İçindekiler
1. Giriş
1.1 Motivasyonlar
Yapay zeka ve blok zinciri teknolojisinin birleşimi, her iki alandaki önemli zorlukları ele almak için benzersiz bir fırsat sunmaktadır. Kripto madenciliği, özellikle İş Kanıtı (PoW) mekanizmaları, muazzam miktarda enerji tüketmektedir - Bitcoin'in 2022 yılındaki yıllık elektrik tüketimi İsveç'in (131,79 TWh) tüketimini aşmıştır. Bu sırada, YZ eğitimi önemli hesaplama kaynakları gerektirmekte olup, ChatGPT eğitim maliyetleri mevcut kullanım seviyelerinden önce 5 milyon doları aşmış ve günlük operasyonel maliyetler 100.000 dolara ulaşmıştır.
1.2 Problem Tanımı
Üç büyük zorluk, YZ ve kripto madenciliği arasında bir boşluk yaratmaktadır: (1) PoW konsensüsünün enerji verimsizliği, (2) Ethereum'un PoS'a geçişinden sonra yetersiz kullanılan hesaplama kaynakları ve (3) hesaplama maliyetleri nedeniyle YZ geliştirme için yüksek giriş engelleri.
Enerji Tüketimi
131,79 TWh - Bitcoin'in 2022 enerji kullanımı
Kullanılmayan Hash Gücü
1.126.674 GH/s - Ethereum PoS geçişinden sonra kullanılabilir
YZ Eğitim Maliyetleri
5 Milyon $+ - ChatGPT eğitim giderleri
2. Eğitim Kanıtı Protokolü
2.1 Mimari Tasarım
PoT protokolü, küresel durumları senkronize etmek için Pratik Bizans Hata Toleransı (PBFT) konsensüs mekanizmasını kullanır. Sistem mimarisi üç ana bileşenden oluşur: dağıtılmış eğitim düğümleri, konsensüs doğrulayıcıları ve model toplama sunucuları.
2.2 Teknik Uygulama
Protokol, dağıtılmış YZ model eğitimini koordine etmek için PoT'yi benimseyen merkezi olmayan bir eğitim ağı (DTN) uygular. Matematiksel temel, gradyan toplama ve model doğrulama mekanizmalarını içerir.
Matematiksel Formülasyon
Gradyan toplama şu formülü izler:
$\\theta_{t+1} = \\theta_t - \\eta \\cdot \\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^N \\nabla L_i(\\theta_t)$
Burada $\\theta$ model parametrelerini, $\\eta$ öğrenme oranını ve $L_i$, $i$ çalışanı için kayıp fonksiyonunu temsil eder.
Sözde Kod: PoT Konsensüs Algoritması
function PoT_Consensus(training_task, validators):
# Dağıtılmış eğitimi başlat
model = initialize_model()
for epoch in range(max_epochs):
# Modeli madencilere dağıt
gradients = []
for miner in mining_nodes:
gradient = miner.compute_gradient(model, training_task)
gradients.append(gradient)
# Gradyanları PBFT kullanarak doğrula
if PBFT_validate(gradients, validators):
aggregated_gradient = aggregate_gradients(gradients)
model.update(aggregated_gradient)
# Katkıya dayalı ödül dağıtımı
distribute_rewards(gradients, mining_nodes)
return trained_model
3. Deneysel Sonuçlar
3.1 Performans Metrikleri
Protokol değerlendirmesi, görev veriminde, sistem sağlamlığında ve ağ güvenliğinde önemli iyileştirmeler göstermektedir. Merkezi olmayan eğitim ağı, daha önce boşta olan madencilik altyapısını kullanırken, merkezi alternatiflerin performansının %85'ine ulaşmıştır.
3.2 Sistem Değerlendirmesi
Deneysel sonuçlar, PoT protokolünün kaynak kullanımı ve maliyet verimliliği açısından önemli potansiyel sergilediğini göstermektedir. Sistem, 1.000'den fazla eşzamanlı eğitim düğümü ile stres testi sırasında %99,2 çalışma süresi korumuştur.
Önemli İçgörüler
- Merkezi eğitime kıyasla %85 performans
- Yük altında %99,2 sistem çalışma süresi
- Hesaplama maliyetlerinde %60 azalma
- 1.000+ eşzamanlı düğüm desteği
4. Teknik Analiz
Eğitim Kanıtı protokolü, dağıtılmış hesaplamada önemli bir yeniliği temsil ederek, hızla gelişen iki teknolojik alanı birbirine bağlamaktadır. CycleGAN'ın (Zhu ve diğerleri, 2017) denetimsiz görüntüden görüntüye çeviriyi göstermesine benzer şekilde, PoT, mevcut donanımda temel değişiklikler gerektirmeden hesaplama altyapısının dönüştürücü şekilde yeniden kullanılmasını sağlar. Protokolün PBFT konsensüsünü kullanımı, MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı gibi kuruluşlardan gelen yerleşik dağıtılmış sistem araştırmalarıyla uyumludur; bu kuruluşlar dağıtılmış ağlarda Bizans hata toleransını kapsamlı bir şekilde incelemiştir.
Teknik bir perspektiften, PoT, İş Kanıtı sistemlerini başlangıcından beri rahatsız eden "faydalı iş" problemine çözüm getirmektedir. Hesaplama çabasının yalnızca güvenlik amaçlarına hizmet ettiği geleneksel PoW'nin aksine, PoT bu çabayı pratik YZ model eğitimine yönlendirir. Bu yaklaşım, Stanford'un DAWNBench projesiyle felsefi benzerlikler paylaşmaktadır; bu proje derin öğrenme eğitimini daha erişilebilir ve verimli hale getirmeye odaklanmıştı, ancak PoT bu kavramı merkezi olmayan altyapıya genişletmektedir.
Ekonomik etkileri önemlidir. Dağıtılmış YZ eğitimi için bir pazar yaratarak, PoT, bulut bilişim platformlarına (AWS, Google Cloud) benzer şekilde ancak merkezi olmayan yönetişimle hesaplama kaynaklarına erişimi demokratikleştirebilir. Ancak, model gizliliği ve doğrulamada zorluklar devam etmektedir - EPFL Dağıtılmış Hesaplama Laboratuvarı gibi kurumlardaki araştırmacıların güvenli çok taraflı hesaplama ve sıfır bilgi ispatları aracılığıyla ele aldığı sorunlar.
Google Research tarafından öncülük edilen birleşik öğrenme yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında, PoT, katılımcı tazminatını sağlarken veri adası problemini potansiyel olarak ele alabilecek blok zinciri tabanlı teşvikler sunmaktadır. Protokolün başarısı, hesaplama verimliliği, güvenlik garantileri ve ekonomik teşvikler arasındaki hassas dengeyi sağlamaya bağlı olacaktır - bu, karmaşık sinir ağlarının kendilerini eğitmede karşılaşılan optimizasyon problemlerini yansıtan bir zorluktur.
5. Gelecek Uygulamalar
PoT protokolü, gelecek gelişim için birkaç umut verici yön açmaktadır:
- Çapraz Zincir Entegrasyonu: Birleşik bir hesaplama pazarı oluşturmak için PoT'yi birden fazla blok zinciri ağına genişletmek
- Özelleştirilmiş Donanım Optimizasyonu: PoT çerçevesi içinde özellikle YZ eğitimi için tasarlanmış ASIC'ler geliştirmek
- Birleşik Öğrenme Geliştirme: Hassas veri uygulamaları için PoT'yi gizliliği koruyan tekniklerle birleştirmek
- Kenar Bilişim Entegrasyonu: Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları için kenar cihazlarına hafif PoT düğümleri yerleştirmek
- Yeşil YZ Girişimleri: Sürdürülebilir YZ eğitim altyapısı için yenilenebilir enerji kaynaklarından yararlanmak
Bu uygulamalar, sağlık hizmetleri (dağıtılmış tıbbi görüntüleme analizi), finans (sahtekarlık tespit modeli eğitimi) ve otonom sistemler (dağıtılmış simülasyon eğitimi) dahil olmak üzere sektörleri önemli ölçüde etkileyebilir.
6. Referanslar
- 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 (ICCV).
- Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
- Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index. (2023). University of Cambridge.
- OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue.
- Hive Blockchain Technologies. (2023). HPC Strategy Update.
- Lamport, L., Shostak, R., & Pease, M. (1982). The Byzantine Generals Problem. ACM Transactions on Programming Languages and Systems.
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Artificial Intelligence and Statistics.
- Stanford DAWNBench. (2018). An End-to-End Deep Learning Benchmark Suite.
- EPFL Distributed Computing Laboratory. (2022). Secure Multi-Party Computation for Machine Learning.