1. Enhanced Privacy The primary advantage of the ZK Coprocessor is its ability to facilitate private transactions without revealing sensitive data. By leveraging zero-knowledge proofs, users can verify transactions while keeping the details confidential, thus safeguarding user privacy.

2. Improved Scalability Blockchain networks often struggle with scalability due to the computational intensity of verifying transactions. The ZK Coprocessor alleviates this by offloading the heavy lifting of zero-knowledge computations, allowing the main network to process more transactions efficiently.

3. High-Speed Performance Thanks to its hardware-optimized architecture, the ZK Coprocessor significantly speeds up the computation of zero-knowledge proofs. This results in faster transaction verification times, enhancing the overall user experience.

4. Energy Efficiency By optimizing computations, the ZK Coprocessor reduces the energy consumption typically associated with blockchain operations. This makes it a more sustainable solution for large-scale blockchain applications.

Applications and Use Cases Financial Transactions In the financial sector, privacy is paramount. The ZK Coprocessor enables secure, private financial transactions, ensuring that sensitive details remain confidential while still being verified on the blockchain.

Supply Chain Management For supply chains, transparency and authenticity are crucial. The ZK Coprocessor allows stakeholders to verify product origins and authenticity without compromising sensitive business information.

Decentralized Identity Verification The ZK Coprocessor can facilitate secure identity verification processes, enabling users to prove their identity without exposing personal data, thus enhancing privacy and security.

The Future of Blockchain with ZK Technology The introduction of SxT's ZK Coprocessor marks a significant step forward in blockchain technology, addressing some of its most critical challenges. As more industries adopt blockchain solutions, the demand for privacy and scalability will only grow. The ZK Coprocessor positions itself as a crucial tool in meeting these demands, paving the way for broader adoption and innovation.

In conclusion, SxT's ZK Coprocessor is not just an enhancement to existing technology but a transformative innovation that could redefine how privacy and scalability are addressed in the blockchain space. As we move forward, it will be exciting to see how this technology evolves and the new possibilities it unlocks for various industries.

Blockchain technology constantly seeks to balance privacy and scalability. SxT's Zero-Knowledge (ZK) Coprocessor introduces an innovative solution that redefines this balance. This article explores how the ZK Coprocessor is transforming blockchain capabilities.

The ZK Coprocessor: A Game-Changer

The ZK Coprocessor is an advanced hardware solution designed to enhance the efficiency of zero-knowledge proofs. By enabling secure verification without revealing sensitive data, it provides a crucial privacy layer for blockchain systems.

Unique Advantages

Robust Privacy

The ZK Coprocessor employs zero-knowledge proofs to keep transaction details private while allowing for verification, ensuring user confidentiality.

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Scalability Boost

By offloading complex computations, the ZK Coprocessor increases the blockchain's capacity to handle transactions, effectively addressing scalability challenges.

Swift Processing

Optimized for speed, the ZK Coprocessor accelerates the computation of proofs, resulting in faster transaction processing and improved network efficiency.

Eco-Friendly Design

The ZK Coprocessor reduces energy consumption, promoting sustainable blockchain operations through its energy-efficient architecture.

Diverse Applications

Financial Privacy

In finance, the ZK Coprocessor enables confidential transactions, protecting sensitive data and ensuring compliance with privacy standards.

Supply Chain Verification

Ensuring product authenticity and transparency, the ZK Coprocessor allows stakeholders to verify origins without compromising confidential information.

Secure Identity Solutions

The ZK Coprocessor facilitates privacy-focused identity verification, allowing users to prove identity without exposing personal data.

The Impact on Blockchain's Future

SxT's ZK Coprocessor is set to revolutionize blockchain by overcoming major privacy and scalability hurdles. Its innovative approach is poised to encourage broader adoption and open new possibilities across industries.

In summary, the ZK Coprocessor represents a significant advancement in blockchain technology, establishing new standards for privacy and scalability. It is a pivotal development for the future of secure and efficient decentralized systems.

大規模言語モデル (LLM) の最もシンプルな用途の 1 つは、知識のデータベースとしての使用です。LLM は豊富な情報の膨大なデータセットでトレーニングされており、ChatGPT などのインターフェイスによって簡単に取得できます。たとえば、ChatGPT に映画や本のコンテンツを返すように指示すると、トレーニング中にモデルがさらされた情報を思い出す能力を活用しているだけです。しかし、ターミネーターのスクリプトでトレーニングされていなかったり、重み付けがディケンズの作品を重視していなかったりしたらどうなるでしょうか。基本的な情報検索などの最も単純なユースケースでも最も正確で関連性の高い結果を提供するには、LLM には、幅広い情報に正確にアクセスできる高度なインデックス作成および検索メカニズムが必要です。

LLM コンテンツの生成とトレーニングについて

LLM コンテンツは、次のトークン予測と呼ばれるプロセスを通じて生成されます。これにより、応答がコンテキストに適切で、多様で、人間のような理解をある程度反映したものになります。次のトークン予測の仕組みを段階的に説明します。

入力処理: プロンプトまたは質問を入力すると、その入力はトークン (単語または単語の一部) に変換されます。

コンテキスト理解: モデルは、与えられたトークンを見て、トレーニングに基づいてコンテキストを理解しようとします。コンテキストには、話題から使用している可能性のある口調まですべてが含まれます。

次のトークン予測: モデルは、理解したコンテキストを使用して、次に最も可能性の高いトークンを予測します。直前の単語に基づいて推測するだけでなく、その時点までの会話のコンテキスト全体を考慮します。

トークン選択: モデルは、次のトークンの可能性のある範囲を予測したら、1 つを選択します。この選択は確率に基づいています。つまり、モデルがトレーニングされたデータに基づいて、次に来る可能性が最も高いトークンです。ただし、ここでもランダム性があることに留意してください。これにより、より多様で自然な応答が生成されます。

出力生成: 選択されたトークンは、人間が読めるテキストに変換されます。応答が完了していない場合 (トークンが 1 つしかない場合は、完了しないことがよくあります)、プロセスが繰り返されます。新しいトークンがシーケンスに追加され、モデルはこの更新されたコンテキストに基づいて次のトークンを予測します。

反復的な改良: 次のトークンを予測してシーケンスに追加するこのプロセスは、モデルが停止ポイントに達するまで繰り返されます。これは、応答が特定の長さに達したとき、モデルが文または節の終わりを示すトークンを予測したとき、またはプロンプトに埋め込まれた指示を満たしたときなどです。

LLM トレーニングにおける圧縮の制限

LLM がトークンを予測する場合、LLM は、その重みに埋め込まれた圧縮された知識を効果的に取得して利用し、コンテキストに適した出力を生成します。このように、LLM トレーニングはデータベースの圧縮を反映しています。データベースが頻繁にアクセスされるデータをすばやく呼び出すように最適化されているのと同じように、LLM は重みから情報 (特定の補間されたメモリ) を取得するように設計されています。この機能により、トレーニング中に遭遇したよく知られた資料に関するクエリに対して正確な応答を生成できます。これは、適切にインデックス付けされた情報をデータベースにクエリするのとよく似ています。ただし、モデルがあまりよく知られていないコンテンツやわかりにくいコンテンツに遭遇すると、制限が生じます。たとえば、LLM に聖書の特定の一節を尋ねると、LLM はそれを一語一語引用しますが、トレーニング中に重複して「目撃」していない概念については、その概念に関連付けられた重みがあまりに小さいため、一語一語引用することはできません。その意味でも、LLM はデータベースに似ています。データベースが明示的に格納されているデータのみを返す可能性があるのと同様に、LLM はトレーニング中に広範囲に見たことのないトピックに関するコンテンツの生成に苦労することがあります。

もちろん、LLM は内部に世界モデルを持っているため、単なる検索を超えて物事を「理解」できるため、このアナロジーの範囲外です。ただし、この過度の単純化により、LLM がコンテンツを生成するようにトレーニングされる方法におけるいくつかの重要な制限を理解するのに役立ちます。

LLM トレーニングのさらなる制限

さらに、次のトークン予測システムには、テキスト生成の基本的なアプローチに起因する他の固有の制限があります。

コンテキスト ウィンドウ サイズ: 主な制約の 1 つは、モデルのコンテキスト ウィンドウ サイズです。これは、予測を行う際にモデルが考慮できるテキストの最大量 (トークン単位) です。GPT の以前のバージョンを含む多くのモデルでは、このウィンドウは長い会話やドキュメントにわたってコンテキストを維持するのに十分な大きさではありません。そのため、直前のトークンを超えてコンテキストを維持する必要がある長いテキストや複雑なディスカッションで一貫性が失われる可能性があります。

一般化と特異性: これらのモデルは膨大なデータセットでトレーニングされていますが、このトレーニングから一般化する能力により、一般的なコンテンツや漠然とした関連性のあるコンテンツが生成される場合があります。トレーニング データ以外の詳細な理解や最新の知識を必要とする、非常に具体的または微妙な応答を生成する際に、的を外す可能性があります。

外部知識へのアクセスの欠如: 次のトークン予測モデルは、トレーニング データセットに含まれる情報に制限されます。トレーニング後に新しい情報にアクセスしたり、新しい情報を組み込んだりすることはできないため、すぐに古くなったり、最近のイベント、発見、トレンドのトピックなどの現在のコンテキストが欠如したりする可能性があります。

反復性と予測可能性: 次のトークン予測のアルゴリズムの性質により、反復的または予測可能なテキスト生成が発生する場合があります。モデルは、コンテキストを考慮して統計的に従う可能性が高いトークンを優先することが多いため、ループに陥ったり、一般的なフレーズを優先したりして、出力の変動性が低下する可能性があります。

検索拡張生成 (RAG) の説明

前述のように、LLM は、トレーニング中にデータのさまざまな側面に割り当てた重みに基づいて応答を生成します。これらの重みは、入力データのさまざまな要素がモデルによってどの程度重要または有意であると認識されているかを反映しています。ユーザーのプロンプトに、トレーニング データで有意に表現されなかった要素が含まれている場合、モデルは正確または関連性のある応答を生成できない可能性があります。

会話が LLM のコンテキスト ウィンドウを超える場合、またはプロンプトが LLM 自身のトレーニング データセット内の重要な重みの制限を超える場合 (つまり、ユーザーが探している回答を正確に思い出せない場合)、モデルは通常、外部のベクトル検索データベースに依存します。これにより、ユーザーからのプロンプトに追加できる関連するコンテキストまたは新しいデータを検索できます。このプロセスは、検索拡張生成 (RAG) と呼ばれます。

「成功へのベクトル検索」

RAG プロセスは、ベクトル検索データベースによって可能になります。これは、データをベクトルとして保存および管理する高度なタイプのデータベースです。これらのベクトルは、高次元空間でデータを表します。各次元はデータの意味の何らかの側面をキャプチャするため、複雑な関係や属性を表現できます。テキストと言語のコンテキストでは、ベクトル検索データベースは埋め込みなどの手法を使用してテキストを数値ベクトルに変換します。この変換により、システムは、この多次元空間内の対応するベクトル間の距離を計算することで、異なるテキスト部分間の意味の類似性を測定できます。

RAG では、クエリ (つまり、LLM へのユーザーの入力) と保存されたデータ (記事、ドキュメント、文など) の両方が、テキスト埋め込みを使用してベクトルに変換されます。これらの埋め込みにより、テキスト データが数値ベクトルに変換され、類似した意味がベクトル空間内の近接ポイントにマッピングされます。次に、データベースはクエリ ベクトルと保存されたデータのベクトル間の距離を計算し、テキストの意味がどの程度密接に関連しているかを判断します。データベースは、クエリ ベクトルに最も近いベクトル、つまり入力に意味的に最も類似しているベクトルを持つデータ ポイント (テキスト コンテンツ) を取得します。これらのデータ ポイントは、コンテキストと意味の点で「最近傍」と見なされます。

これらの最近傍は、ベース LLM が独自のトレーニング データ内でアクセスできなかった可能性のある、コンテキストに関連する追加情報を提供します。これにより、LLM の出力の精度、関連性、豊富さ、多様性が大幅に向上します。 Sam Altman 氏をはじめとする人々は、「成功へのベクトル検索」アプローチを提唱しています。これは、エージェントの開発にモデルの微調整のみではなく RAG を利用するというものです。

微調整の代替としての RAG

LLM の微調整には、特定のデータセットでの追加トレーニングに基づいてモデルの重みを調整し、特定のタスクのパフォーマンスを向上させたり、特定のドメインでの理解を深めたりすることが含まれます。このプロセスはイノベーションのペースよりも遅いため、微調整されたモデルは更新されるのとほぼ同時に時代遅れになるだけでなく、新しいデータの問題にも対処していません。

対照的に、RAG を使用すると、モデルは外部データベースにリアルタイムでアクセスして、現在のクエリに関連する最新の情報を取得できます。基盤となるモデルが最近更新または微調整されていない場合でも、最新のデータを含む応答を生成できます。モデルは、外部情報ソースの取得を通じて新しいデータや変化するコンテキストに適応できるため、関連性が長く続きます。

RAG は、ディープラーニングと従来の情報検索手法のギャップを効果的に埋めます。これにより、ディープラーニングの強力なコンテキスト理解と情報検索の精度という両方の長所を活用します。このハイブリッド アプローチにより、LLM はより正確で詳細かつコンテキストが豊富な応答を生成できます。

LLM のさらなる制限への対処

微調整に加えて、RAG は、標準 LLM に関連する前述の課題にも対処します。

コンテキスト理解の拡張: RAG は、モデルの応答を強化する最新または詳細な情報を取得することで、従来の LLM のコンテキスト ウィンドウを拡張します。

特異性と精度の向上: トレーニング中に学習したパターンだけに頼るのではなく、RAG では、モデルが取得したドキュメントから特定の詳細をその応答に挿入できるため、応答の精度が向上するだけでなく、特定のクエリに合わせて調整されます。

反復性と予測可能性の軽減: クエリごとに異なる情報セットを動的に取得することで、RAG はモデルの応答を大幅に変えることができます。この可変性により、外部データによって会話に新しい言い回しや詳細が導入されるため、純粋な生成モデルでよく見られる反復性と予測可能性が軽減されます。

RAG の課題と必要な進化

ただし、RAG には独自の課題があります。つまり、遅延とインテリジェンスの欠如です。ユーザーがプロンプトを送信し、LLM がコンテキストがさらに必要であることを示すトークンをいくつか吐き出し、ベクトル検索データベースがユーザーの入力プロンプトを介して最も近いコンテキストを取得し、最終的に両方が推論のために再び LLM に送信されるターンベースのエージェント チャットボットの会話について考えてみましょう。その後、ユーザーが返信する番になります。

このシステムでは、各ユーザープロンプトによって複数ステップの操作が開始され、各ステップが合計処理時間に追加されます。プロセス全体の速度は、ベクター検索データベースが必要なコンテキストをどれだけ速く取得できるかによっても異なります。データベースクエリが複雑であったり、データベース自体が大きく、インデックスが最適に作成されていない場合、この取得によって大幅な遅延が発生する可能性があります。さらに、特に複雑なダイアログでは、応答を適切に調整するために、この生成と取得のシーケンスを複数回繰り返す必要がある場合があります。この反復サイクルによってレイテンシが増大し、内部データのみに依存する純粋な生成モデルで実現可能な場合よりも遅い対話につながる可能性があります。

さらに、RAG 強化 LLM のインテリジェンスは、ベクター検索データベースから取得された情報の品質と関連性に大きく依存します。データベースの内容が包括的でなかったり、最新でなかったり、適切に管理されていない場合、取得した情報の有用性が制限され、応答の全体的なインテリジェンスに影響する可能性があります。

高品質の外部データが取得されたとしても、この情報を LLM の既存の応答フレームワークにいかに効果的に統合できるかという課題が残ります。モデルは、この外部データを組み込むだけでなく、コンテキストに適切で一貫性のある方法で組み込む必要があります。モデルのトレーニングと外部データの性質が一致しないと、技術的には正確でもコンテキストがばらばらの応答になる可能性があります。

次世代の LLM

次世代の LLM では、ベクトル検索ベースの RAG と従来のトレーニング/微調整方法、および構造化データ処理 (例: TradFi 市場データと関連する金融ニュースの SQL データベース) が組み合わされる可能性があります。 「こちら」に LLM プロバイダー、「あちら」に別のベクトル検索データベースを配置するという概念は、数テラバイトのベクトル化されたコンテキストを持つローカル SSD にインデックス付き作業メモリを直感的に拡張する新しいモデルを介して照合されます。

Space and Time は、SQL データベース処理の正確性と改ざん防止性を検証する ZK 証明である Proof of SQL をすでに顧客に提供しており、最近ではベクトル検索取得で同じことを行う Proof of Vector Search を出荷しました。これらの新しい証明は、LLM が最新のコンテキストを統合し、より広範で微妙なデータ スペクトルにリアルタイムでアクセスし、構造化データ処理を統合してより洞察に富んだ分析を生成できる未来への道を開きます。これらはすべて追跡可能で検証可能な方法で行われます。これらの進歩は最終的に LLM のアプリケーションの範囲を広げ、金融サービス、ニュース アグリゲーション、リスク評価など、最新のデータに大きく依存する分野での有用性を拡大し、AI 主導のイノベーションの次の波を推進します。