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🤯 No dia 18 de agosto, Lagrange divulgou os resultados do lançamento do DeepProve-1, o primeiro sistema zkMl que demonstra uma inferência LLM completa.
DeepProve-1 é o primeiro sistema zkML (zero-knowledge machine learning) desenvolvido pelos Lagrange Labs que permite gerar provas criptográficas de inferências completas de modelos de linguagem grande (LLMs) como o GPT-2.
DeepProve-1.
Características e conquistas:
Primeira prova de inferência completa de LLM, DeepProve-1 conseguiu gerar uma prova de conhecimento zero para a inferência completa do GPT-2, um modelo de linguagem grande da OpenAI.
Verificabilidade em IA, introduz a verificabilidade como uma característica central em sistemas de IA modernos, estendendo isso a arquiteturas de transformadores completos.
Suporte para estruturas complexas, lida com grafos de cálculo com conexões residuais, ramificações paralelas e entradas de comprimento variável, típicas em LLMs.
Aplicações e relevância:
segurança e privacidade: Permite verificar os resultados de um LLM sem revelar os dados de entrada ou detalhes do modelo, crucial para aplicações em defesa, saúde, finanças e infraestrutura.
Auditabilidade, facilita a auditoria de decisões tomadas por LLMs sem comprometer a privacidade dos dados ou a propriedade intelectual do modelo.
Desenvolvimentos e planos futuros
Otimização de desempenho: Lagrange Labs está trabalhando para melhorar a eficiência criptográfica e o paralelismo para tornar o DeepProve-1 mais prático em ambientes de produção.
Extensão a outros LLMs, o próximo objetivo é suportar modelos como o LLAMA da Meta, um dos LLMs de código aberto mais adotados.
DeepProve-1 é um avanço significativo na IA verificável, permitindo provas criptográficas de inferências de LLMs.
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