PoGO: 양자화된 경사 하강법과 Merkle 증명을 통한 확장 가능한 유용한 작업 증명

José I. Orlicki의 PoGO 논문은 머신러닝 모델 학습을 블록체인 합의 메커니즘에 통합하는 혁신적인 PoGO(Proof of Gradient Optimization)를 제안합니다. 양자화된 기울기와 Merkle 증명을 활용하여 효율성을 극대화하고, 긴 블록 시간과 GPU 하드웨어 사용 등의 현실적 제약을 고려합니다. 긍정/부정 증명을 통한 투명성과 책임성 확보도 중요한 특징입니다. AI와 블록체인 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 제시하는 획기적인 연구입니다.

획기적인 블록체인 합의 메커니즘: PoGO의 등장

최근 José I. Orlicki가 발표한 논문 "PoGO: A Scalable Proof of Useful Work via Quantized Gradient Descent and Merkle Proofs"는 블록체인 기술에 혁신적인 변화를 가져올 가능성을 제시합니다. 기존의 작업 증명(PoW) 방식에서 벗어나, 머신러닝 모델 학습을 통해 블록체인 합의를 이루는 새로운 접근법, 바로 PoGO(Proof of Gradient Optimization) 을 제안했기 때문입니다.

양자화된 기울기와 Merkle 증명: 효율성의 극대화

PoGO의 핵심은 4비트 정량화된 기울기(Quantized Gradients) 와 Merkle 증명의 활용에 있습니다. 175B 매개변수의 GPT-3나 27B 매개변수의 Gemma 3와 같은 대규모 모델 학습 과정에서 발생하는 방대한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 4비트 정량화를 통해 저장 및 계산 요구량을 획기적으로 줄였습니다. 동시에 Merkle 증명을 통해 전체 32비트 모델에 대한 검증을 가능하게 하여, 온체인 데이터를 최소화하면서도 무작위 리프 검사를 가능하게 합니다. 이는 검증 비용을 학습 비용보다 훨씬 낮추는 효과를 가져옵니다.

긴 블록 시간과 GPU 하드웨어: 현실적인 고려 사항

논문에서는 의미있는 모델 학습 단계를 통합하기 위해서는 수 시간에 달하는 긴 블록 시간이 필요하다는 점을 지적합니다. 또한 전문 GPU 하드웨어 사용의 이점과 트레이드오프에 대해서도 심도있는 논의를 진행합니다. 이는 PoGO가 단순한 개념이 아닌, 실제 구현을 위한 다양한 기술적, 경제적 요소를 고려해야 함을 보여줍니다. 더불어 이진 차분(binary diffs)을 활용한 증분 최적화 방식도 제안되어, 효율성을 더욱 높일 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다. 파인튜닝(fine-tuning) 또한 유사한 방식으로 처리될 수 있으며, 데이터셋과 샘플링 방식만 변경하면 전체 검증 흐름은 그대로 유지된다는 점 또한 주목할 만합니다.

긍정/부정 증명과 마이닝 보상: 투명성과 책임성 확보

PoGO는 검증자가 긍정 또는 부정 증명을 발행할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 증명은 최종적으로 집계되어 업데이트를 확인하거나 마이너를 처벌하는 데 사용됩니다. 이는 시스템의 투명성과 책임성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

결론: AI와 블록체인의 융합, 새로운 시대를 열다

PoGO는 AI와 블록체인 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 제시하는 획기적인 연구입니다. 비록 긴 블록 시간과 specialized 하드웨어 사용 등 고려해야 할 점이 있지만, 대규모 머신러닝 모델 학습을 블록체인 합의 메커니즘에 통합하려는 시도는 향후 블록체인 기술의 발전 방향에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 앞으로 PoGO의 실제 구현과 그 영향에 대한 지속적인 관심이 필요합니다.