Avanços em Sistemas de IA Colaborativa Descentralizada

Nos últimos anos, a galera tem se interessado cada vez mais em como grupos de Sistemas inteligentes, chamados de Agentes, podem trabalhar juntos pra dar boas Respostas sem precisar de intermediários. Esse método é importante porque muitas situações não permitem confiar em uma única fonte. Usando uma nova estratégia, podemos fazer com que esses agentes formem grupos, ou enxames, que ajudam uns aos outros a fornecer respostas melhores e mais rápidas.

Como isso funciona envolve agentes que conseguem analisar dados e classificar as respostas que fornecem. Esses agentes podem usar modelos avançados, conhecidos como Modelos de Linguagem Grande (LLMs), como juiz pra decidir quais respostas são as melhores. A ideia é melhorar como esses agentes podem se ajudar, garantindo que as respostas sejam precisas e confiáveis.

Uma das maiores mudanças na tecnologia foi a transição de sistemas centralizados, onde um servidor principal faz todo o trabalho, para sistemas Descentralizados onde muitos computadores dividem a carga. Essa mudança ajuda a evitar problemas que podem surgir quando tudo depende de uma única fonte. Se algo dá errado nessa fonte, o sistema inteiro pode falhar. Num setup descentralizado, as tarefas são espalhadas, tornando o sistema mais robusto e eficiente.

A ascensão da tecnologia blockchain facilitou o funcionamento desses sistemas descentralizados. Contratos inteligentes, que podem aplicar regras automaticamente entre as partes, permitem que todos confiem no processo mesmo sem se conhecerem. Isso é especialmente útil em áreas onde a confiança é essencial, como finanças e saúde.

Vários sistemas e protocolos apoiam a IA descentralizada, com alguns exemplos notáveis sendo Clusters de Inferência Descentralizados e marketplaces de consultas descentralizadas. Esses sistemas oferecem uma maneira segura de compartilhar recursos enquanto garantem segurança e privacidade. No entanto, ainda existem muitos desafios, especialmente quando se trata de tomar decisões rápidas com sistemas de IA descentralizados.

Uma das principais questões é garantir que esses sistemas consigam lidar com comportamentos maliciosos, o que pode comprometer a qualidade das respostas que fornecem. O artigo explora métodos existentes de como agentes podem trabalhar em ambientes onde a confiança é escassa e aponta suas forças e fraquezas. A partir disso, uma nova abordagem é proposta que usa agentes de uma forma auto-supervisionada pra ajudarem uns aos outros, juntando seu conhecimento e habilidades.

#Arquitetura dos Agentes

Cada agente no enxame é projetado pra desempenhar dois papéis principais: analisar dados e classificar a qualidade das respostas produzidas. Os agentes se comunicam entre si pra concordar nas melhores respostas, o que ajuda a gerar respostas que não são apenas precisas, mas também resilientes contra ações maliciosas.

Uma consideração importante é se usar o mesmo modelo tanto pra gerar respostas quanto pra classificá-las. As descobertas atuais sugerem que isso pode ser eficaz. Por exemplo, uma abordagem específica conseguiu boa precisão na classificação de respostas complexas enquanto mantém o sistema eficiente.

A configuração de cada agente inclui:

1. Módulo Cognitivo Principal: Essa é a parte principal do agente responsável por criar conteúdo e classificá-lo. Pode ser alimentado por um modelo de linguagem avançado (LLM) ou um sistema especialista.

2. Unidade de Processamento Auxiliar (se necessário): Esse módulo adicional pode ajudar a preparar dados de entrada ou refinar as saídas geradas. Ele também pode interagir com ferramentas ou serviços externos, permitindo maior flexibilidade.

Esse design permite que os agentes trabalhem juntos de maneira suave enquanto mantêm uma forma padronizada de se comunicar.

#Mecanismo de Consenso Baseado em Enxame

O mecanismo de consenso é como um esforço em equipe entre os agentes pra decidir qual resposta é a melhor. O processo inclui três partes: gerar respostas, classificar essas respostas e, por fim, selecionar a melhor.

Fase de Geração de Respostas

Essa fase começa com uma solicitação sendo enviada aos agentes. Os agentes enviam suas respostas, que são criptografadas pra segurança. Depois de um tempo curto, essas respostas são descriptografadas, permitindo que os agentes avaliem as respostas sem arriscar sua confiabilidade.

Fase de Classificação Seletiva

Após gerar respostas, uma seleção de agentes classifica as respostas. Os agentes são escolhidos de forma a garantir justiça, permitindo que cada agente classifique respostas de apenas um subconjunto de seus pares, sem incluir as próprias. Isso ajuda a evitar que um único agente tenha controle demais sobre quais respostas são consideradas as melhores.

Fase de Seleção Final

A melhor resposta é escolhida com base nas classificações. Cada agente envia suas classificações em um formato criptografado, e o sistema usa uma abordagem ponderada pra determinar qual resposta é a melhor escolha. Esse sistema ajuda a garantir que as melhores respostas sejam selecionadas de maneira justa e eficiente.

#Habilidade de Avaliação e Classificação dos Agentes

Um sistema descentralizado sólido precisa resistir a ruídos de agentes não confiáveis. Enquanto o sistema de classificação funciona bem pra construir consenso entre os agentes, ter um sistema pra avaliar a confiabilidade dos agentes melhora todo o processo de tomada de decisão. Cada agente avalia as contribuições dos outros, e essas informações ajudam a determinar quais agentes são mais confiáveis.

Um sistema de avaliação eficaz permite que o enxame se concentre nos nós mais confiáveis, melhorando a robustez e segurança de todo o processo.

#Detecção e Mitigação de Agentes Adversários

Agentes maliciosos podem representar sérias ameaças. Existem diferentes tipos de ataques que podem atrapalhar o fluxo de informações, como agentes preguiçosos que não fornecem saídas valiosas, e outros que intencionalmente produzem conteúdos enganosos. Pra lidar com esses problemas, várias medidas são tomadas pra identificar e gerenciar essas influências negativas.

Ataques Sybil

Uma preocupação significativa é o ataque Sybil, onde um indivíduo cria muitas identidades falsas pra ganhar mais influência. Pra minimizar isso, os agentes participantes devem completar tarefas específicas que contribuem para os resultados do grupo. Um modelo econômico é utilizado onde os agentes devem investir tokens pra participar, tornando caro criar muitas identidades falsas.

Quando a resposta de um agente é reconhecida como a melhor, ele recebe uma grande parte das recompensas, o que incentiva contribuições de qualidade e apoia um sistema saudável.

#Ataques de Engenharia de Prompt

Outra preocupação para os enxames de agentes são os ataques de engenharia de prompt, onde atores mal-intencionados manipulam entradas pra corromper o processo de classificação com informações falsas. Esses ataques podem prejudicar a confiabilidade do sistema se não forem abordados devidamente.

Os ataques de engenharia de prompt podem ser divididos em duas categorias: ataques de token de baixa frequência, que usam caracteres raros pra criar viés, e ataques de prompt de senso comum, que tentam enganar os agentes pra classificar respostas artificialmente altas.

Felizmente, a natureza diversificada dos agentes ajuda a combater essas ameaças. Como os agentes usam diferentes modelos e métodos de processamento, as tentativas de manipulação têm menos chances de sucesso. Além disso, os agentes são projetados pra se proteger contra esses tipos de táticas desonestas, garantindo a integridade do processo de classificação.

#Comparação de Latência de Inferência

Uma parte significativa de construir sistemas de IA descentralizados eficazes é garantir que eles funcionem rapidamente. Comparar a velocidade de várias abordagens descentralizadas revela diferenças substanciais. Alguns sistemas mostram tempos de resposta rápidos, enquanto outros demoram muito mais, o que os torna impraticáveis pra muitas aplicações em tempo real.

Nosso método demonstra uma eficiência excepcional, alcançando tempos de resposta abaixo de 125 milissegundos. Esse desempenho rápido vem de vários fatores-chave:

1. Processamento Paralelo: Os agentes trabalham juntos pra gerar respostas ao mesmo tempo.
2. Classificação Seletiva: Os agentes classificam apenas uma parte das respostas, acelerando o processo de avaliação.
3. Processo de Classificação Rápido: Avaliar uma resposta pode ser feito muito rapidamente, bem menos tempo do que gerar respostas completas.
4. Agregação de Classificação Ponderada: Métodos eficientes encontram a melhor resposta com base nas avaliações coletivas.
5. Operações Assíncronas: Muitos processos ocorrem ao mesmo tempo, reduzindo ainda mais atrasos.

Ao combinar essas estratégias, o sistema pode utilizar modelos poderosos enquanto mantém tempos de resposta rápidos.

#Conclusão

A abordagem aqui apresentada mostra grande potencial em avançar a inferência de IA descentralizada. Usando grupos de agentes que se ajudam, podemos gerar respostas de alta qualidade de forma rápida e segura, mesmo em ambientes onde a confiança é escassa. Esse novo método oferece soluções pra desafios significativos no campo, garantindo a confiabilidade e integridade das respostas fornecidas.

Com a base estabelecida, os desenvolvimentos futuros podem se concentrar em melhorar ainda mais a precisão e qualidade das respostas, permitindo que os agentes colaborem de maneira ainda mais eficaz. A pesquisa abre caminho pra implementar IA descentralizada e confiável em várias áreas, apoiando aplicações eficientes e seguras no mundo real.