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🤯 Il 18 agosto Lagrange ha rivelato i risultati del lancio di DeepProve-1, il primo sistema zkMl che dimostra un'inferenza LLM completa.
DeepProve-1 è il primo sistema zkML (zero-knowledge machine learning) sviluppato da Lagrange Labs che consente di generare prove crittografiche di inferenze complete di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-2.
DeepProve-1.
Caratteristiche e risultati:
Prima prova di inferenza completa di LLM, DeepProve-1 è riuscito a generare una prova di conoscenza zero per l'inferenza completa di GPT-2, un modello di linguaggio di grandi dimensioni di OpenAI.
Verificabilità nell'IA, introduce la verificabilità come una caratteristica centrale nei sistemi di IA moderni, estendendo questo ad architetture di trasformatori completi.
Supporto per strutture complesse, gestisce grafi di calcolo con connessioni residue, rami paralleli e ingressi di lunghezza variabile, tipici negli LLM.
Applicazioni e rilevanza:
Sicurezza e privacy: Consente di verificare i risultati di un LLM senza rivelare i dati di input o i dettagli del modello, cruciale per applicazioni nella difesa, assistenza sanitaria, finanza e infrastrutture.
Auditabilità, facilita l'audit delle decisioni prese da LLM senza compromettere la privacy dei dati o la proprietà intellettuale del modello.
Sviluppi e piani futuri
Ottimizzazione delle prestazioni: Lagrange Labs sta lavorando per migliorare l'efficienza crittografica e il parallelismo per rendere DeepProve-1 più pratico in ambienti di produzione.
Estensione ad altri LLM, il prossimo obiettivo è supportare modelli come LLAMA di Meta, uno dei LLM open source più adottati.
DeepProve-1 è un significativo progresso nell'IA verificabile, permettendo prove crittografiche di inferenze di LLM.
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