Останніми роками моделі машинного навчання досягли стрибкоподібного розвитку з приголомшливою швидкістю. З підвищенням можливостей моделей їхня складність також зростає — сучасні передові моделі часто містять мільйони, а то й мільярди параметрів.
Щоб впоратися з такими масштабними викликами, виникли різноманітні системи нульових знань, які постійно прагнуть досягти динамічного балансу між часом доказу, часом перевірки та розміром доказу.
Експоненційне зростання масштабу параметрів моделі  Хоча більшість поточної роботи в галузі нульових знань зосереджена на оптимізації самих систем доказів, один ключовий вимір часто залишається поза увагою — як розумно розділити великі моделі на менші, більш зручні для обробки підмодулі для доказування. Ви можете запитати, чому це так важливо?
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
"Як з'їсти слона? По одному шматочку за раз."
Останніми роками моделі машинного навчання досягли стрибкоподібного розвитку з приголомшливою швидкістю. З підвищенням можливостей моделей їхня складність також зростає — сучасні передові моделі часто містять мільйони, а то й мільярди параметрів.
Щоб впоратися з такими масштабними викликами, виникли різноманітні системи нульових знань, які постійно прагнуть досягти динамічного балансу між часом доказу, часом перевірки та розміром доказу.
Експоненційне зростання масштабу параметрів моделі

Хоча більшість поточної роботи в галузі нульових знань зосереджена на оптимізації самих систем доказів, один ключовий вимір часто залишається поза увагою — як розумно розділити великі моделі на менші, більш зручні для обробки підмодулі для доказування. Ви можете запитати, чому це так важливо?