একটি মডেল সঠিকভাবে চলেছে তা প্রমাণ করতে এখনও সেটি চালানোর চেয়ে বেশি সময় লাগে কেন?

ML ইনফারেন্সের জিরো-নলেজ প্রুফ যাচাই করতে পারে যে একটি মডেল ওজন প্রকাশ না করেই একটি নির্দিষ্ট ইনপুট থেকে একটি নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করেছে। এটি ক্রিপ্টো অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে TEE বা অপারেটরের সুনামের উপর নির্ভর না করেই বিশ্বাসহীনভাবে AI আউটপুট ব্যবহার করতে দেবে। সমস্যাটি হলো কর্মক্ষমতা: GPT-2-স্কেলের মডেলের জন্য ZK প্রুফ তৈরি করতে কয়েক দশ মিনিট লাগে; GPT-3 স্কেলে এটি ঘণ্টায় মাপা হয়। ট্রান্সফর্মারে ফ্লোটিং-পয়েন্ট গণনা অ্যারিথমেটিক সার্কিটে অদক্ষভাবে কম্পাইল হয় এবং অ্যাটেনশন মেকানিজম প্রমাণ করতে বিশেষভাবে ব্যয়বহুল। TEE-ভিত্তিক অ্যাটেস্টেশন এই ফাঁক ঢেকে দেয়, কিন্তু গণিতের পরিবর্তে হার্ডওয়্যার বিক্রেতার ফার্মওয়্যারের উপর আস্থা রাখা প্রয়োজন। প্রুফ জেনারেশন দুই থেকে তিন মাত্রার ক্রম কমে না আসা পর্যন্ত, ক্রিপ্টোতে প্রতিটি যাচাইযোগ্য AI প্রিমিটিভ এক বিশ্বাসের অনুমানকে আরেকটির সাথে বিনিময় করছে।