OPML: 基于乐观主义方法的区块链机器学习系统

OPML(乐观主义机器学习)是一种新型的区块链AI系统,可以用乐观主义方法对区块链系统进行AI模型推理和训练/微调。与ZKML相比,OPML能够提供更低成本、更高效率的ML服务。OPML的硬件要求很低,普通PC即可运行大型语言模型,如26GB左右的7B-LLaMA模型。

OPML采用验证游戏机制来保证ML服务的去中心化和可验证共识。其基本流程如下:

1. 请求者发起ML服务任务
2. 服务器完成任务并将结果提交到链上
3. 验证者验证结果,如有争议则启动验证游戏
4. 通过二分协议精确定位错误步骤
5. 在智能合约上进行单步仲裁

单阶段验证游戏

单阶段精确定位协议的工作原理类似于计算委托(RDoC),假设多方执行相同程序,通过相互质疑找出争议步骤,再由区块链智能合约仲裁。

OPML单阶段验证游戏的主要特点:

• 构建专用虚拟机(VM)用于链下执行和链上仲裁
• 实现轻量级DNN库以提高AI推理效率
• 使用交叉编译技术将AI代码编译为VM指令
• VM镜像采用默克尔树管理,只上传根哈希到链上

实测表明,在普通PC上可在2秒内完成基本DNN推理,整个挑战过程可在2分钟内完成。

多阶段验证游戏

为克服单阶段方案的局限性,OPML引入了多阶段验证游戏:

• 只在最后阶段使用VM,其他阶段可在本地环境执行
• 充分利用CPU、GPU、TPU等硬件加速能力
• 通过减少VM依赖,显著提升执行性能

多阶段OPML的关键设计:

1. 将ML计算过程表示为计算图
2. 在计算图层面进行验证博弈(Phase-2)
3. 争议节点计算转为VM指令进行Phase-1验证
4. 使用默克尔树确保跨阶段完整性和安全性

性能改进

分析表明,多阶段OPML相比单阶段方案有显著优势:

• 计算速度提升α倍(α为GPU/并行加速比)
• Merkle树大小从O(mn)降至O(m+n)

这些改进大幅提升了系统效率和可扩展性。

一致性与确定性

为确保OPML结果一致性,采取了以下措施:

1. 使用定点算法(量化技术)减少浮点误差影响
2. 采用跨平台一致的软件浮点库

这些技术有效克服了浮点变量和平台差异带来的挑战。

OPML在降低成本、提高效率等方面具有显著优势,为区块链AI应用开辟了新的可能性。该项目仍在持续开发中,欢迎感兴趣的开发者加入贡献。