分散型生成AIのための品質証明を紹介するよ。

生成AIモデルは、言語理解や画像生成などのタスクで素晴らしい能力を見せているけど、ブロックチェーンみたいな分散システムで使うのは簡単じゃないんだ。AIサービスの信頼性を確保するための従来の方法は、こういった環境ではあまり機能しないし、特にユーザーがサービスが信頼できるかどうかを確認できないから。

この記事では、ブロックチェーンで大規模な生成モデルを効果的に使用できる新しい方法「Proof of Quality（PoQ）」を紹介するよ。従来の方法がモデルの動作をチェックすることに焦点を当ててるのに対して、PoQはモデルが生み出す出力の質に注目してるんだ。例えば、シンプルなモデルを使ってLlama 3やMixtralみたいな高性能モデルの出力の質を評価するんだ。私たちのアプローチは、システムを利用しようとするユーザーに対して強い耐性を持ってるし、余分なコンピュータパワーもほとんど必要ない。初期テストでは、PoQが他の既存の方法よりもはるかに速いことがわかったよ。

#ディープラーニングの台頭

ディープラーニングは、人工知能における可能性を変えてきた。自然言語処理（NLP）、画像認識、音声処理など多くの分野で大きな改善をもたらしたよ。NLPでは、BERTやGPT-3のようなモデルが、言語翻訳、感情分析、質問応答などのタスクで新しい記録を樹立してる。人間のようなテキストを理解し生成する驚くべき能力を示してるんだ。

画像認識では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が自動運転車から医療診断に至るまで、さまざまなアプリケーションの精度を大きく向上させた。音声処理でも、WaveNetみたいなディープラーニングモデルが音声認識や生成で優れた性能を発揮してる。これらの分野の進展は、さらにエキサイティングな発展を約束してるよ。

#AIとブロックチェーンの連携

AIとブロックチェーンの組み合わせがますます重要になってきてる。AIは、大量のデータを管理したり評価したり、予測を行ったり、複雑なタスクを自動化するのが得意なんだ。一方で、ブロックチェーンは情報を管理するための安全で透明性のある方法を提供してくれる。

AIとブロックチェーンを組み合わせると、データのセキュリティと信頼性が向上する。これにより、AIシステムが使用するデータが改ざんから保護されるんだ。金融、医療、サプライチェーンなどの分野でも、データ侵害や詐欺に関連するリスクを減らすのに役立つよ。さらに、ブロックチェーンを使用することでAIの判断の明確な記録が得られるから、これらのシステムがより信頼できるものになるんだ。

この統合により、AI技術へのアクセスが広がるから、少数の企業がAIを独占することを防ぎ、社会全体に広く恩恵をもたらすことができる。AIの展開がセキュリティ、透明性、公平性に沿ったものであることを確保することは、イノベーションにとって重要だね。

#コンセンサスメカニズムと生成AI

ブロックチェーンでは、コンセンサスメカニズムが用いられて、すべてのノードがトランザクションの結果に同意するようにしてる。同じ計算を複数のノードで実行し、大多数の意見を受け入れるんだ。でも、これは生成AIには実用的じゃない。なぜなら、生成AIは多くのコンピュータパワーを必要とするから。多くのノードで同じモデルを実行するのは高コストで遅くなっちゃう。

ブロックチェーン上で迅速かつ信頼性のある生成AIモデルの使用を実現するために、研究者たちはゼロ知識証明のような高度な暗号技術を検討してる。でも、これらの方法はスケーラビリティや複雑なデータタイプの処理に苦労することが多くて、実世界のタスクには適さないんだ。

#Proof of Quality（PoQ）の導入

これらの課題に対処するために、私たちは「Proof of Quality（PoQ）」という新しい方法を提案する。この方法は、AIモデルの推論プロセスの検証から、出力の質のチェックに焦点を移してる。

基本的なアイデアはシンプル。生成AIでは、ユーザーは得られる回答の質を、どのようにその回答が生成されたかよりも重要視してるんだ。多くのユーザーは、満足のいく応答を提供するサービスにしかお金を払わないよ。また、AIモデルの出力の質は、関わる計算の複雑さに合致しないこともある。だから、リソースではなく出力の質に基づいてサービス提供者を報酬するのがもっと理にかなってる。

PoQは、重い計算リソースなしでモデルの出力を効果的に検証できる。質の評価者が、よりシンプルなモデルを使って、大きなモデルからの応答を評価することで実現してるんだ。

#PoQの仕組み

PoQでは、ユーザーが質問を提出すると、生成モデルが応答を生成する。このプロセスは主に3つのステップに分かれてる：

1. 推論フェーズ：強力な計算を行う参加者が生成モデルを使って回答を生成する。

2. 評価フェーズ：この回答がネットワーク内の独立した評価者に送られ、質が評価される。この評価は、入力された質問と生成された応答に基づいて行われる。

3. コンセンサスフェーズ：ネットワークが回答の質のスコアに同意し、そのスコアに基づいて報酬が分配される。

このシステムは、質の評価が応答を生成すること自体よりもはるかに少ない計算パワーで済むように設計されてる。

#PoQの利点

PoQは、分散環境における信頼できないAIの課題に対するシンプルな解決策を提供する。質の評価に必要な追加のコンピュータは、モデルの出力を生成するために必要なものに比べてずっと少ないから、日常的なブロックチェーンシステムに適してるよ。

PoQの主な貢献は以下の通り：

• Proof of Qualityの明確な定義を提供。
• NLPベースの生成AIモデル向けの特定のプロトコル「PQML」を導入。
• プロトコルが安全であることを確認するために、特定の仮定に基づいて敵がどのように行動するかを分析。
• システムの性能と信頼性を向上させる方法を議論。
• 実験を通じて主張を示す。

#質の評価方法

質の評価プロセスは重要。私たちの質の評価は、よく知られたクロスエンコーダ技術に基づいてる。ユーザーの質問と生成された応答を組み合わせ、それをBERTのようなシンプルなモデルに入力して、質のスコアを生成するんだ。

私たちのテストでは、GPUを使用した場合、非常に短時間で何百もの質問応答ペアを処理できた。パワーの弱いコンピュータを使っても、良いパフォーマンスを達成できたよ。

評価方法は、次の3つの重要な基準を満たさなきゃいけない：

• 迅速な実行：最小限のリソースで非常に短時間で完了すること。
• 信頼性：高品質と低品質の応答を効果的に区別できること。システムを利用しようとする試みにも耐えられる。
• 簡単な実装：分散環境で簡単に適用できる方法であること。

#コンセンサスメカニズムでの信頼構築

PoQのコンセンサス部分は、質の評価が公正かつ正確であることを保証する。評価者が独立して質のスコアを計算するように、2段階のメカニズムが導入される：

1. 評価者は質のスコアを計算し、自分のユニークなキーを使ってそれを暗号化する。
2. 十分なスコアが集まったら、評価者が自分のキーを共有し、誰でもアクセスして平均的な質のスコアを計算できるようにする。

この方法は、システムが整合性を保ちつつ、運用コストを低く抑えることを可能にする。評価者の中に不正を試みる者がいても、その行動から利益を得る可能性が低くなるんだ。

#インセンティブの重要性

参加者の間で正直な行動を促す報酬システムを作ることが重要だ。ルールに従う人々が公正に報われることを保証し、手を抜く人々にはあまり報酬が与えられないようにしなきゃいけない。

推論ノードには、評価者からの質のスコアに基づいて報酬が与えられる。この報酬は、質の高い応答がより多くの利益をもたらすように調整されてる。

質の評価者も、スコアの正確性に基づいてインセンティブを受け取る。彼らの評価が平均に近ければ近いほど、報酬が多くなる。これにより、評価者が正しく評価する強い動機を持つことが保証されるんだ。

#敵に対する対応

このセクションでは、システムを利用しようとする参加者の行動を分析する。全てのプレイヤーが利益を最大化したいと考えてると仮定する。これは、自分の利益を減らすような行動はしないだろうということだ。

2つのタイプの参加者を調べる：

1. 推論ノード：出力を生成する役割を果たす。彼らは常に、最もコスト効果の高いモデルを選択して、質の高い応答を提供するだろう。

2. 質の評価者：出力の質を評価する。正しい評価方法を使わずにスコアを予測しようとする評価者は、おそらく報酬が低くなる。

報酬構造を慎重に調整し、参加者の行動を分析することで、私たちのシステムが不正行為に対して強固に保たれるようにできるんだ。

#パフォーマンスの向上

PoQでしっかりした基盤を築いたけど、いくつかの重要な戦略で効率を向上させることができるよ。

#コンセンサスの迅速化

コンセンサスにかかる時間は、反応速度の遅い評価者によって遅くなることがある。これを避けるために、必要以上に多くの評価者に質のチェックを割り当てて、いくつかが応答しなくても迅速に完了できるようにするんだ。

この方法を使うことで、十分な質のスコアが集まれば、全ての評価者を待たずにコンセンサスを進めることができる。時間内に応答しない者には報酬が与えられないよ。

#効率的なノード選択

システムのもう一つの重要な側面は、ノードの選択だ。タスクの割り当てにおいて公正さと効率を確保することが重要なんだ。ランダムな選択を使用するのではなく、タスクを待っている間にノードが蓄積した「エネルギー」に基づく決定論的な方法を利用することができる。

このエネルギーは時間とともに増加するから、長い間待っているノードが優先的に選ばれる。この方法は、全てのノードに公正なチャンスを提供し、彼らがネットワークに積極的に関与し続けるよう促すことができる。

#実世界テスト

PoQがどれだけ効果的に機能するかを検証するために、一連のテストを実施した。目的は、実世界のアプリケーションでの効果と効率を評価することだったんだ。

#ワークロードとメトリクス

さまざまなAIサービスやモデルを使って出力と質の応答を生成した。人気のデータセットからの質問セットを分析することで、私たちのスコアリング方法が確立されたベンチマークと比較してどれだけ機能したかを確認したよ。

#結果と分析

結果は、クロスエンコーダのスコアが予想結果に非常に近いことを示していて、私たちの質の評価が信頼できることを証明してる。また、複数の評価者が関与してもコンセンサスにかかる時間が速いことも示してる。

#結論

要するに、PoQは分散型AIアプリケーションでの従来の検証方法に代わる有効な選択肢だ。出力の質を確認する上での効果とスピードを示していて、ブロックチェーン環境でも実用的だよ。

これから、いくつかのエキサイティングな方向性が待ってる。複数の推論ノードを関与させたり、画像などの他のタイプの出力向けの質評価方法を開発したりすることで、現在のモデルを拡張できる。それぞれの未来の道は、ブロックチェーンプラットフォーム上での生成AIの能力をさらに向上させることを約束しているんだ。