[论文泛读]zkLLM: Zero Knowledge Proofs for Large Language models

介绍

这篇文章发在CCS2024，CCS是密码学领域的顶会。作者是来自加拿大的University of Waterloo。文章对大语言模型像GPT和LLM等大语言模型实现了零知识可验证执行，但不涉及零知识可验证训练。个人觉得这是一篇值得精读的一篇文章。文章的方案与现存的RISC-ZERO和EZKL或者Halo2的方案（zkML）不同。文中使用完全并行化的 CUDA ，同时对于拥有 130 亿个参数的 LLM，这篇文章的方法能够在 15 分钟内为整个推理过程生成正确性证明。生成的证明大小不到 200 kB。（使用ezkl的方案使用nanoGPT参数大概40w实现零知识可验证执行所需要的时间2小时，而这篇论文的方案有着质的提升）。

实验数据

实验数据1

论文中分别对大语言模型进行证明生成的时间，证明大小以及验证时间进行了测量。

实验数据2

论文中与zkML的生成证明的时间进行了比较，zk LLM方案的生成证明的时间远远低于zkML生成证明的时间。zkML这个方案是基于halo2的方案。

实验数据3

该实验研究了Sequence Length对生成证明的时间，生成证明的大小，以及验证时间的影响。Sequence Length是模型输入文本的长度。