"象をどうやって食べるか？一口ずつ食べる。"

近年、機械学習モデルは驚異的な速度で飛躍的な発展を遂げています。モデルの能力が向上するにつれて、その複雑さも同時に急増しています。今日の先進的なモデルは、数百万から数十億のパラメータを含むことが多いです。

これらのスケールの課題に対処するために、証明時間、検証時間、証明サイズを動的にバランスさせようとするさまざまなゼロ知識証明システムが登場しています。

モデルパラメータのスケールの指数関数的な成長

現在、ゼロ知識証明の分野の大部分の作業は証明システム自体の最適化に集中していますが、一つの重要な次元はしばしば無視されています。それは、大規模モデルをどのように合理的に分割して、より小さく、扱いやすいサブモジュールにして証明を行うかということです。なぜこれがそれほど重要なのか、あなたは疑問に思うかもしれません。