大規模言語モデルの正当性を証明する新技術について

解説

智也くん、この論文のタイトルがすごく興味深いんだけど、「zkLLM: Zero Knowledge Proofs for Large Language Models」って、何について書かれてるの？

これはね、大規模言語モデルの出力が本当に正しいかどうかを証明するための新しい方法について書かれているよ。特に、モデルのパラメータが知的財産として保護されているため、その検証が難しい問題を解決するための技術だよ。

へぇ、ゼロ知識証明って何？

ゼロ知識証明は、ある情報を相手に証明することができるけど、その情報自体は相手に知られないようにする技術だよ。この論文では、LLMの推論プロセスが正しいことを証明するために使われているんだ。

それで、どうやって証明するの？

論文では、tlookupという新しい技術を使っているんだ。これは非算術的なテンソル操作を効率的に扱うためのもので、さらに注意機構専用のゼロ知識証明zkAttnも開発されているよ。

実験結果はどうなの？

実験では、13億パラメータを持つLLMの全推論プロセスの正確性証明を15分未満で生成できたんだ。これはかなりの進歩だね。

これって、どんな意味があるの？

これによって、LLMを使ったサービスがもっと信頼性を持って広く利用されるようになるかもしれないね。特に法的な問題が関わる場面での応用が期待されるよ。

未来の研究の方向はどうなると思う？

今後は、さらに多くのパラメータを持つモデルや、他の種類のAIモデルにもこの技術を応用できるかもしれないね。ただ、実用化にはまだ解決すべき課題も多いよ。

ねえ智也くん、もしゼロ知識証明がうまくいかなかったら、ゼロからやり直しってこと？

それは…うまいこと言うね、亜美さん。でも、基本的にはその通りだよ。

要点

この論文では、大規模言語モデル（LLM）の出力の正当性を証明するための新しい手法、zkLLMを紹介しています。

LLMのパラメータが知的財産として扱われるため、直接的な調査が制限されている問題を解決するために、ゼロ知識証明を用いたアプローチが提案されています。

非算術的なテンソル操作に対応するために、tlookupという並列化されたルックアップ引数を導入し、これに基づいて、注意機構用の特化したゼロ知識証明zkAttnを開発しました。

CUDAを用いた完全並列化実装により、13億パラメータを持つLLMの全推論プロセスの正確性証明を15分未満で生成することが可能になりました。

参考論文: http://arxiv.org/abs/2404.16109v1