opML：区块链上的乐观机器学习
密码学与安全
2024-02-06 v2
摘要
在去中心化、安全且透明的 AI 服务愿景驱动下，机器学习与区块链技术的融合日益受到关注。在此背景下，我们引入了 opML（链上乐观机器学习），这是一种使区块链系统能够执行 AI 模型推理的创新方法。opML 基于一种交互式欺诈证明协议，类似于乐观 rollup 系统。该机制为 ML 服务提供了去中心化且可验证的共识，增强了信任与透明度。与 zkML（零知识机器学习）不同，opML 提供了高性价比且高效的 ML 服务，且参与要求极低。值得注意的是，opML 能够在无 GPU 的标准 PC 上执行大型语言模型，例如 7B-LLaMA，从而显著扩大了可访问性。通过 opML 结合区块链与 AI 的能力，我们开启了一场迈向可访问、安全且高效的链上机器学习的变革之旅。
引用
@article{arxiv.2401.17555,
title = {opML: Optimistic Machine Learning on Blockchain},
author = {KD Conway and Cathie So and Xiaohang Yu and Kartin Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.17555},
year = {2024}
}