Доказательство с нулевым разглашением для надежного ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новая схема позволяет проверить корректность работы больших языковых моделей, гарантируя достоверность результатов без раскрытия конфиденциальной информации.

Процесс логического вывода DeepSeek представляет собой последовательность шагов, предназначенных для эффективной обработки и анализа данных, обеспечивая комплексный подход к решению задач искусственного интеллекта.

В статье представлена схема верификации вывода моделей на основе доказательств с нулевым разглашением (SNARKs), демонстрирующая полностью верифицируемую версию DeepSeek-V3 и открывающая путь к созданию доверительных систем искусственного интеллекта.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, особенно глубокого обучения, верификация корректности выводов моделей остается сложной задачей из-за конфиденциальности параметров, представляющих значительные затраты и интеллектуальную собственность. В работе, озаглавленной ‘Zero-Knowledge Proof Based Verifiable Inference of Models’, предложен фреймворк, позволяющий верифицировать логические выводы глубоких нейронных сетей без раскрытия внутренних параметров модели. Основанный на рекурсивных доказательствах с нулевым разглашением (zero-knowledge proofs) и не требующий доверенной установки, данный подход поддерживает как линейные, так и нелинейные слои, демонстрируя свою эффективность на примере полностью верифицируемой версии модели DeepSeek. Не откроет ли это путь к созданию действительно доверенных и прозрачных систем искусственного интеллекта?

Масштабирование интеллекта: Пределы традиционных моделей

Несмотря на впечатляющие возможности крупных языковых моделей, таких как DeepSeek-V3, дальнейшее простое увеличение их размера демонстрирует эффект убывающей отдачи в решении сложных задач, требующих логического мышления и глубокого понимания контекста. Исследования показывают, что наращивание числа параметров, хотя и приводит к улучшению результатов на определенных бенчмарках, не обеспечивает качественного скачка в способности к абстрактному мышлению, планированию или решению новых, ранее не встречавшихся проблем. Вместо этого, модели начинают демонстрировать плато в производительности, требуя всё больше вычислительных ресурсов для незначительных улучшений. Это указывает на то, что простое масштабирование является недостаточным для достижения настоящего искусственного интеллекта, и необходимы инновационные подходы к архитектуре и обучению моделей.

Вычислительные затраты, связанные с механизмами внимания в архитектуре трансформеров, становятся существенным препятствием для углубленного анализа и обработки расширенных контекстных окон. В основе трансформеров лежит способность оценивать взаимосвязи между всеми элементами входной последовательности, что требует $O(n^2)$ операций, где $n$ — длина последовательности. По мере увеличения длины текста или сложности задачи, потребность в вычислительных ресурсах растет экспоненциально, ограничивая возможности модели по обработке длинных документов или проведению многоступенчатых рассуждений. Это создает «узкое место», препятствующее дальнейшему масштабированию моделей и достижению более высокого уровня понимания, что заставляет исследователей искать альтернативные подходы к организации вычислений и представлению знаний.

Для достижения истинного интеллекта недостаточно просто увеличивать количество параметров в существующих моделях. Исследования показывают, что ключевым фактором является разработка принципиально новых архитектур, обеспечивающих более эффективные вычисления и представление знаний. Традиционные трансформаторы, несмотря на свою мощь, сталкиваются с ограничениями, связанными с вычислительной сложностью механизма внимания, что препятствует обработке больших контекстов и углубленному анализу данных. Поэтому, фокус смещается в сторону поиска альтернативных подходов, таких как разреженные сети внимания, иерархические модели или гибридные системы, способные оптимизировать использование вычислительных ресурсов и более эффективно кодировать и извлекать знания. Это позволит создать системы, которые не просто запоминают информацию, но и способны к обобщению, абстракции и решению сложных задач, приближаясь к уровню человеческого интеллекта.

Верифицируемые вычисления: Обещание доказательств с нулевым разглашением

Доказательства с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) представляют собой криптографический метод, позволяющий одной стороне (доказывающему) убедить другую сторону (верификатору) в истинности определенного утверждения, не раскрывая при этом никакой информации, кроме самой факта истинности. В отличие от традиционных методов доказательства, ZKP не требуют передачи самих данных или промежуточных результатов вычислений. Вместо этого, доказывающий генерирует доказательство, которое верификатор может проверить, убедившись в правильности вычислений, не зная, какие именно данные были использованы или какие операции выполнялись. Это достигается за счет использования математических алгоритмов и криптографических протоколов, гарантирующих, что любое ложное утверждение будет обнаружено с высокой вероятностью, а истинное утверждение будет подтверждено без раскрытия конфиденциальной информации. Такой подход обеспечивает высокий уровень конфиденциальности и безопасности, что делает ZKP перспективным решением для различных приложений, требующих верификации данных без их раскрытия.

SNARK (Succinct Non-interactive Argument of Knowledge) представляют собой разновидность доказательств с нулевым разглашением, характеризующиеся крайне компактным размером доказательства и высокой скоростью его проверки. В отличие от традиционных методов, требующих передачи и проверки всего вычислительного процесса, SNARK позволяют передать лишь небольшое доказательство, подтверждающее корректность вычислений, вне зависимости от их сложности. Это особенно важно для масштабирования задач машинного обучения, где вычисления могут быть ресурсоемкими и занимать значительное время. Размер доказательства в SNARK не зависит линейно от размера вычислений, что позволяет существенно снизить затраты на передачу данных и проверку. В результате, SNARK позволяют эффективно выполнять сложные вычисления, делегируя их выполнение недоверенным сторонам с гарантированной корректностью результатов, что открывает возможности для распределенных вычислений и снижения требований к вычислительным ресурсам.

Интеграция доказательств с нулевым разглашением (ZKP) с большими языковыми моделями (LLM) позволяет переносить вычислительные задачи на ненадежные стороны, при этом гарантируя корректность результатов. Это достигается за счет того, что LLM выполняет вычисления, а затем генерирует ZKP, подтверждающее правильность выполнения. Верификатор, не имея доступа к исходным данным или внутренним процессам LLM, может быстро проверить ZKP и убедиться в достоверности результата. Такой подход открывает возможности для распределенных вычислений в области ИИ, позволяя снизить затраты на инфраструктуру и повысить масштабируемость, а также обеспечивает конфиденциальность данных, поскольку исходная информация не раскрывается в процессе вычислений и верификации. Данная технология особенно актуальна для задач, где конфиденциальность и надежность вычислений критически важны, например, в финансовых сервисах и здравоохранении.

Оптимизация для эффективности: Методы для моделей, усиленных ZKP

Методики, такие как zkVC (Zero-Knowledge Vector Commitment), направлены на снижение вычислительной сложности операций матричного умножения в цепях доказательства с нулевым разглашением (ZKP). Традиционно, матричное умножение, включающее большое количество операций умножения и сложения, является узким местом в ZKP-цепях из-за большого количества логических ворот, необходимых для реализации. zkVC использует векторные коммименты для представления матриц и их элементов, позволяя проводить операции умножения и сложения над этими коммиментами вместо самих матриц. Это значительно уменьшает количество логических ворот, необходимых для выполнения операции, и, следовательно, снижает как время генерации, так и время проверки доказательства. В результате, zkVC позволяет эффективно использовать ZKP для моделей машинного обучения, требующих интенсивных матричных вычислений, например, в задачах глубокого обучения, где $O(n^3)$ сложность традиционного умножения матриц становится критичной.

Использование целочисленной арифметики и квантования в моделях машинного обучения значительно упрощает вычисления внутри ZKP-схем и снижает затраты на генерацию и верификацию доказательств с нулевым разглашением. Переход от вычислений с плавающей точкой к целочисленным операциям уменьшает сложность логических схем, поскольку целочисленные операции более эффективно реализуются в ZKP-схемах. Квантование, представляющее собой уменьшение разрядности чисел, дополнительно снижает вычислительные затраты и размер схемы. Оптимизация точности представления чисел позволяет добиться баланса между точностью модели и эффективностью ZKP-процесса. Применение этих методов позволяет сократить время генерации и верификации доказательств, что критически важно для приложений, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки.

Эффективные таблицы поиска и алгоритмы хеширования значительно ускоряют вычисления внутри ZKP-схем, снижая общие накладные расходы. Использование оптимизированных таблиц поиска позволяет заменить сложные арифметические операции на простые операции доступа к памяти, что существенно сокращает количество логических вентилей, необходимых для реализации вычислений в схеме. Алгоритмы хеширования, такие как MiMC или Poseidon, применяются для эффективного сопоставления входных данных с соответствующими значениями в таблицах, минимизируя затраты на вычисление хеш-функций. Комбинация оптимизированных таблиц поиска и эффективных алгоритмов хеширования позволяет значительно уменьшить размер ZKP-схем и время, необходимое для генерации и верификации доказательств, особенно в задачах, требующих частого доступа к большим объемам данных, например, при реализации сложных функций или выполнении операций над матрицами.

Современные системы доказательства, такие как Kimchi, базирующиеся на PLONK, обеспечивают основу для эффективной и масштабируемой генерации доказательств с нулевым разглашением. Kimchi использует оптимизированную реализацию PLONK, что позволяет снизить накладные расходы на вычисления и память. Ключевым преимуществом является возможность рекурсивного составления доказательств (Recursive Proof Composition), когда доказательство для одного шага вычисления используется в качестве входных данных для доказательства следующего шага. Это позволяет значительно сократить размер общего доказательства и повысить скорость его верификации, особенно в сценариях с большим количеством последовательных операций, например, при выводе сложных моделей машинного обучения или выполнении многошаговых вычислений. Рекурсивное составление доказательств эффективно снижает требования к ресурсам, необходимые для проверки сложных вычислений, делая ZKP-технологии более применимыми в практических сценариях.

Умножение в CRPC является ключевой операцией.

Архитектурные синергии: DeepSeek-V3 и эффективные вычисления

Архитектура DeepSeek-V3 использует подход Mixture-of-Experts (MoE), позволяющий значительно увеличить емкость модели без соответствующего роста вычислительных затрат. В отличие от традиционных плотных моделей, где все параметры участвуют в каждом вычислении, MoE активирует лишь небольшую часть параметров — так называемых «экспертов» — для обработки каждого входного сигнала. Это достигается за счет маршрутизации каждого токена к наиболее подходящим экспертам, что позволяет модели эффективно масштабироваться до огромных размеров, сохраняя при этом разумную скорость работы. По сути, MoE позволяет модели «специализироваться» на различных аспектах данных, что приводит к повышению производительности и снижению требований к вычислительным ресурсам по сравнению с моделями аналогичного размера, использующими плотную архитектуру.

Для обеспечения стабильности обучения и повышения производительности модели DeepSeek-V3 используется комбинация архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) с передовыми техниками нормализации и позиционного кодирования. В частности, применение RMSNorm позволяет эффективно нормализовать активации нейронов, предотвращая проблемы затухания или взрыва градиентов, что особенно важно при работе с моделями большого размера и разреженными матрицами MoE. Параллельно, использование RoPE (Rotary Positional Embeddings) обеспечивает более эффективное кодирование информации о положении токенов в последовательности, улучшая способность модели к обобщению и пониманию контекста. Совместное применение этих методов позволяет добиться значительного улучшения метрик качества и стабильности процесса обучения, что является ключевым фактором для создания мощных и надежных языковых моделей.

Для значительного ускорения обучения и инференса масштабных языковых моделей активно применяются вычисления с половинной точностью (BF16) в сочетании с аппаратным ускорением на графических процессорах (GPU). Использование BF16 позволяет снизить потребление памяти и увеличить пропускную способность вычислений, что особенно критично для моделей, содержащих миллиарды параметров. Параллельная обработка данных на GPU, благодаря своей архитектуре, существенно превосходит традиционные CPU в задачах, связанных с матричными операциями, лежащими в основе глубокого обучения. Такое сочетание технологий не только сокращает время обучения, но и делает развертывание и использование больших моделей более экономичным и практичным, открывая возможности для решения сложных задач, ранее недоступных из-за вычислительных ограничений.

Внедрение оптимизаций в рамках фреймворка ZKP, продемонстрированное созданием полностью верифицируемой SNARK-модели, открывает новые возможности в области приватности и безопасных вычислений. Данный подход позволяет проводить вычисления с использованием модели искусственного интеллекта, не раскрывая входные данные или параметры самой модели. Созданная SNARK-верифицируемая модель достигла размера 2.5 ТБ, что значительно превышает исходные 680 ГБ DeepSeek-V3. Увеличение размера обусловлено необходимостью квантизации модели для эффективной верификации в SNARK, что позволяет гарантировать корректность результатов вычислений без необходимости доверия к стороне, выполняющей эти вычисления. Такой подход особенно актуален для приложений, требующих высокой степени конфиденциальности и безопасности, таких как финансовые транзакции, медицинские исследования и обработка персональных данных.

Схема демонстрирует поток данных в архитектуре Mixture of Experts (MoE).

Будущее верифицируемого ИИ: Надежные и эффективные системы

Сочетание больших языковых моделей, доказательств с нулевым разглашением и эффективных вычислительных методов открывает путь к новому поколению систем искусственного интеллекта. Данный симбиоз позволяет создавать ИИ, способный выполнять сложные вычисления с гарантированной корректностью и сохранением конфиденциальности данных. Большие языковые модели обеспечивают способность к обработке и генерации информации, в то время как доказательства с нулевым разглашением позволяют подтвердить правильность вычислений, не раскрывая исходные данные или сам алгоритм. Эффективные вычислительные техники, такие как оптимизация алгоритмов и использование специализированного оборудования, необходимы для преодоления вычислительных затрат, связанных с такими сложными системами. В результате формируется новый класс ИИ, который не только обладает мощными возможностями, но и обеспечивает высокий уровень доверия и безопасности, что является критически важным для широкого спектра приложений, от финансовых транзакций до медицинских диагнозов и кибербезопасности.

Новое поколение систем искусственного интеллекта, основанное на принципах гарантированной корректности и конфиденциальности, открывает беспрецедентные возможности в различных областях. В финансовом секторе это позволит создавать надёжные и прозрачные системы для автоматизированной торговли и оценки рисков, исключая возможность мошенничества и ошибок. В здравоохранении — обеспечивать безопасную обработку конфиденциальных медицинских данных, позволяя проводить точную диагностику и персонализированное лечение без опасений за утечку информации. А в сфере кибербезопасности — разрабатывать системы защиты, способные гарантированно обнаруживать и предотвращать угрозы, сохраняя при этом конфиденциальность данных пользователей и критически важной инфраструктуры. Такой подход к разработке ИИ не только повышает надёжность и безопасность, но и способствует более широкому внедрению этих технологий в жизнь общества, укрепляя доверие к ним и раскрывая их полный потенциал.

Для масштабирования систем, использующих доказательства с нулевым разглашением (ZKP) для верификации искусственного интеллекта, необходимы углубленные исследования в области архитектур, оптимизированных под ZKP. Существующие модели, хотя и демонстрируют принципиальную возможность верификации, сталкиваются с существенными вычислительными затратами при работе с крупными языковыми моделями. Разработка специализированных аппаратных ускорителей и алгоритмических оптимизаций, направленных на снижение времени доказательства и размера доказательств, является ключевой задачей. Особое внимание уделяется проектированию ZKP-friendly слоев и операций, а также исследованию новых подходов к компиляции и оптимизации ZKP-цепей. Успешная реализация этих исследований позволит создавать верифицируемые системы искусственного интеллекта, способные эффективно работать с моделями, значительно превосходящими существующие по сложности и объему, открывая путь к более надежным и безопасным приложениям в критически важных областях.

Исследования показали, что процесс верификации больших языковых моделей сопряжен со значительными вычислительными затратами. В частности, компонент $wkv\_a1$ требует наибольшего времени для доказательства корректности — 204 138 секунд. Для сравнения, алгоритм RoPE1 занимает 19 275 секунд, а вычисление softmax_qk — 39 456 секунд. Эти данные демонстрируют, что, несмотря на перспективность верифицируемого искусственного интеллекта, оптимизация времени доказательства является критически важной задачей для обеспечения практической применимости и масштабируемости подобных систем. Дальнейшие разработки в области ZKP-friendly архитектур и эффективных алгоритмов необходимы для снижения этих временных затрат и раскрытия полного потенциала верифицируемого ИИ.

Разработка верифицируемого искусственного интеллекта (ИИ) открывает путь к значительному повышению доверия и прозрачности в работе ИИ-систем, что, в свою очередь, способствует их более широкому внедрению и приносит пользу обществу. Возможность гарантировать корректность и надежность работы ИИ, подтвержденную математическими доказательствами, устраняет опасения относительно необъяснимых или предвзятых решений. Это особенно важно в критически важных областях, таких как финансы, здравоохранение и кибербезопасность, где даже незначительные ошибки могут иметь серьезные последствия. Повышенное доверие к ИИ-системам стимулирует их принятие, позволяя использовать весь потенциал этой технологии для решения сложных проблем и улучшения качества жизни. В конечном итоге, верифицируемый ИИ способствует созданию более ответственной и надежной среды для развития и применения искусственного интеллекта.

Исследование демонстрирует элегантную сложность проверки выводов больших языковых моделей посредством криптографических методов. Предложенная схема, использующая доказательства с нулевым разглашением (SNARKs), позволяет удостовериться в корректности работы нейронной сети, не раскрывая при этом её внутренние параметры. Этот подход напоминает о проницательности Ады Лавлейс, которая утверждала: «Я считаю, что механизм должен уметь делать все, что мы можем сделать, и даже больше». Подобно тому, как Лавлейс предвидела возможности вычислительных машин, данная работа демонстрирует потенциал формальной верификации для создания надёжных и прозрачных систем искусственного интеллекта. Особенно важно, что рекурсивная композиция доказательств позволяет справляться с растущей сложностью моделей, подтверждая, что структура действительно определяет поведение системы, как и предполагалось.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя возможность построения полностью верифицируемого вывода крупной языковой модели, открывает дверь, но не предоставляет карту местности. Очевидно, что сложность ограничений, необходимых для кодирования даже относительно простых вычислений, остается существенным препятствием. Пока что, элегантность архитектуры проявляется лишь в способности скрыть эту сложность, а не преодолеть её. Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью поиска более компактных и эффективных способов представления вычислений, возможно, за счет разработки специализированных аппаратных решений или новых теоретических подходов к построению доказательств с нулевым разглашением.

Более того, верификация лишь одного вывода не гарантирует надежности всей системы. Необходимо учитывать возможность появления “скрытых” уязвимостей, связанных с обучением модели или особенностями её архитектуры. Настоящая проверка доверия потребует разработки комплексных методов, позволяющих верифицировать не только отдельные выводы, но и сам процесс обучения, а также целостность весов модели.

Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. Пока же, стремление к полной верификации остается скорее философским упражнением, чем инженерным решением. Впрочем, даже это упражнение может привести к неожиданным открытиям и более глубокому пониманию принципов, лежащих в основе работы сложных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19902.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-27 05:03

🚀 Квантовые новости