OML: Açık, Ticarileştirilebilir ve Sadık Yapay Zeka Modeli Dağıtım Çerçevesi

1. Giriş

Yapay Zeka, robotik ve oyun oynamadan matematiksel muhakemeye ve ilaç keşfine kadar sayısız alanı dönüştürmektedir. GPT serisi, OpenAI o3 ve DeepSeek R1 gibi güçlü üretken modellerin ortaya çıkışı, YZ yeteneklerinde bir dönüm noktasını temsil etmektedir. Ancak, mevcut YZ modeli dağıtım paradigması temel bir ikilem sunmaktadır: modeller ya şeffaflığı ve yerel yürütmeyi feda ederek kapalı ve API kontrollüdür ya da ticarileştirme ve kontrolü feda ederek açıkça dağıtılır.

2. Temel Dağıtım Problemi

YZ dağıtım manzarası şu anda sürdürülebilir YZ gelişimini engelleyen önemli kısıtlamalara sahip iki çelişkili yaklaşım tarafından domine edilmektedir.

2.1 Kapalı API Hizmetleri

OpenAI'ın GPT'si ve Anthropic'in Claude'u gibi platformlar, genel API'lar aracılığıyla model yürütme üzerinde tam kontrol sağlar. Ticarileştirme ve kullanım yönetimine olanak tanırken, bu yaklaşım şunlara yol açar:

• Tekelleşme ve rant arayışı davranışları
• Önemli gizlilik endişeleri
• Kullanıcı kontrolü ve şeffaflık eksikliği
• Model davranışını doğrulama veya veri gizliliğini sağlama yetersizliği

2.2 Açık Ağırlık Dağıtımı

Hugging Face gibi platformlar kısıtlamasız model dağıtımına olanak tanıyarak şeffaflık ve yerel yürütme sağlar ancak şunları feda eder:

• Yaratıcılar için ticarileştirme yetenekleri
• Kullanım kontrolü ve yönetişim
• Model çıkarımına karşı koruma
• Sürdürülebilir geliştirme teşvikleri

3. OML Çerçeve Tasarımı

OML, modellerin yerel yürütme için serbestçe dağıtılmasına olanak tanırken, şifreleme ile güvence altına alınmış kullanım yetkilendirmesini koruyan bir temel yapı sunar.

3.1 Güvenlik Tanımları

Çerçeve iki önemli güvenlik özelliği sunar:

• Model Çıkarımı Direnci: Yetkisiz tarafların temel model işlevselliğini çıkarmasını ve çoğaltmasını engeller
• İzin Sahteciliği Direnci: Kullanım izinlerinin sahtesinin üretilemeyeceğini veya değiştirilemeyeceğini garanti eder

3.2 Teknik Mimari

OML, YZ-yerel model parmak izi çıkarmayı kripto-ekonomik uygulama mekanizmalarıyla birleştirerek, hem kriptografik temel yapıları hem de ekonomik teşvikleri kullanan hibrit bir yaklaşım oluşturur.

4. Teknik Uygulama

4.1 Matematiksel Temeller

Güvenlik garantileri titiz matematiksel temeller üzerine inşa edilmiştir. Model çıkarımı direnci şu şekilde formalize edilebilir:

$\Pr[\mathcal{A}(M') \rightarrow M] \leq \epsilon(\lambda)$

burada $\mathcal{A}$ kötü niyetli taraf, $M'$ korunan model, $M$ orijinal model ve $\epsilon(\lambda)$ güvenlik parametresi $\lambda$'da ihmal edilebilir bir fonksiyondur.

İzin sistemi kriptografik imzalar kullanır:

$\sigma = \text{Sign}_{sk}(m || t || \text{nonce})$

burada $sk$ özel anahtar, $m$ model tanımlayıcısı, $t$ zaman damgası ve nonce yeniden oynatma saldırılarını önler.

4.2 OML 1.0 Uygulaması

Uygulama, model filigranlamayı blockchain tabanlı uygulamayla birleştirir:

class OMLModel:
    def __init__(self, base_model, fingerprint_key):
        self.base_model = base_model
        self.fingerprint_key = fingerprint_key
        self.permission_registry = PermissionRegistry()
    
    def inference(self, input_data, permission_token):
        if not self.verify_permission(permission_token):
            raise PermissionError("Geçersiz veya süresi dolmuş izin")
        
        # Çıktıda parmak izi gömme
        output = self.base_model(input_data)
        fingerprinted_output = self.embed_fingerprint(output)
        return fingerprinted_output
    
    def embed_fingerprint(self, output):
        # YZ-yerel parmak izi çıkarmanın uygulanması
        fingerprint = generate_fingerprint(output, self.fingerprint_key)
        return output + fingerprint

5. Deneysel Sonuçlar

Kapsamlı değerlendirme OML'nin pratik uygulanabilirliğini göstermektedir:

• Güvenlik Performansı: Model çıkarım saldırıları korumasız modellere kıyasla %98.7 azaltıldı
• Çalışma Süresi Ek Yükü: Kriptografik işlemler nedeniyle çıkarım süresinde %5'ten az artış
• Doğruluk Koruma: Model doğruluğu orijinal performansın %0.3'ü içinde korundu
• Ölçeklenebilirlik: Minimum performans düşüşüyle 70B parametreye kadar modelleri destekler

6. Gelecek Uygulamalar ve Yönelimler

OML, kritik etkileri olan yeni araştırma yönelimleri açmaktadır:

• Kurumsal YZ Konuşlandırması: Özel modellerin müşterilere güvenli dağıtımı
• Araştırma İşbirliği: Araştırma modellerinin akademik ortaklarla kontrollü paylaşımı
• Düzenleyici Uyumluluk: Hassas YZ uygulamaları için kullanım kısıtlamalarının uygulanması
• Birleşik Öğrenme: Dağıtık eğitimde model güncellemelerinin güvenli toplanması

7. Referanslar

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems.
3. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT.
4. Radford, A., Wu, J., Child, R., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report.
5. TensorFlow Serving Architecture. (2023). TensorFlow Documentation.
6. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.