원문 작성자: 지아헝 장
인공지능(AI)이 의료, 금융, 자율주행 등 핵심 영역에 깊이 적용됨에 따라, 머신러닝(ML) 추론 과정의 신뢰성, 투명성 및 안전성을 보장하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
그러나 전통적인 머신러닝 서비스는 마치 "블랙박스"처럼 작동하여, 사용자는 결과만 볼 수 있고 과정을 검증하기 어렵습니다. 이러한 불투명성으로 인해 모델 서비스는 다음과 같은 리스크에 쉽게 노출됩니다:
모델 도용,
추론 결과 악의적 변조,
사용자 데이터 개인정보 유출 위험.
ZKML(제로 지식 머신러닝)은 이러한 도전에 대한 완전히 새로운 암호학적 해결책을 제공합니다. 제로 지식 증명(ZKPs) 기술을 기반으로, 머신러닝 모델에 암호화 검증 가능한 능력을 부여합니다: 민감한 정보를 공개하지 않고도 계산이 올바르게 수행되었음을 증명할 수 있습니다.
다시 말해, ZKPs는 서비스 제공자가 사용자에게 다음과 같이 증명할 수 있게 합니다:
"당신이 얻은 추론 결과는 내가 훈련된 모델로 실행한 것이 맞습니다 - 하지만 모델 매개변수는 절대 공개하지 않겠습니다."
이는 사용자가 추론 결과의 진실성을 신뢰할 수 있으며, 모델의 구조와 매개변수(종종 고가치 자산)는 계속해서 비공개로 유지된다는 의미입니다.
(이하 생략, 전체 번역을 원하시면 추가로 요청해주세요)이러한 전략은 증명 생성의 효율성을 크게 향상시켰을 뿐만 아니라, 생성된 증명 결과가 고정밀 양자화 모델의 출력과 완전히 일치함을 보장하여 성능과 신뢰성을 모두 고려하며, 검증 가능한 머신러닝(ML)의 실용화 과정을 촉진했습니다.
다단계 회로 최적화 전략
zkPyTorch는 고도로 정밀한 다계층 회로 최적화 시스템을 채택하여 여러 차원에서 제로 지식 추론의 효율성과 확장성을 극대화했습니다:
배치 처리 최적화
여러 추론 작업을 배치로 처리함으로써 전체 계산 복잡도를 크게 낮추며, 특히 트랜스포머와 같은 언어 모델의 순차적 작업에 적합합니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이, 기존의 대규모 언어 모델(LLM) 추론 과정은 토큰별 생성 방식으로 실행되었지만, zkPyTorch의 혁신적인 방법은 모든 입력 및 출력 토큰을 단일 프롬프트 프로세스로 통합하여 검증합니다. 이러한 처리 방식은 LLM의 전체 추론이 올바른지 한 번에 확인할 수 있으며, 동시에 각 출력 토큰이 표준 LLM 추론과 일치함을 보장합니다.
LLM 추론에서 KV 캐시(키-값 캐시) 메커니즘의 정확성은 추론 출력의 신뢰성을 보장하는 핵심입니다. 모델의 추론 로직에 오류가 있다면, 캐시를 사용해도 표준 디코딩 프로세스와 일치하는 결과를 복원할 수 없습니다. zkPyTorch는 바로 이 프로세스를 정확히 재현함으로써 제로 지식 증명의 모든 출력이 검증 가능한 확정성과 완전성을 갖추도록 보장합니다.
