Zero-Knowledge Proofs (ZKP) are transforming the landscape of digital security by allowing one party to prove they know something without revealing the information itself. This technology is pivotal in enhancing privacy and security across various platforms, from blockchain to data protection.

https://spaceandtime.io

What is SxT's ZK Coprocessor?

SxT's ZK Coprocessor is a groundbreaking innovation designed to optimize the efficiency and scalability of ZKPs. It acts as a specialized hardware unit that accelerates the computation of zero-knowledge proofs, reducing the time and resources required. This coprocessor integrates seamlessly with existing systems, providing a significant boost to performance without compromising on security.

Key Features and Benefits

Enhanced Performance: The coprocessor significantly reduces the computational overhead associated with generating ZKPs. This results in faster processing times, making it feasible to use zero-knowledge proofs in real-time applications.

Scalability: With its ability to handle large-scale computations, the ZK Coprocessor is ideal for enterprises looking to scale their operations while maintaining high levels of privacy and security.

Energy Efficiency: By optimizing the proof-generation process, the coprocessor consumes less power, contributing to more sustainable computing practices.

Versatility: Designed to support a wide range of applications, from cryptocurrencies to secure communications, the coprocessor is adaptable to various industry needs.

Applications in Blockchain

In the blockchain industry, SxT's ZK Coprocessor plays a critical role. It enables faster transaction processing and enhances the privacy of blockchain networks. By offloading computational tasks from the main CPU to the coprocessor, blockchain systems can achieve greater throughput and lower latency, which is essential for high-frequency trading and decentralized finance (DeFi) applications.

Impact on Data Privacy

The coprocessor's ability to perform complex computations without exposing sensitive data makes it a valuable asset in data privacy. Organizations can verify data without revealing the actual information, ensuring compliance with data protection regulations like GDPR and CCPA. This capability is particularly beneficial for industries handling sensitive information, such as healthcare and finance.

Future Prospects

The future looks promising for SxT's ZK Coprocessor. As more industries recognize the value of zero-knowledge technology, the demand for efficient and scalable solutions will grow. SxT's innovation positions it as a leader in the field, with potential expansions into new markets and applications. The coprocessor's adaptability and efficiency will likely drive further advancements in zero-knowledge technology.

Conclusion

SxT's ZK Coprocessor is a pivotal development in the realm of zero-knowledge proofs. By enhancing performance, scalability, and energy efficiency, it sets a new standard for privacy and security in digital communication. As the technology continues to evolve, SxT stands at the forefront, leading the way towards a more secure and private digital future.

Одно из самых простых применений крупной языковой модели (LLM) — это база знаний. LLM были обучены на обширных наборах данных, богатых информацией, и интерфейсы, такие как ChatGPT, сделали их легко доступными для поиска. Когда вы запрашиваете у ChatGPT содержание фильма или книги, вы просто используете способность модели вспоминать информацию, которую она встретила во время обучения. Но что если она не была обучена на сценарии Терминатора или если её веса не придают значимости произведениям Диккенса? Чтобы предоставлять самые точные и релевантные результаты даже для самых простых случаев использования, таких как базовый информационный поиск, LLM нуждаются в сложных механизмах индексирования и поиска, которые могут точно получать доступ к широкому спектру информации.

Понимание генерации контента и обучения LLM Контент LLM генерируется посредством процесса, известного как предсказание следующего токена, что гарантирует, что ответы будут контекстуально уместными, разнообразными и в некоторой степени отражающими человеческое понимание. Вот как работает предсказание следующего токена, шаг за шагом:

1. Обработка ввода: Когда вы вводите запрос или вопрос, этот ввод преобразуется в токены: слова или части слов.

2. Понимание контекста: Модель анализирует предоставленные токены и, на основе своего обучения, пытается понять контекст, включая тему и тональность.

3. Предсказание следующего токена: Используя понятый контекст, модель предсказывает наиболее вероятный следующий токен. Она не просто угадывает на основе предыдущего слова; она учитывает весь контекст разговора до этого момента.

4. Выбор токена: После предсказания ряда возможных следующих токенов, модель выбирает один. Этот выбор основан на вероятности — токен, который с наибольшей вероятностью будет следующим, исходя из данных, на которых обучалась модель. Стоит отметить, что здесь также присутствует некоторая случайность, что помогает создавать более разнообразные и естественные ответы.

5. Генерация вывода: Выбранный токен затем преобразуется обратно в читаемый текст. Если ответ не завершен (что часто случается после одного токена), процесс повторяется. Новый токен добавляется к последовательности, и модель предсказывает следующий токен на основе этого обновленного контекста.

6. Итеративное уточнение: Этот процесс предсказания следующего токена и добавления его к последовательности повторяется, пока модель не достигнет точки останова. Это может быть, когда ответ достигнет определенной длины, модель предскажет токен, означающий конец предложения или отрывка, или когда она выполнит инструкции, заложенные в запросе.

Ограничения сжатия в обучении LLM Когда LLM предсказывает токен, она фактически извлекает и использует сжатые знания, встроенные в её веса, чтобы создать контекстуально уместные ответы. Таким образом, обучение LLM напоминает сжатие базы данных. Так же как база данных оптимизируется для быстрого доступа к часто запрашиваемым данным, LLM предназначена для извлечения информации — специфических интерполированных воспоминаний — из своих весов. Эта способность позволяет ей точно отвечать на запросы о знакомом материале, с которым она столкнулась во время обучения, аналогично запросу данных из хорошо индексированной базы данных. Однако возникают ограничения, когда модель сталкивается с менее знакомым или редким контентом. Например, когда вы просите LLM привести конкретные отрывки из Библии, она цитирует их дословно, но она не может цитировать дословно любую концепцию, которую она не многократно "наблюдала" во время обучения, так как веса, связанные с этой концепцией, слишком незначительны. В этом смысле LLM также аналогична базе данных. Так же как база данных может возвращать только данные, которые были явно в неё занесены, LLM может испытывать трудности с генерацией контента по темам, которые она не видела в достаточной мере во время обучения.

Конечно, LLM выходят за рамки этого упрощения, так как они имеют внутреннюю модель мира, которая позволяет им "понимать" вещи не только через простые запросы. Однако это упрощение помогает нам понять некоторые ключевые ограничения в способе обучения LLM для генерации контента.

Дальнейшие ограничения обучения LLM Кроме того, система предсказания следующего токена имеет и другие внутренние ограничения, вытекающие из её фундаментального подхода к генерации текста:

1. Размер контекстного окна: Одно из основных ограничений — размер контекстного окна модели, то есть максимальное количество текста (в токенах), которое модель может учитывать при предсказании. Для многих моделей, включая ранние версии GPT, это окно недостаточно велико, чтобы сохранять контекст в длительных разговорах или документах, что может привести к потере связности в более длинных текстах или сложных обсуждениях, требующих сохранения контекста за пределами непосредственных предыдущих токенов.

2. Обобщение против специфичности: Хотя эти модели обучены на обширных наборах данных, их способность обобщать из этого обучения иногда может приводить к созданию общих или слабо релевантных ответов. Они могут не попасть в точку при генерации очень специфичных или нюансированных ответов, требующих детального понимания или актуальных знаний вне их обучающих данных.

3. Отсутствие доступа к внешним знаниям: Модели предсказания следующих токенов ограничены информацией, содержащейся в их обучающих наборах данных. Они не могут получать доступ к новой информации после обучения, что означает, что они могут быстро устаревать или не иметь актуального контекста, такого как недавние события, открытия или актуальные темы.

4. Повторяемость и предсказуемость: Алгоритмическая природа предсказания следующего токена иногда может приводить к повторяемому или предсказуемому созданию текста. Поскольку модель часто предпочитает токены, которые статистически более вероятны в данном контексте, она может попадать в циклы или предпочитать общие фразы, снижая вариативность вывода.

Объяснение генерации с дополнением поиска (RAG) Как упоминалось ранее, LLM генерируют ответы на основе весов, которые они назначили различным аспектам данных во время обучения. Эти веса отражают, насколько важными или значительными различные элементы входных данных воспринимаются моделью. Если запрос пользователя включает элементы, которые не были значимо представлены в обучающих данных, модель может не суметь создать точный или релевантный ответ.

Когда разговор превышает контекстное окно LLM или когда запрос превышает предел значимых весов в собственном обучающем наборе данных LLM (что означает, что она не может точно вспомнить ответ, который ищет пользователь), модель обычно полагается на внешнюю векторную поисковую базу данных, которая позволяет ей искать релевантный контекст или свежие данные, которые могут быть добавлены к запросу пользователя. Этот процесс известен как генерация с дополнением поиска (RAG).

“Векторный поиск к успеху” Процесс RAG осуществляется с помощью векторной поисковой базы данных: продвинутого типа базы данных, которая хранит и управляет данными в виде векторов. Эти векторы представляют данные в многомерном пространстве, где каждое измерение захватывает некоторый аспект значения данных, что позволяет представлять сложные отношения и атрибуты. В контексте текста и языка векторные поисковые базы данных используют такие техники, как эмбеддинги, чтобы преобразовать текст в числовые векторы. Это преобразование позволяет системе измерять семантические сходства между разными кусками текста, вычисляя расстояния между их соответствующими векторами в этом многомерном пространстве.

Во время RAG как запрос (т.е. ввод пользователя в LLM), так и хранимые данные (такие как статьи, документы или предложения) преобразуются в векторы с использованием текстовых эмбеддингов. Эти эмбеддинги преобразуют текстовые данные в числовые векторы, где схожие значения отображаются на близкие точки в векторном пространстве. База данных затем вычисляет расстояния между вектором запроса и векторами хранимых данных, чтобы определить, насколько близки значения текстов. База данных извлекает те данные (текстовый контент), чьи векторы находятся ближе всего к вектору запроса, т.е. те, которые семантически наиболее схожи с вводом.

Эти ближайшие соседи предоставляют контекстно релевантную дополнительную информацию, к которой базовая LLM могла не иметь доступа в рамках своего собственного обучающего набора данных, что может значительно улучшить точность, релевантность, богатство и разнообразие выводов LLM. Сэм Алтман и другие выступали за подход “векторного поиска к успеху” — полагаясь на RAG для разработки агентов, а не только на дообучение модели.

RAG как альтернатива дообучению Дообучение LLM включает настройку весов модели на основе дополнительного обучения на определенном наборе данных для улучшения производительности для конкретных задач или улучшения понимания в определенных областях. Этот процесс не только медленнее, чем темп инноваций, что означает, что дообученные модели становятся устаревшими почти так же быстро, как они обновляются, но также не решает проблему свежих данных.

В отличие от этого, RAG позволяет модели в реальном времени получать доступ к внешним базам данных для поиска самой актуальной информации, релевантной запросу. Даже если основная модель не была недавно обновлена или дообучена, она все равно может генерировать ответы, включающие самые последние данные. Модели остаются актуальными дольше, так как они могут адаптироваться к новым данным и изменяющимся контекстам через поиск внешних источников информации.

RAG эффективно заполняет пробел между глубоким обучением и традиционными методами поиска информации. Благодаря этому, он использует сильные стороны обоих подходов — мощное контекстное понимание глубокого обучения и точность поиска информации. Этот гибридный подход позволяет LLM создавать более точные, детализированные и контекстно богатые ответы.

Решение дополнительных ограничений LLM Помимо дообучения, RAG также решает ранее упомянутые проблемы, связанные со стандартными LLM:

1. Расширение контекстного понимания: RAG расширяет контекстное окно традиционных LLM, извлекая актуальную или детализированную информацию, которая улучшает ответы модели.

2. Повышение специфичности и точности: Вместо того чтобы полагаться только на шаблоны, изученные во время обучения, RAG позволяет модели добавлять конкретные детали из извлеченных документов в свои ответы, делая их не только более точными, но и адаптированными к конкретному запросу.

3. Снижение повторяемости и предсказуемости: Динамически получая различные наборы информации для каждого запроса, RAG может значительно варьировать ответы модели. Эта вариативность помогает снизить повторяемость и предсказуемость, часто наблюдаемые в чисто генеративных моделях, так как внешние данные вводят новые фразы и детали в разговор.

Проблемы и необходимая эволюция RAG RAG имеет свои собственные проблемы, а именно задержки и отсутствие интеллекта. Подумайте о разговоре с агентом-чатботом, основанном на очередях, где пользователь отправляет запрос, LLM выдает несколько токенов, указывающих на необходимость большего контекста, векторная поисковая база данных извлекает ближайший контекст через запрос пользователя, и затем оба снова отправляются в LLM для вывода. Затем очередь пользователя снова приходит к следующему запросу и так далее.

В этой системе каждый пользовательский запрос инициирует многошаговую операцию, где каждый шаг добавляет к общему времени обработки. Скорость всего процесса также зависит от того, насколько быстро векторная поисковая база данных может извлечь необходимый контекст. Если запрос к базе данных сложный или сама база данных большая и не оптимально индексирована, это извлечение может вносить значительные задержки. Кроме того, особенно в более сложных диалогах, эта последовательность генерации и извлечения может потребоваться повторить несколько раз для достаточного уточнения ответа. Этот итеративный цикл может увеличивать задержки, приводя к медленным взаимодействиям по сравнению с чисто генеративной моделью, которая полагается только на внутренние данные.

Более того, интеллект LLM с использованием RAG существенно зависит от качества и релевантности информации, извлеченной из векторной поисковой базы данных. Если содержимое базы данных не является всеобъемлющим, актуальным или хорошо поддерживаемым, полезность извлеченной информации может быть ограничена, влияя на общую интеллектуальность ответов.

Даже при извлечении высококачественных внешних данных остается задача, насколько эффективно эта информация может быть интегрирована в существующую структуру ответа LLM. Модель должна не только включать эти внешние данные, но и делать это контекстуально уместным и связанным образом. Несоответствие между обучением модели и природой внешних данных может привести к ответам, которые технически точны, но контекстуально разобщены.

Следующее поколение LLM Следующее поколение LLM, вероятно, будет сочетать методы RAG, основанные на векторном поиске, и традиционные методы обучения/дообучения, а также обработку структурированных данных (например, SQL-базы данных финансовых данных и связанных новостей). Концепция наличия LLM "здесь" и отдельной векторной поисковой базы данных "там" будет совмещена через новые модели, которые интуитивно расширяют свою индексированную рабочую память на локальные SSD с терабайтами векторизованного контекста.

Space and Time уже предоставила Proof of SQL — доказательство с нулевым разглашением, которое проверяет точность и защищенность обработки SQL-базы данных — клиентам и недавно выпустила Proof of Vector Search, которое делает то же самое для поиска векторов. Эти новаторские доказательства открывают путь для будущего, где LLM могут интегрировать свежий контекст, получать доступ к более широкому и нюансированному спектру данных в реальном времени и интегрировать обработку структурированных данных для получения более глубоких аналитических данных, все это в отслеживаемом и проверяемом виде. Эти достижения в конечном итоге расширят сферу применения LLM, увеличивая их полезность в секторах, которые сильно зависят от актуальных данных, таких как финансовые услуги, агрегирование новостей и оценка рисков, тем самым двигая вперед следующую волну инноваций, основанных на ИИ.