AI Umum

BasedAI: Jaringan Mesin Terdistribusi yang Memperkenalkan Infrastruktur Terdesentralisasi yang Mampu Mengintegrasikan FHE dengan LLM yang Terhubung ke Jaringannya

Pendahuluan

Penyebaran model bahasa besar (LLM) di berbagai domain penting telah menyoroti kebutuhan mendesak akan kerangka kerja untuk melindungi privasi data tanpa mengorbankan kinerja komputasi. Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE) muncul sebagai solusi yang menjanjikan untuk tantangan ini, memungkinkan perhitungan dilakukan pada data terenkripsi.

Namun, beban komputasi yang terkait dengan FHE, ditambah dengan sifat LLM yang membutuhkan banyak sumber daya, menyajikan hambatan yang signifikan dalam menyeimbangkan privasi dan kualitas layanan dalam sistem AI terdistribusi.

Arsitektur BasedAI

Untuk mengatasi tantangan ini, Based Labs memperkenalkan pendekatan terdesentralisasi inovatif yang mengintegrasikan FHE dengan LLM, memastikan kerahasiaan data tanpa menimbulkan pengorbanan kinerja yang substansial. Ini mengungkap arsitektur BasedAI yang inovatif dan menyajikan teknik Cerberus Squeezing yang canggih, pengubah permainan yang meningkatkan efisiensi perhitungan terenkripsi.

Teknik Cerberus Squeezing

Dengan menyelidiki seluk-beluk teknis dan aplikasi potensial BasedAI, para peneliti bertujuan untuk menunjukkan kelayakan merekonsiliasi persyaratan keamanan data dan daya pemrosesan yang tampaknya bertentangan dalam kerangka kerja komputasi terdesentralisasi yang menjaga privasi.

BasedAI beroperasi sebagai jaringan mesin terdistribusi, menawarkan infrastruktur terdesentralisasi yang mampu mengintegrasikan Enkripsi Homomorfik Penuh dengan LLM apa pun yang terhubung ke jaringannya. Kerangka kerja ini menggabungkan mekanisme default yang disebut “Cerberus Squeezing” ke dalam proses penambangan, memfasilitasi transformasi LLM standar menjadi pengetahuan nol terenkripsi (ZK-LLM). Mekanisme kuantisasi baru ini memungkinkan penambang BasedAI untuk memproses perintah dan tanggapan pengguna tanpa mendekripsi data yang mendasarinya.

Pengenalan Cerberus Squeezing secara signifikan mengurangi penurunan kinerja yang disebabkan oleh fungsi terkuantisasi di lingkungan komputasi yang sesuai dengan FHE yang ada. Dengan mengoptimalkan komunikasi antara pengguna, penambang, dan validator, BasedAI meningkatkan efisiensi secara keseluruhan sekaligus menjaga privasi data.

Aplikasi Berpotensi

Meskipun para peneliti berfokus terutama pada penerapan BasedAI dalam ranah LLM, perlu dicatat bahwa arsitektur mendasar BasedAI secara inheren serbaguna dan berpotensi untuk diperluas ke domain lain. Kontribusi inti dari karya ini terletak pada mengatasi tantangan menjaga privasi sambil secara efisien menjalankan perhitungan kompleks yang difasilitasi oleh struktur jaringan peer-to-peer BasedAI.

Manfaat Desentralisasi

Selain itu, sifat terdesentralisasi BasedAI tidak hanya memperkuat privasi tetapi juga menumbuhkan ketahanan dan skalabilitas. Dengan mendistribusikan komputasi dan penyimpanan di seluruh jaringan mesin, BasedAI secara signifikan mengurangi risiko titik kegagalan tunggal dan memastikan ketahanan terhadap potensi serangan. Arsitektur terdistribusi ini memungkinkan skalabilitas yang mulus, memberdayakan jaringan untuk mengakomodasi peningkatan permintaan komputasi tanpa mengorbankan kinerja atau mengorbankan privasi data.

Akibatnya, BasedAI menawarkan solusi yang sangat fleksibel dan mudah beradaptasi yang dapat berkembang untuk memenuhi kebutuhan yang beragam dan berubah dari berbagai aplikasi dan lingkungan.