OPML:一種可擴展的區塊鏈機器學習方案

機器學習在區塊鏈領域的應用正變得越來越重要。爲了解決現有方案的局限性,我們提出了OPML(Optimistic機器學習)框架,旨在爲區塊鏈系統提供高效、低成本的AI模型推理和訓練服務。

OPML的核心思想是採用驗證遊戲機制來保證ML服務的去中心化和可驗證性。這一機制的工作流程如下:

1. 請求者發起ML服務任務
2. 服務器完成任務並將結果提交到鏈上
3. 驗證者對結果進行驗證,如有異議則啓動驗證遊戲
4. 通過二分協議精確定位錯誤步驟
5. 在智能合約上對有爭議的單個步驟進行仲裁

相比ZKML,OPML具有顯著優勢:

• 參與門檻低:普通PC無需GPU即可運行大型語言模型
• 成本效益高:無需昂貴的零知識證明
• 靈活性強:支持模型推理和訓練

爲了提高效率,OPML採用了多階段驗證遊戲設計:

• 第一階段在虛擬機中執行,類似單階段協議
• 第二階段可在本地環境中利用GPU等硬件加速
• 通過默克爾樹保證跨階段的完整性和安全性

這種設計使OPML能夠充分利用硬件資源,在保證安全性的同時顯著提升性能。以LLaMA模型爲例,OPML採用兩階段方法:

1. 第二階段在計算圖層面進行驗證博弈,可利用GPU加速
2. 第一階段將有爭議的節點計算轉換爲VM指令進行驗證

多階段設計相比單階段協議,計算速度提升α倍(α爲GPU加速比),Merkle樹大小也從O(mn)降至O(m+n)。

爲確保結果一致性,OPML採用了定點算法和基於軟件的浮點庫,有效解決了跨平台浮點計算的差異問題。

總的來說,OPML爲區塊鏈上的機器學習提供了一個高效、低成本且可擴展的解決方案。它不僅支持模型推理,還可用於模型訓練,是一個通用的ML框架。OPML項目仍在積極開發中,歡迎感興趣的開發者參與貢獻。