تحسين التحقق من نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الآلي بدون معرفة

مقدمة

Modulus هي تقنية متطورة تسخر قوة التعلم الآلي بدون معرفة (ZKML) لضمان دقة وسلامة نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام أدلة المعرفة الصفرية، يوفر Modulus طريقة قوية للتحقق من التنفيذ الصحيح لنماذج الذكاء الاصطناعي.

التعلم الآلي بدون معرفة

يعد ZKML، وهو اختصار لعبارة "التعلم الآلي للمعرفة الصفرية"، نهجًا ثوريًا يجمع بين مبادئ إثباتات المعرفة الصفرية والتعلم الآلي. فهو يسمح بالتحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن أي معلومات حساسة حول النموذج نفسه أو البيانات التي تم تدريبه عليها.

الاستفادة من إثباتات ZK للتحقق من نموذج الذكاء الاصطناعي

يستفيد Modulus من براهين ZK للتحقق من تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي. توفر براهين ZK طريقة للإثبات رياضيًا أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد تم تنفيذه بشكل صحيح، دون الكشف عن أي تفاصيل حول النموذج أو البيانات التي يعمل عليها.

خاتمة

تقدم Modulus حلاً مبتكرًا للتحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من قوة التعلم الآلي بدون معرفة وإثباتات ZK. باستخدام Modulus، يمكن للمؤسسات ضمان دقة وسلامة نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مما يوفر الثقة والشفافية في عالم الذكاء الاصطناعي الذي يزداد تعقيدًا.