như tích chập, nhân ma trận, ReLU, softmax và cơ chế chú ý) thành các mạch ZKP có thể được xác minh bằng mật mã, và kết hợp với bộ tối ưu ZKML tự phát triển của Polyhedra, thực hiện nén và tăng tốc thông minh cho các đường dẫn suy luận chính, đảm bảo cả độ chính xác của mạch và hiệu quả tính toán.
Xây dựng cơ sở hạ tầng chính để tạo ra hệ sinh thái AI đáng tin cậy
Hệ sinh thái học máy ngày nay đang đối mặt với nhiều thách thức như an ninh dữ liệu, khả năng xác minh tính toán và tính minh bạch của mô hình. Đặc biệt trong các ngành công nghiệp quan trọng như y tế, tài chính, và lái xe tự động, các mô hình AI không chỉ liên quan đến một lượng lớn thông tin cá nhân nhạy cảm mà còn chứa đựng tài sản trí tuệ có giá trị cao và bí mật thương mại cốt lõi.
Học máy không biết (ZKML) ra đời như một bước đột phá quan trọng để giải quyết tình huống này. Thông qua công nghệ chứng minh không biết (ZKP), ZKML có thể hoàn thành việc xác minh tính toàn vẹn của suy luận mô hình mà không tiết lộ tham số mô hình hoặc dữ liệu đầu vào - vừa giữ được tính riêng tư, vừa đảm bảo độ tin cậy.
Nhưng trong thực tế, phát triển ZKML thường có ngưỡng rất cao, cần có nền tảng mật mã vững chắc, không phải là điều mà các kỹ sư AI truyền thống có thể dễ dàng nắm bắt.
Đó chính xác là tất cả những gì zkPyTorch hướng đến. Nó thu hẹp khoảng cách giữa PyTorch và công cụ ZKP, cho phép các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI bảo vệ quyền riêng tư và có thể xác minh bằng mã quen thuộc mà không cần phải học lại các ngôn ngữ mật mã phức tạp.
Thông qua zkPyTorch, Polyhedra Network đang giảm đáng kể rào cản kỹ thuật của ZKML, thúc đẩy các ứng dụng AI có thể mở rộng và đáng tin cậy bước vào dòng chính, tái cấu trúc một mô hình mới về an toàn và quyền riêng tư của AI.
quy trình làm việc zkPyTorch
Hình 1: Tổng quan về kiến trúc tổng thể của ZKPyTorch
Như thể hiện trong Hình 1, zkPyTorch tự động chuyển đổi mô hình PyTorch tiêu chuẩn thành mạch tương thích với ZKP thông qua ba mô-đun được thiết kế tốt. Ba mô-đun này bao gồm: mô-đun tiền xử lý, mô-đun lượng tử hóa thân thiện với kiến thức bằng không và mô-đun tối ưu hóa mạch.
Quá trình này không yêu cầu nhà phát triển phải thành thạo bất kỳ mạch mật mã hoặc cú pháp chuyên biệt nào: nhà phát triển chỉ cần viết mô hình bằng PyTorch tiêu chuẩn và zkPyTorch có thể chuyển đổi nó thành một mạch có thể được nhận dạng bởi một công cụ bằng chứng không kiến thức như Expander để tạo ra bằng chứng ZK tương ứng. Thiết kế mô-đun cao này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho phát triển ZKML, giúp các nhà phát triển AI dễ dàng xây dựng các ứng dụng học máy hiệu quả, an toàn và có thể xác minh mà không cần phải chuyển đổi ngôn ngữ hoặc học mật mã.
Mô-đun một: Xử lý trước mô hình
Trong giai đoạn đầu tiên, zkPyTorch chuyển đổi mô hình PyTorch thành đồ thị tính toán có cấu trúc bằng cách sử dụng Định dạng trao đổi mạng nơ-ron mở (ONNX). ONNX là tiêu chuẩn biểu diễn trung gian được áp dụng rộng rãi nhất trong ngành để biểu diễn thống nhất các hoạt động học máy phức tạp. Thông qua bước tiền xử lý này, zkPyTorch có thể làm rõ cấu trúc mô hình, tháo rời quy trình tính toán lõi và đặt nền tảng vững chắc cho thế hệ tiếp theo của các mạch bằng chứng không kiến thức.
Mô-đun hai: ZKP thân thiện với định lượng
Mô-đun lượng tử hóa là một phần quan trọng của hệ thống ZKML. Các mô hình học máy truyền thống dựa vào các phép toán dấu phẩy động, trong khi môi trường ZKP phù hợp hơn cho các phép toán số nguyên trong các trường hữu hạn. zkPyTorch sử dụng sơ đồ lượng tử hóa số nguyên được tối ưu hóa cho các trường hữu hạn để ánh xạ chính xác các phép tính dấu phẩy động sang các phép tính số nguyên, đồng thời chuyển đổi các phép toán phi tuyến không có lợi cho ZKP (chẳng hạn như ReLU và Softmax) thành các bảng tra cứu hiệu quả.
Chiến lược này không chỉ giảm đáng kể độ phức tạp của mạch điện, mà còn nâng cao khả năng xác minh và hiệu suất hoạt động của toàn bộ hệ thống, trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình.
Mô-đun ba: Tối ưu hóa mạch phân lớp
zkPyTorch áp dụng chiến lược đa cấp trong tối ưu hóa mạch, cụ thể bao gồm:
Thảo luận công nghệ sâu
Đồ thị không tuần hoàn có hướng (DAG)
zkPyTorch sử dụng đồ thị có hướng không chu trình (DAG) để quản lý quy trình tính toán của học máy. Cấu trúc DAG có khả năng hệ thống hóa việc nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc phức tạp của mô hình, như được mô tả trong hình 2, trong đó mỗi nút đại diện cho một thao tác cụ thể (như chuyển vị ma trận, nhân ma trận, chia và Softmax), trong khi các cạnh chính xác mô tả hướng dữ liệu giữa các thao tác này.
Cách biểu diễn rõ ràng và có cấu trúc này không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình gỡ lỗi mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất một cách sâu sắc. Tính chất không chu trình của DAG tránh được sự phụ thuộc vòng, đảm bảo thứ tự tính toán được thực hiện một cách hiệu quả và có thể kiểm soát, điều này rất quan trọng để tối ưu hóa việc sinh mạch chứng minh không kiến thức.
Ngoài ra, DAG cho phép zkPyTorch xử lý hiệu quả các kiến trúc mô hình phức tạp như Transformer và Residual Network (ResNet), thường có các luồng dữ liệu phức tạp với nhiều đường dẫn và phi tuyến tính, và DAG được thiết kế để đáp ứng nhu cầu tính toán của nó để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của suy luận mô hình.
Hình 2: Ví dụ về mô hình học máy được biểu diễn dưới dạng đồ thị có hướng không chu trình (DAG)
Kỹ thuật định lượng nâng cao
Trong zkPyTorch, các kỹ thuật lượng tử hóa tiên tiến là một bước quan trọng trong việc dịch tính toán dấu phẩy động thành các phép toán số nguyên để có số học trường hữu hạn hiệu quả trong các hệ thống chứng minh kiến thức bằng không (ZKP). zkPyTorch sử dụng phương pháp số nguyên tĩnh, được thiết kế cẩn thận để cân bằng hiệu quả tính toán và độ chính xác của mô hình, đảm bảo rằng các bằng chứng được tạo ra nhanh chóng và chính xác.
Quá trình lượng tử hóa này bao gồm hiệu chuẩn nghiêm ngặt để xác định chính xác thang lượng tử hóa tối ưu để biểu diễn hiệu quả các số dấu phẩy động và tránh lan tỏa và mất độ chính xác lớn. Để đáp ứng những thách thức điện toán phi tuyến tính độc đáo của ZKP, chẳng hạn như Softmax và chuẩn hóa lớp, zkPyTorch chuyển đổi một cách sáng tạo các chức năng phức tạp này thành các hoạt động tra cứu bảng hiệu quả.
Chiến lược này không chỉ nâng cao đáng kể hiệu quả của việc tạo ra chứng minh, mà còn đảm bảo rằng kết quả chứng minh được tạo ra hoàn toàn nhất quán với đầu ra của mô hình định lượng chính xác cao, vừa đảm bảo hiệu suất vừa đảm bảo độ tin cậy, thúc đẩy quá trình thực hiện máy học có thể xác minh.
Chiến lược tối ưu hóa mạch nhiều cấp
zkPyTorch áp dụng hệ thống tối ưu hóa mạch nhiều tầng siêu chính xác, từ nhiều khía cạnh, đảm bảo hiệu suất tối ưu của suy luận không kiến thức về hiệu quả và khả năng mở rộng:
Tối ưu hóa xử lý theo lô (Batch Processing Optimization)
Bằng cách đóng gói nhiều tác vụ suy luận vào xử lý hàng loạt, độ phức tạp tính toán tổng thể được giảm đáng kể, đặc biệt là đối với các kịch bản hoạt động tuần tự trong các mô hình ngôn ngữ như Transformers. Như thể hiện trong Hình 3, quá trình suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống chạy trên cơ sở từng mã thông báo, trong khi cách tiếp cận sáng tạo của zkPyTorch tổng hợp tất cả các mã thông báo đầu vào và đầu ra vào một quy trình nhắc nhở duy nhất để xác thực. Quá trình này xác nhận rằng suy luận tổng thể của LLM là chính xác cùng một lúc, đồng thời đảm bảo rằng mỗi mã thông báo đầu ra phù hợp với suy luận LLM tiêu chuẩn.
Trong suy diễn LLM, tính đúng đắn của cơ chế KV cache (bộ nhớ cache khóa-giá trị) là chìa khóa để đảm bảo độ tin cậy của đầu ra suy diễn. Nếu logic suy diễn của mô hình có sai sót, ngay cả khi sử dụng bộ nhớ cache, cũng không thể khôi phục ra kết quả nhất quán với quy trình giải mã tiêu chuẩn. zkPyTorch chính là thông qua việc tái hiện chính xác quy trình này, đảm bảo rằng mỗi đầu ra trong chứng minh không kiến thức đều có tính xác thực và toàn vẹn có thể xác minh.
! zkPyTorch: Xây dựng tương lai của AI đáng tin cậy với bằng chứng không kiến thức
Hình 3: Kiểm tra hàng loạt được tính toán bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLMs), trong đó L đại diện cho độ dài chuỗi đầu vào, N đại diện cho độ dài chuỗi đầu ra, H đại diện cho kích thước lớp ẩn của mô hình.
Tối ưu hóa hoạt động cơ bản (Optimized Primitive Operations)
zkPyTorch tối ưu hóa sâu các nguyên thủy học máy cơ bản, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả của mạch. Ví dụ: các phép toán tích chập luôn được tính toán chuyên sâu và zkPyTorch sử dụng phương pháp tối ưu hóa dựa trên Biến đổi Fourier nhanh (FFT) để chuyển đổi các tích chập ban đầu được thực hiện trong miền không gian thành các phép toán nhân trong miền tần số, giúp giảm đáng kể chi phí tính toán. Đồng thời, đối với các hàm phi tuyến như ReLU và softmax, hệ thống áp dụng phương pháp bảng tra cứu được tính toán trước, giúp tránh tính toán phi tuyến không thân thiện của ZKP và cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động của mạch suy luận.
Thực hiện mạch song song (Parallel Circuit Execution)
zkPyTorch tự động biên dịch các hoạt động ML phức tạp thành các mạch song song, giải phóng toàn bộ tiềm năng phần cứng của CPU/GPU đa lõi để tạo bằng chứng song song hàng loạt. Ví dụ: khi thực hiện nhân tensor, zkPyTorch sẽ tự động chia tác vụ tính toán thành nhiều tác vụ con độc lập, sẽ được phân phối song song cho nhiều đơn vị xử lý. Chiến lược song song này không chỉ cải thiện đáng kể thông lượng thực thi mạch mà còn cho phép xác minh hiệu quả các mô hình lớn, mở ra một chiều hướng mới cho ZKML có thể mở rộng.
Kiểm tra hiệu suất toàn diện: Đột phá kép về hiệu suất và độ chính xác
zkPyTorch đã thể hiện hiệu suất xuất sắc và tính khả dụng thực tế thông qua các bài kiểm tra chuẩn mực nghiêm ngặt trên nhiều mô hình máy học chính.
Kiểm tra mô hình VGG-16
Trên tập dữ liệu CIFAR-10, zkPyTorch chỉ cần 6.3 giây để hoàn thành việc tạo chứng minh VGG-16 cho một hình ảnh đơn lẻ, và về độ chính xác thì gần như không có sự khác biệt so với tính toán dấu phẩy động truyền thống. Điều này đánh dấu rằng zkML đã có khả năng thực chiến trong các nhiệm vụ cổ điển như nhận dạng hình ảnh.
Kiểm tra mô hình Llama-3
Đối với mô hình ngôn ngữ lớn Llama-3 với quy mô lên đến 8 tỷ tham số, zkPyTorch đạt được khả năng tạo bằng chứng hiệu quả khoảng 150 giây cho mỗi token. Điều đáng chú ý hơn là đầu ra duy trì độ tương đồng cosin 99,32% so với mô hình gốc, đảm bảo độ tin cậy cao trong khi vẫn tính đến tính nhất quán ngữ nghĩa của đầu ra mô hình.
Bảng 1: Hiệu suất của các loại giải pháp ZKP trong mạng nơ-ron tích chập và mạng biến đổi.
Các kịch bản ứng dụng rộng rãi trong thế giới thực
Dịch vụ máy học có thể xác minh (Verifiable MLaaS)
Khi giá trị của các mô hình học máy tiếp tục tăng lên, ngày càng có nhiều nhà phát triển AI chọn triển khai mô hình của riêng họ lên đám mây và cung cấp các dịch vụ Machine-Learning-as-a-Service (MLaaS). Tuy nhiên, trên thực tế, người dùng thường khó xác minh xem kết quả suy luận có đúng và đáng tin cậy hay không. Các nhà cung cấp mô hình cũng muốn bảo vệ các tài sản cốt lõi, chẳng hạn như cấu trúc và tham số mô hình, khỏi bị đánh cắp hoặc sử dụng sai mục đích.
zkPyTorch được tạo ra để giải quyết mâu thuẫn này: nó giúp dịch vụ AI trên đám mây có khả năng "xác minh không biết" nguyên bản, cho phép kết quả suy luận có thể được xác minh ở cấp độ mã hóa.
Như thể hiện trong Hình 4, các nhà phát triển có thể kết nối trực tiếp các mô hình lớn như Llama-3 với zkPyTorch để xây dựng một hệ thống MLaaS đáng tin cậy với khả năng chứng minh không kiến thức. Bằng cách tích hợp liền mạch với công cụ ZKP cơ bản, zkPyTorch có thể tự động tạo bằng chứng mà không tiết lộ các chi tiết của mô hình, xác minh xem mỗi suy luận có được thực hiện chính xác hay không, do đó thiết lập một nền tảng tin cậy tương tác thực sự đáng tin cậy cho các nhà cung cấp và người tiêu dùng mô hình.
Hình 4: Ứng dụng của zkPyTorch trong dịch vụ máy học có thể xác minh (Verifiable MLaaS).
bảo đảm an toàn cho định giá mô hình
zkPyTorch cung cấp cơ chế đánh giá mô hình AI an toàn và có thể xác minh, cho phép các bên liên quan đánh giá cẩn thận các chỉ số hiệu suất chính mà không tiết lộ chi tiết mô hình. Cách định giá "không rò rỉ" này thiết lập tiêu chuẩn tin cậy mới cho các mô hình AI, đồng thời nâng cao hiệu quả giao dịch thương mại và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các nhà phát triển. Nó không chỉ cải thiện khả năng nhìn thấy giá trị của mô hình, mà còn mang lại tính minh bạch và công bằng cao hơn cho toàn bộ ngành AI.
và sự tích hợp sâu với blockchain EXPchain
zkPyTorch tích hợp nguyên bản mạng blockchain EXPchain do Polyhedra Network phát triển độc lập để cùng xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung đáng tin cậy. Sự tích hợp này cung cấp một đường dẫn được tối ưu hóa cao cho các cuộc gọi hợp đồng thông minh và xác minh trên chuỗi, cho phép kết quả suy luận AI được xác minh bằng mật mã và duy trì trên blockchain.
Nhờ vào sự phối hợp giữa zkPyTorch và EXPchain, các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng AI có thể xác minh từ đầu đến cuối, từ triển khai mô hình, tính toán suy diễn đến xác minh trên chuỗi, thực sự đạt được quy trình tính toán AI minh bạch, đáng tin cậy và có thể kiểm toán, cung cấp hỗ trợ cơ sở cho các ứng dụng blockchain + AI thế hệ tiếp theo.
Lộ trình tương lai và đổi mới liên tục
Polyhedra sẽ tiếp tục thúc đẩy sự tiến hóa của zkPyTorch, tập trung vào các hướng sau:
Mở nguồn và xây dựng cộng đồng
Mở nguồn từng bước các thành phần cốt lõi của zkPyTorch, khuyến khích các nhà phát triển toàn cầu tham gia, thúc đẩy sự đổi mới hợp tác và sự thịnh vượng của hệ sinh thái trong lĩnh vực học máy không tiết lộ kiến thức.
Mở rộng tính tương thích của mô hình và khung
Mở rộng phạm vi hỗ trợ cho các mô hình và khuôn khổ học máy chính thống, nâng cao khả năng thích ứng và tính phổ quát của zkPyTorch, giúp nó có thể linh hoạt tích hợp vào nhiều quy trình làm việc AI khác nhau.
Công cụ phát triển và SDK xây dựng
Ra mắt chuỗi công cụ phát triển toàn diện và bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK), đơn giản hóa quy trình tích hợp, tăng tốc độ triển khai và ứng dụng zkPyTorch trong các tình huống kinh doanh thực tế.
Kết luận
zkPyTorch là một cột mốc quan trọng trên con đường dẫn đến tương lai của AI đáng tin cậy. Bằng cách tích hợp sâu khung PyTorch trưởng thành với công nghệ bằng chứng không kiến thức tiên tiến, zkPyTorch không chỉ cải thiện đáng kể tính bảo mật và khả năng kiểm chứng của máy học mà còn định hình lại ranh giới triển khai và tin cậy của các ứng dụng AI.
Polyhedra sẽ tiếp tục sâu sắc đổi mới trong lĩnh vực "AI an toàn", thúc đẩy học máy đạt tiêu chuẩn cao hơn trong bảo vệ quyền riêng tư, xác minh kết quả và tuân thủ mô hình, hỗ trợ xây dựng các hệ thống thông minh minh bạch, đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Xin hãy theo dõi những tiến triển mới nhất mà chúng tôi liên tục công bố, chứng kiến zkPyTorch đang định hình tương lai của kỷ nguyên trí tuệ an toàn.
Liên kết gốc