Nos últimos anos, os modelos de aprendizado de máquina têm evoluído a uma velocidade impressionante. À medida que a capacidade dos modelos aumenta, sua complexidade também dispara - os modelos avançados de hoje muitas vezes contêm milhões ou até bilhões de parâmetros.
Para enfrentar desafios dessa magnitude, diversos sistemas de provas de conhecimento zero surgiram, esses sistemas sempre se dedicam a alcançar um equilíbrio dinâmico entre o tempo de prova, o tempo de verificação e o tamanho da prova.
Crescimento exponencial da escala dos parâmetros do modelo  Embora a maior parte do trabalho atual no campo das provas de conhecimento zero se concentre na otimização dos próprios sistemas de prova, uma dimensão chave é frequentemente negligenciada - como dividir modelos em grande escala de forma razoável em submódulos menores e mais manejáveis para a prova. Você pode se perguntar por que isso é tão importante?
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"Como comer um elefante? Um bocado de cada vez."
Nos últimos anos, os modelos de aprendizado de máquina têm evoluído a uma velocidade impressionante. À medida que a capacidade dos modelos aumenta, sua complexidade também dispara - os modelos avançados de hoje muitas vezes contêm milhões ou até bilhões de parâmetros.
Para enfrentar desafios dessa magnitude, diversos sistemas de provas de conhecimento zero surgiram, esses sistemas sempre se dedicam a alcançar um equilíbrio dinâmico entre o tempo de prova, o tempo de verificação e o tamanho da prova.
Crescimento exponencial da escala dos parâmetros do modelo

Embora a maior parte do trabalho atual no campo das provas de conhecimento zero se concentre na otimização dos próprios sistemas de prova, uma dimensão chave é frequentemente negligenciada - como dividir modelos em grande escala de forma razoável em submódulos menores e mais manejáveis para a prova. Você pode se perguntar por que isso é tão importante?