Odaily星球日报讯 Polyhedra совместно с Berkeley RDI представила первую систему доказательства нулевого знания (ZKP) для проверяемых больших языковых моделей (LLM). Подобно тому, как HTTPS обеспечивает безопасность интернет-коммуникаций, эта система создает инфраструктуру верификации в области ИИ. Система позволяет эффективно проверять производительность и соответствие ИИ без раскрытия модели или данных, скорость проверки превышает предыдущие методы в 20 000 раз. В настоящее время можно быстро проверять большие языковые модели, включая Llama 3-8B. Основные моменты: - Инновационные технологии Polyhedra: технология нулевого знания для машинного обучения (zkML) аналогична протоколу HTTPS в интернете, что позволяет проверять производительность и соответствие ИИ-системы без раскрытия деталей модели или данных, защищая конфиденциальность. - Превосходная производительность: Expander значительно увеличивает эффективность верификации, скорость верификации в однопоточном режиме превышает существующие методы в 20 000 раз, поддерживает VGG-16 за 2,2 секунды на изображение, Llama-3 за 150 секунд на токен. - Дружественный к разработчикам: компилятор zkPyTorch бесшовно интегрируется с PyTorch, предоставляя разработчикам простые в использовании инструменты. Сценарии применения: - Гарантия качества услуг ИИ - Соответствие данных для обучения ИИ - Автоматизированный рынок справедливых данных - Распределение ответственности для ИИ-агентов - Соответствие ИИ-агентов - Проверка соответствия финансовых услуг Эта система не только решает проблему соответствия в верификации ИИ моделей, но и предлагает новые решения для безопасности и надежности ИИ.