GM! 今日のLLMは自信を持って設計されています。彼らは各部分を検証するための組み込まれた方法なしに、洗練された回答の完全な段落を生成します。

それは、受領書を決して見せない非常に説得力のある男を信頼するようなものです。

完璧なモデルを微調整しようとする代わりに、彼らはすべてのモデルが時には間違うと仮定します。そのため、彼らは設計によって検証可能にします。

まず、彼らは出力を原子的な請求に分解します。

#AIがこの声明をあなたに与えたとしましょう：「ビットコインは最も広く保有されている暗号通貨であり、2008年にサトシ・ナカモトによって作られました。」

ミラはそれを単なる一つの声明として受け取るのではなく、別々の検証可能な主張に分解します:

→ "ビットコインは最も広く保有されている暗号通貨です"

→ “ビットコインはサトシ・ナカモトによって作られました”

→ “ビットコインは2008年に作られました”

それぞれはネットワークによって独立してファクトチェックされることができます。最も広く保持されているものの定義のように主観的なものもあれば、誰がそれを作成したのかのように事実に基づくものもあり、いつ作られたのかのように時間に関するものもあります。

それが二値化の力です。ぼやけたAIの出力を鮮明で検証可能な主張に変えることで、モデルの雰囲気に依存しないのです。

その後、彼らはその請求をバリデーターの分散ネットワークに送信しますが、どのノードも完全な入力を見ることはありません。
それは分散検証です。各ノードがフラグメントをチェックし、プライバシーを保護し、信頼がボトルネックにならないようにします。

さて、これらのバリデーターをどのように正直に保つのでしょうか？→ 彼らにステークさせる。

各ノードは自らの利害が関わっています。もしそれが幻覚を検証した場合、ペナルティを受けます。これは検証の証明であり、推論を単なる投機ではなく、実際の経済的活動に変えるものです。

そして最後に実際のコンセンサスが来ます: すべてのモデルがほぼ完全に同意しなければなりません。51%ではありません。

ミラは、独立して訓練されたモデル全体でほぼ全会一致の合意を求めています。

したがって、すべての答えを持つ一つの天才モデルを信頼する代わりに、ミラは複数の不完全なエージェントが互いに経済的および数学的なチェックを行い、真実だけが生き残るプロトコルを構築しました。

それは現実が信頼を拡大するためのコンセンサス機械です。