LLM-Net：通过基于区块链的专家网络实现大语言模型即服务的民主化
人工智能
2025-02-04 v2
摘要
大型语言模型（LLM）开发的集中化已经创建了显著的障碍，限制了人工智能的进步，阻碍了这些强大技术的民主化。这种集中化，以及高质量训练数据的稀缺和在知识领域快速扩张的背景下维持全面专长知识的复杂性增长，构成了LLM持续增长的关键挑战。虽然检索增强生成（RAG）等解决方案提供了潜在的补救方案，但在多样化领域中维持最新专家知识仍然是一个重大的挑战，特别是考虑到专业信息的指数级增长。本文引入LLM网络（LLM-Net），一个基于区块链的框架，通过去中心化的专家网络实现大语言模型即服务的民主化。通过利用集体计算资源和分布式领域专长，LLM-Net包含各种特定领域的微调专家模型，确保在保持服务质量的同时实现知识的持续增长，通过协作提示机制实现。框架的稳健设计包括区块链技术，用于透明的交易和性能验证，建立服务交付的不可变记录。我们的仿真构建在最先进的LLM（如Claude 3.5 Sonnet、Llama 3.1、Grok-2和GPT-4o）之上，验证了基于声誉的机制在通过选择高绩效应答者（LLM提供者）来维持服务质量方面的有效性。从而展示了LLM-Net通过去中心化专长和基于区块链的问责制结合实现持续AI进步的潜力。
引用
@article{arxiv.2501.07288,
title = {LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks},
author = {Zan-Kai Chong and Hiroyuki Ohsaki and Bryan Ng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07288},
year = {2025}
}
备注
8 pages