In the ever-evolving landscape of blockchain technology, the need for innovative solutions that enhance data integrity and security is more crucial than ever. Enter Space and Time’s ZK Coprocessor, a groundbreaking tool designed to bring the power of zero-knowledge proofs (ZK) to SQL databases. This is not just another technological advancement; it’s a game changer for how we think about data transparency and trust in decentralized applications.

What is the ZK Coprocessor?

At its core, Space and Time’s ZK Coprocessor allows developers to create decentralized applications (dApps) that can verify and query SQL data while ensuring the confidentiality of that data. It leverages zero-knowledge proofs, which enable one party to prove to another that a statement is true without revealing any additional information. This is especially useful in scenarios where sensitive data needs to be kept private while still being verifiable.

Proof of SQL

The ZK Coprocessor introduces the concept of "Proof of SQL," a novel approach that allows smart contracts to securely interact with off-chain SQL databases. This means that users can submit SQL queries and receive verified results without exposing the underlying data. For example, consider a healthcare application where patient data needs to remain confidential but still requires verification. With Proof of SQL, developers can ensure that the data is accurate without revealing sensitive patient information.

Why Does It Matter?

As more organizations look to integrate blockchain solutions, the challenge of maintaining data privacy while ensuring transparency becomes paramount. The ZK Coprocessor addresses this need by enabling:

1. Privacy Preservation: Sensitive data can be processed without revealing the actual data itself.

2. Data Integrity: With cryptographic proofs, users can be assured that the data queried has not been tampered with.

3. Seamless Integration: Developers can easily integrate ZK proofs into existing SQL workflows, reducing the learning curve associated with blockchain development.

Applications Across Industries

The implications of the ZK Coprocessor are vast and span numerous sectors. In finance, for instance, it can enable compliance with regulations while keeping transactional data private. In healthcare, it can help manage patient records securely. Even in supply chain management, it can ensure product authenticity without disclosing sensitive supplier information.

Looking Ahead

As we venture further into the realm of blockchain and decentralized applications, the ability to manage and query data securely will be vital. Space and Time’s ZK Coprocessor not only fills a significant gap in this space but also sets a new standard for how we think about data interactions on the blockchain.

For developers and businesses looking to stay ahead of the curve, the ZK Coprocessor represents an exciting opportunity. By adopting this technology, organizations can enhance their applications’ security and privacy, paving the way for broader blockchain adoption.

To learn more about Space and Time’s ZK Coprocessor and its revolutionary Proof of SQL, visit Space and Time. Join the conversation about the future of secure data management in the blockchain world!

https://spaceandtime.io.

Kabla ya 2022, ikiwa ungetaka kukumbuka haraka kifungu maalum kutoka kwa kitabu chako unachopenda au nukuu kutoka kwa sinema uliyotazama tu bila kazi yenyewe mbele yako, labda ungegeukia injini ya utaftaji. Ungeichochea na ingizo la utafutaji lililoundwa vizuri, changanua matokeo yaliyorejeshwa, tembelea SparkNotes au kiungo cha IMDB ambacho kinaonekana kuwa na jibu lako, na upate maandishi unayotafuta kwenye ukurasa ndani ya dakika chache. Sasa, unafungua tu ChatGPT, chapa "ni nini nukuu maarufu zaidi ya Terminator?" au "andika kifungu cha ufunguzi wa Tale ya Miji Miwili" na uwe na jibu lako la maneno nyuma kwa sekunde.

Moja ya matumizi rahisi kwa mfano wa lugha kubwa (LLM) ni kama hifadhidata ya maarifa. LLMs wamefundishwa juu ya datasets kubwa ya habari tajiri, ambayo interfaces kama ChatGPT wamefanya iwe rahisi kupata. Unapochochea ChatGPT kurudi maudhui kutoka kwa sinema au kitabu, kwa mfano, unatumia tu uwezo wa mfano wa kukumbuka habari ambayo imefunuliwa wakati wa mafunzo yake. Lakini vipi ikiwa haikufundishwa kwenye hati ya Terminator, au ikiwa uzito wake hautoi umuhimu kwa kazi za Dickens? Ili kutoa matokeo sahihi zaidi na muhimu kwa hata kesi rahisi zaidi za matumizi, kama vile ufufuaji wa habari ya msingi, LLMs unahitaji mifumo ya kisasa ya kuorodhesha na kurejesha ambayo inaweza kufikia wigo mpana wa habari kwa usahihi.

Kuelewa LLM maudhui ya kizazi na maudhui ya mafunzo LLM hutolewa kupitia mchakato unaojulikana kama utabiri wa ishara inayofuata, ambayo inahakikisha kuwa majibu yanafaa kwa muktadha, anuwai, na kwa kiasi fulani kutafakari uelewa kama wa binadamu. Hapa kuna jinsi utabiri wa ishara unaofuata unavyofanya kazi, hatua kwa hatua:

Usindikaji wa Kuingiza: Unapoandika kidokezo au swali, pembejeo hiyo inabadilishwa kuwa ishara: maneno au vipande vya maneno. Uelewa wa Muktadha: Mfano unaangalia ishara ulizotoa na, kulingana na mafunzo yake, inajaribu kuelewa muktadha, ambao unajumuisha kila kitu kutoka kwa mada iliyo karibu na sauti ambayo unaweza kutumia. Utabiri wa Tokeni Ifuatayo: Kutumia muktadha unaoeleweka, mfano kisha unatabiri ni nini ishara inayofuata ni nini. Sio tu kubahatisha kulingana na neno la awali la haraka; ni kuzingatia muktadha mzima wa mazungumzo hadi wakati huo. Uchaguzi wa Tokeni: Mara tu inapotabiri ishara anuwai zinazowezekana, huchagua moja. Uteuzi huu unategemea uwezekano-ishara ambayo ina uwezekano mkubwa wa kuja ijayo kulingana na data ambayo mfano ulifundishwa. Ni muhimu kuzingatia, hata hivyo, kwamba kuna randomness hapa pia, ambayo husaidia kuzalisha majibu mbalimbali zaidi na ya asili. Kizazi cha Pato: Tokeni iliyochaguliwa hubadilishwa tena kuwa maandishi yanayoweza kusomwa na binadamu. Ikiwa jibu halijakamilika (ambayo mara nyingi sio baada ya ishara moja tu), mchakato unarudia. Ishara mpya imeongezwa kwenye mlolongo, na mfano unatabiri ishara inayofuata kulingana na muktadha huu uliosasishwa. Usafishaji wa Iterative: Mchakato huu wa kutabiri ishara inayofuata na kuiongeza kwa mlolongo unarudia hadi mfano ufikie hatua ya kuacha. Hii inaweza kuwa wakati jibu linafikia urefu fulani, mfano unatabiri ishara ambayo inaashiria mwisho wa sentensi au kifungu, au inapotimiza maagizo yaliyoingia katika haraka. Mipaka ya compression katika LLM mafunzo Wakati utabiri LLM ishara, ni ufanisi kufufua na kutumia maarifa yaliyobanwa iliyoingia ndani ya uzito wake kuzalisha matokeo sahihi ya muktadha. Kwa njia hii, LLM mafunzo ya vioo vya database compression. Kama vile hifadhidata imeboreshwa kukumbuka data inayopatikana mara kwa mara haraka, imeundwa LLM kupata habari-kumbukumbu maalum zilizoingiliana-kutoka kwa uzito wake. Uwezo huu unairuhusu kutoa majibu sahihi kwa maswali kuhusu nyenzo za kawaida ambazo imekutana nazo wakati wa mafunzo yake, kama vile kuuliza hifadhidata kwa habari iliyo na maelezo mazuri. Hata hivyo, mapungufu hutokea wakati mfano unakutana na maudhui yasiyojulikana au yasiyojulikana. Kwa mfano, unapouliza LLM vifungu maalum katika Biblia, inanukuu neno kwa neno, lakini haiwezi kunukuu neno kwa neno dhana yoyote ambayo haijashuhudia "kushuhudia" wakati wa mafunzo, kwani uzito unaohusishwa na dhana hiyo hauna maana sana. Kwa maana hiyo pia, LLM ni sawa na hifadhidata. Kama vile database inaweza tu kurudi data ambayo imehifadhiwa wazi ndani yake, inaweza LLM kupambana na kuzalisha maudhui juu ya mada ambayo haijaona sana wakati wa mafunzo.

Bila shaka, LLMs ni zaidi ya upeo wa analogi hii, kwani wana mfano wa ulimwengu ndani ambayo inaruhusu "kuelewa" mambo zaidi ya kuangalia tu. Hata hivyo, oversimplification hii inatusaidia kuelewa baadhi ya mapungufu muhimu kwa njia ambayo LLMs ni mafunzo ya kuzalisha maudhui.

Upungufu zaidi wa mafunzo Zaidi ya hayo, mfumo wa utabiri wa ishara inayofuata una mapungufu mengine ya asili ambayo yanatokana na njia yake ya LLM msingi ya kuzalisha maandishi:

Ukubwa wa Dirisha la Muktadha: Moja ya vikwazo vya msingi ni ukubwa wa dirisha la muktadha wa mfano-kiwango cha juu cha maandishi (katika ishara) mfano unaweza kuzingatia wakati wa kufanya utabiri. Kwa mifano mingi, ikiwa ni pamoja na matoleo ya awali ya GPT, dirisha hili sio kubwa ya kutosha kudumisha muktadha juu ya mazungumzo marefu au nyaraka, ambayo inaweza kusababisha kupoteza mshikamano katika maandishi marefu au majadiliano magumu ambayo yanahitaji kudumisha muktadha zaidi ya ishara za haraka zilizotangulia. Ujumla dhidi ya Uainishaji: Wakati mifano hii inafundishwa kwenye datasets kubwa, uwezo wao wa jumla kutoka kwa mafunzo haya wakati mwingine unaweza kuwaongoza kuzalisha maudhui ya kawaida au yasiyoeleweka. Wanaweza kukosa alama katika kuzalisha majibu maalum au ya nuanced ambayo yanahitaji uelewa wa kina au ujuzi wa kisasa nje ya data yao ya mafunzo. Ukosefu wa Ufikiaji wa Maarifa ya Nje: Mifano ya utabiri wa ishara inayofuata ni mdogo kwa habari zilizomo ndani ya dasasets zao za mafunzo. Hawawezi kufikia au kuingiza habari mpya baada ya mafunzo, ambayo inamaanisha wanaweza kuwa wa zamani au kukosa muktadha wa sasa, kama vile matukio ya hivi karibuni, uvumbuzi, au mada zinazovuma. Kujirudia na Utabiri: Asili ya algorithmic ya utabiri wa ishara inayofuata wakati mwingine inaweza kusababisha kizazi cha maandishi cha kurudia au kinachotabirika. Kwa kuwa mfano mara nyingi hupendelea ishara ambazo zina uwezekano mkubwa wa kufuata kutokana na muktadha, inaweza kuanguka katika vitanzi au kupendelea misemo ya kawaida, kupunguza tofauti ya pato. Kizazi kilichoongezwa (RAG) kilielezea Kama ilivyoelezwa hapo juu, LLMs kutoa majibu kulingana na uzito ambao wamewapa kwa nyanja tofauti za data wakati wa mafunzo. Uzito huu unaonyesha jinsi mambo muhimu au muhimu ya data ya pembejeo yanatambuliwa na mfano. Ikiwa kidokezo cha mtumiaji kinajumuisha vipengele ambavyo havikuwakilishwa kwa kiasi kikubwa katika data ya mafunzo, mfano unaweza kushindwa kutoa majibu sahihi au husika.

Wakati mazungumzo yanazidi dirisha la LLMmuktadha, au wakati kidokezo kinazidi kikomo cha uzito muhimu katika dataset ya mafunzo ya LLM's mwenyewe (ikimaanisha haiwezi kukumbuka jibu ambalo mtumiaji anatafuta), mfano kawaida hutegemea hifadhidata ya utafutaji wa vector ya nje, ambayo inaruhusu kutafuta muktadha unaofaa au data mpya ambayo inaweza kupendekezwa kwa haraka kutoka kwa mtumiaji. Utaratibu huu unajulikana kama kizazi cha kufufua kilichoongezwa (RAG).

"Utafutaji wa Vector kwa mafanikio" Mchakato wa RAG unawezekana kupitia hifadhidata ya utafutaji wa vector: aina ya juu ya hifadhidata ambayo huhifadhi na kusimamia data kama vectors. Vekta hizi zinawakilisha data katika nafasi ya juu, ambapo kila mwelekeo unachukua kipengele fulani cha maana ya data, kuruhusu uwakilishi wa uhusiano na sifa ngumu. Katika muktadha wa maandishi na lugha, hifadhidata za utafutaji wa vector hutumia mbinu kama vile kupachika ili kubadilisha maandishi kuwa vectors za nambari. Uongofu huu huwezesha mfumo kupima kufanana kwa semantic kati ya vipande tofauti vya maandishi kwa kuhesabu umbali kati ya vectors zao zinazofanana katika nafasi hii ya pande nyingi.

Wakati wa RAG, swala (yaani, pembejeo ya mtumiaji kwa LLM) na data iliyohifadhiwa (kama vile makala, nyaraka, au sentensi) hubadilishwa kuwa vectors kwa kutumia maandishi ya kupachika. Upachikaji huu hubadilisha data ya maandishi kuwa vectors za nambari ambapo maana sawa zimepangwa kwa pointi za proximate katika nafasi ya vector. Hifadhidata kisha huhesabu umbali kati ya vector ya swala na vectors ya data iliyohifadhiwa ili kuamua jinsi maana ya maandishi yanahusiana kwa karibu. Hifadhidata hupata pointi za data (maudhui ya maandishi) ambayo vectors zake ziko karibu na vector ya swala, yaani, zile ambazo zinafanana zaidi na pembejeo. Pointi hizi za data zinachukuliwa kuwa "majirani wa karibu" kwa muktadha na maana.

Majirani hawa wa karibu hutoa habari muhimu ya muktadha, ya ziada ambayo msingi LLM unaweza kuwa haujapata ndani ya data yake ya mafunzo, ambayo inaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi, umuhimu, utajiri, na aina mbalimbali LLMza matokeo. Sam Altman, miongoni mwa wengine, ametetea njia ya "utafutaji wa vector kwa mafanikio" - kutegemea RAG kwa mawakala wanaoendeleza, badala ya mfano wa kupiga faini peke yake.

RAG kama mbadala wa kuweka faini ya Fine-tuning inahusisha LLM kurekebisha uzito wa mfano kulingana na mafunzo ya ziada kwenye dataset maalum ili kuongeza utendaji kwa kazi fulani au kuboresha uelewa katika vikoa fulani. Sio tu kwamba mchakato huu ni polepole kuliko kasi ya uvumbuzi, ikimaanisha kuwa mifano iliyodumaa vizuri huwa ya kizamani karibu haraka kama inavyosasishwa, pia haishughulikii suala la data mpya.

Kwa upande mwingine, RAG inawezesha mfano kufikia hifadhidata za nje kwa wakati halisi ili kupata habari ya sasa inayofaa kwa swala lililopo. Hata kama muundo wa msingi haujasasishwa au kudumaa vizuri hivi karibuni, bado inaweza kutoa majibu ambayo yanajumuisha data ya hivi karibuni. Mifano inabaki kuwa muhimu kwa muda mrefu kwa sababu wanaweza kukabiliana na data mpya na kubadilisha muktadha kupitia ufufuaji wa vyanzo vya habari vya nje.

RAG kwa ufanisi huunganisha pengo kati ya kujifunza kwa kina na mbinu za jadi za kupata habari. Kwa kufanya hivyo, inainua nguvu za wote wawili-uelewa wa kina wa muktadha wa kujifunza na usahihi wa ufufuaji wa habari. Njia hii ya mseto inaruhusu LLMs kutoa majibu sahihi zaidi, ya kina, na ya muktadha.

Kushughulikia mapungufu zaidi ya Zaidi ya LLMs tuning faini, RAG pia inashughulikia changamoto zilizotajwa hapo awali zinazohusiana na kiwango :LLMs

Kupanua Uelewa wa Muktadha: RAG inapanua dirisha la muktadha wa jadi LLMs kwa kupata habari ya kisasa au ya kina ambayo huongeza majibu ya mfano. Kuimarisha Uainishaji na Usahihi: Badala ya kutegemea tu mifumo iliyojifunza wakati wa mafunzo, RAG inaruhusu mfano kuingiza maelezo maalum kutoka kwa hati zilizopatikana katika majibu yake, na kuzifanya sio sahihi zaidi lakini pia kulengwa kwa swala maalum lililopo. Kupunguza Kurudia na Utabiri: Kwa kuvuta seti tofauti za habari kwa kila swala, RAG inaweza kutofautiana majibu ya mfano kwa kiasi kikubwa. Tofauti hii husaidia katika kupunguza kurudia na utabiri mara nyingi huonekana katika mifano safi ya generative, kama data ya nje inaanzisha phrasing mpya na maelezo katika mazungumzo. Changamoto na mageuzi muhimu ya RAG RAG huja na changamoto zake, hata hivyo-yaani latency na ukosefu wa akili. Fikiria juu ya mazungumzo ya wakala wa kugeuka ambapo mtumiaji anawasilisha haraka, LLM hutema ishara chache zinazoonyesha inahitaji muktadha zaidi, hifadhidata ya utaftaji wa vector hupata muktadha wa karibu na jirani kupitia haraka ya pembejeo ya mtumiaji, na kisha zote mbili hatimaye hutumwa LLM tena kwa inference. Kisha, ni zamu ya mtumiaji kujibu, na kadhalika.

Katika mfumo huu, kila haraka ya mtumiaji huanzisha operesheni ya hatua nyingi ambapo kila hatua inaongeza kwa wakati wa jumla wa usindikaji. Kasi ya mchakato mzima pia inategemea jinsi database ya utafutaji wa vector inaweza kupata muktadha muhimu. Ikiwa swala la hifadhidata ni ngumu au hifadhidata yenyewe ni kubwa na haijaorodheshwa vizuri, urejeshaji huu unaweza kuanzisha ucheleweshaji mkubwa. Zaidi ya hayo, hasa katika mazungumzo magumu zaidi, mlolongo huu wa kizazi na ufufuaji unaweza kuhitaji kurudiwa mara nyingi ili kuboresha majibu ya kutosha. Mzunguko huu wa iterative unaweza kujumuisha latency, na kusababisha mwingiliano wa polepole kuliko inaweza kuwa inawezekana na mfano wa generative ambao unategemea tu data ya ndani.

Zaidi ya hayo, akili ya RAG-utajiri LLM inategemea sana ubora na umuhimu wa habari zilizopatikana kutoka kwa hifadhidata ya utafutaji wa vector. Ikiwa yaliyomo kwenye hifadhidata sio kamili, ya kisasa, au yamehifadhiwa vizuri, matumizi ya habari iliyopatikana yanaweza kuwa mdogo, na kuathiri akili ya jumla ya majibu.

Hata wakati data ya nje ya ubora wa juu inarejeshwa, changamoto inabaki katika jinsi habari hii inaweza kuunganishwa katika mfumo wa majibu uliopo wa LLM. Mfano lazima si tu kuingiza data hii ya nje lakini kufanya hivyo kwa namna ambayo ni mazingira sahihi na coherent. Upotoshaji kati ya mafunzo ya mfano na asili ya data ya nje inaweza kusababisha majibu ambayo ni sahihi kiufundi lakini kwa muktadha wa kutojiunga.

Kizazi LLMs kijacho cha kizazi kijacho cha uwezekano wa LLMs kuchanganya RAG ya utafutaji wa vector na mafunzo ya jadi / mbinu za kusafisha pamoja, pamoja na usindikaji wa data iliyopangwa (e.g. SQL database ya data ya soko la TradFi na habari zinazohusiana za kifedha). Dhana ya kuwa na LLM mtoa huduma 'juu hapa' na hifadhidata tofauti ya utaftaji wa vector 'juu ya hapo' itashirikiana kupitia mifano mpya ambayo inapanua kumbukumbu yao ya kufanya kazi kwa SSD za ndani na terabytes ya muktadha wa vectorized.

Nafasi na Wakati tayari umetoa Uthibitisho wa SQL-uthibitisho wa ZK ambao unathibitisha usahihi na kuzuia usindikaji wa hifadhidata ya SQL-kwa wateja na hivi karibuni zaidi ya Uthibitisho wa Utafutaji wa Vector, ambayo inafanya hivyo kwa ajili ya utafutaji wa vector. Uthibitisho huu wa riwaya hufungua njia ya siku zijazo ambapo LLMs inaweza kuunganisha muktadha mpya, kufikia wigo mpana na zaidi wa data kwa wakati halisi, na kuunganisha usindikaji wa data uliopangwa ili kutoa uchambuzi zaidi wa ufahamu, wote kwa njia inayoweza kufuatiliwa, inayoweza kuthibitishwa. Maendeleo haya hatimaye yatapanua wigo wa maombi ya LLMs, kupanua matumizi yao katika sekta ambazo zinategemea sana data ya dakika, kama vile huduma za kifedha, mkusanyiko wa habari, na tathmini ya hatari, na hivyo kuendesha mbele wimbi linalofuata la uvumbuzi unaoendeshwa na AI.