Оптимізація верифікації моделі ШІ за допомогою машинного навчання без знань

вступ

Modulus — це передова технологія, яка використовує потужність машинного навчання без знань (ZKML) для забезпечення точності та цілісності моделей ШІ. Використовуючи докази з нульовим знанням, Modulus забезпечує надійний метод перевірки правильності виконання моделей ШІ.

Машинне навчання без знань

ZKML, абревіатура від машинного навчання з нульовим знанням, — це революційний підхід, який поєднує принципи доказів з нульовим знанням і машинне навчання. Це дозволяє перевіряти моделі ШІ, не розкриваючи жодної конфіденційної інформації про саму модель або дані, на яких вона навчалася.

Використання доказів ZK для перевірки моделі AI

Modulus використовує ZK-докази для перевірки виконання моделей AI. Докази ZK надають спосіб математично довести, що модель штучного інтелекту була виконана правильно, не розкриваючи жодних деталей про модель або дані, з якими вона працює.

Висновок

Modulus пропонує революційне рішення для верифікації моделі штучного інтелекту, використовуючи потужність машинного навчання з нульовими знаннями та ZK-доказів. За допомогою Modulus організації можуть забезпечити точність і цілісність своїх моделей штучного інтелекту, забезпечуючи довіру та прозорість у дедалі складнішому світі штучного інтелекту.