BasedAI: Decentralized P2P Network for Zero Knowledge Large Language Models (ZK-LLMs)

Core Concepts

BasedAI introduces Cerberus Squeezing to optimize FHE performance for ZK-LLMs, ensuring data privacy and computational efficiency.

Abstract

BasedAI is a decentralized network integrating FHE with LLMs for data privacy.
Cerberus Squeezing enhances efficiency by reducing computational burden.
Tokenomics, governance, and utility in BasedAI incentivize network participation.
Dynamic quantization and model optimization improve processing of encrypted data.

Stats

BasedAI는 FHE와 LLM을 통합하여 데이터 프라이버시를 보장합니다.
Cerberus Squeezing은 계산 부담을 줄여 효율성을 향상시킵니다.

Quotes

"BasedAI proposes a decentralized approach for seamlessly integrating FHE with LLMs to maintain data confidentiality without significant performance trade-offs."
"Cerberus Squeezing represents a targeted refinement for FHE within the realm of LLMs, aiming to enhance data privacy as well as computational efficiency in distributed networks."

Key Insights Distilled From

BasedAI

by Sean Welling... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01008.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 Cerberus Squeezing이 FHE 성능을 최적화하는 데 도움이 되는가?

Cerberus Squeezing은 Fully Homomorphic Encryption (FHE)의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. FHE는 데이터를 암호화하여 계산을 수행할 수 있는 기능을 제공하지만, 이는 매우 복잡한 계산을 필요로 합니다. Cerberus Squeezing은 이러한 복잡성을 줄이고 계산 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, FHE를 사용할 때 각 변수를 따로 암호화해야 하는데, Cerberus Squeezing을 적용하면 여러 연산을 하나의 암호화된 계산으로 병합할 수 있습니다. 이를 통해 계산 횟수를 크게 줄이고 효율적으로 암호화된 데이터를 처리할 수 있습니다. Cerberus Squeezing은 데이터 프리프로세싱을 최적화하여 보안성을 유지하면서도 계산 부하를 줄이는 역할을 합니다.

BasedAI의 토큰노믹스 및 거버넌스가 네트워크 참여를 어떻게 장려하는가?

BasedAI의 토큰노믹스 및 거버넌스는 네트워크 참여를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. $BASED 토큰은 네트워크 내에서 활동에 대한 보상으로 사용되며, 이를 통해 마이너와 발리데이터가 참여하고 네트워크를 유지하는 데 동기부여를 받습니다. 또한, Brains는 $BASED 보상을 획득하고 이를 마이너와 발리데이터에게 분배하여 네트워크의 성능을 높이는 역할을 합니다. 이러한 보상 체계는 참여자들이 네트워크에 지속적으로 기여하고 투자할 수 있도록 장려합니다. 또한, Brains가 일정 비율의 전체 스테이크를 보유하면 "GigaBrains"가 되어 네트워크 결정에 투표할 수 있게 됩니다. 이를 통해 사용자들은 네트워크 거버넌스에 참여하고 네트워크의 방향성을 결정하는 데 기여할 수 있습니다.

암호화된 데이터 처리를 개선하기 위해 동적 양자화 및 모델 최적화가 어떻게 작동하는가?

동적 양자화는 데이터의 변동성에 따라 입력 데이터의 정밀도를 동적으로 조정하여 계산 자원을 최적화하고 데이터의 정보 내용을 유지하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스는 세 가지 주요 단계로 이루어집니다. 먼저, 각 샘플의 표준 편차를 계산하여 데이터의 변동성을 평가합니다. 다음으로, 표준 편차를 기준으로 샘플을 적응적으로 스케일링합니다. 마지막으로, 스케일링된 입력을 미리 정의된 수준으로 양자화하여 가장 가까운 양자화 수준에 매핑합니다. 이를 통해 암호화된 데이터 처리의 복잡성을 줄이고 더 효율적이고 확장 가능한 AI 응용 프로그램을 보호된 환경에서 구현할 수 있습니다. 이러한 최적화는 Cerberus Squeezing과 같은 기술을 통해 데이터의 사전 처리를 최적화하고 계산 자원을 효율적으로 활용하여 데이터 프라이버시를 유지하는 데 도움이 됩니다.