モデルレスは最高のモデル：純粋なコード生成

Основные понятия

CustomDLCoderは、DLモデルの情報を隠す効果的な方法を提供し、性能を向上させます。

Аннотация

この記事では、CustomDLCoderという新しい手法について説明されています。この手法は、TFLiteモデルからコンピューティングコードを抽出し、セマンティック情報をエンコードして生成されたプログラムで保護します。記事は以下の構造で構成されています：

抽出されたプログラムが攻撃方法に対してどれだけ有効か評価されます。
CustomDLCoderによって生成されたMLコードの効率性が元のTFLiteプラットフォームと比較されます。
プログラムのサイズとメモリ効率も評価されます。

Статистика

TFLite（Baseline）: 32.3 ms/入力（x86-64）
CustomDLCoder: 32.1 ms/入力（x86-64）
TFLite（Baseline）: 13.1 ms/入力（ARM64）
CustomDLCoder: 12.7 ms/入力（ARM64）

Цитаты

"CustomDLCoderは、攻撃者がDLコンポーネントを特定するために意味情報を使用する攻撃方法を緩和できます。"

Ключевые выводы из

Model-less Is the Best Model

by Mingyi Zhou,... в arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16479.pdf

Дополнительные вопросы

CustomDLCoder以外の既存の展開方法と比較した場合、どれだけ優れていますか？

CustomDLCoderは、元のTFLiteプラットフォームよりも効率的であります。生成されたカスタムDLプログラムは、モデル解析やデータ準備を削除しているため、実行速度が向上しています。また、セマンティック情報を使用せずにモデルファイル情報をエンコードし、生成されたコードを難読化することでセキュリティが向上しています。

CustomDLCoderが大規模ニューラルネットワークに対してどれだけ効率的ですか？

CustomDLCoderは大規模なニューラルネットワークに対して非常に効率的です。特にMiDaSやGPT-2などの大きなニューラルネットワークでは最適な時間効率を示します。これらの大きなニューラルネットワークでは通常計算グラフと重みのロードが多くの時間を消費しますが、CustomDLCoderは必要な出力計算コードだけ含んでいるため高い性能を発揮します。

CustomDLCoderがメモリ消費量を削減することでどのような利点がありますか？

CustomDLCoderによって生成されるカスタムDLプログラムは元々TFLite DL モデルよりもメモリ消費量が少なく設定されています。この利点から小さなメモリエッジデバイスでもより多くおよび複雑なDL モデルをオンデバイスで展開することが可能です。さらに、メインストリーム・アート・インテリジェント（AI）展開戦略では不可欠です。