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在区块链上共享可更新模型（SUM）

（以前在区块链上分散和协作AI）

演示	模拟	安全

在区块链上共享可更新的模型（SUM）是一个框架，可以主机和培训公开可用的机器学习模型。理想情况下，使用模型获得预测是免费的。如下所述，添加数据包括三个步骤的验证。

1. 激励力学验证了添加数据的请求，例如，在某些情况下，需要“股份”或存款。在某些情况下，稍后还可以触发激励机制，以向用户提供付款或虚拟的“业力”点。
2. Datahandler将数据和元数据存储在区块链上。这样可以确保所有将来的用途都可以访问，而不仅限于此智能合约。
3. 根据预定义的培训算法更新机器学习模型。除了添加数据外，任何人还可以免费查询该模型以获取预测。

该框架的基础可以在我们的博客文章中找到。在这里可以找到一种激励机制的演示。可以在最初的论文中找到更多详细信息，该论文描述了该框架，该框架已被区块链IEEE国际会议区块链接受。

该存储库包含：

• 使用以太坊区块链展示了一些概念系统证明。有一个本地可部署的测试区块链和演示仪表板，可与以坚固性书写的智能合约进行交互。
• 用Python编写的仿真工具，以快速查看部署时模型和激励机制如何工作。

常见问题/关注点

智能合约不是仅仅用于简单代码吗？

有很多选择。我们可以将框架限制在简单的模型中：感知到人，天真的贝叶斯，最近的质心等。我们还可以以几种方式将外链计算与链上计算相结合：

• 编码外链为更高维的表示，只有模型的最终层微调链，
• 使用安全的多方计算，或
• 使用外部API，或称为区块链空间，甲虫，训练并运行模型

我们还可以使用不需要所有模型参数更新的算法（例如，PERCEPTRON）。我们希望以有效的方式激发更多的研究，以更新更复杂的模型。

这些建议中的一些不符合该系统的真实精神，而是完全公开共享模型，但对于某些应用，它们可能是合适的。至少数据将共享，以便其他人仍然可以使用它来训练自己的模型。

交易费用太高吗？

以太坊的费用足以容纳简单的模型：截至2019年7月，几美分。简单的机器学习模型对许多应用都有利。如前所述，有一些方法可以使交易简单。费用正在减少：以太坊正在切换到股份证明。其他区块链可能有较低或可能没有费用。

将模型离链的模型呢？

在链上存储模型参数，例如使用IPFS，但是许多流行的解决方案都不具有强大的镜像，以确保如果节点下降，则仍然可以使用该模型。该项目的主要目标之一是共享模型并提高其可用性，现在最简单的方法是将模型存储和培训的智能合约。

我们很高兴改善！如果您知道的解决方案比将模型存储在像以太坊这样的区块链上更便宜，更健壮，那么请通过提交问题让我们知道！

如果我只是垃圾邮件不良数据怎么办？

这取决于选择的激励机制（IM），但从本质上讲，您将损失很多钱。其他人会注意到该模型的性能不佳或无法按预期工作，然后停止为其做出贡献。根据IM的不同，例如存款，退款和拿走：自我评估，其他已经提交“良好”数据的其他人会很乐意将您的存款拿走而无需提交任何数据。

此外，人们可以使用无监督学习（例如聚类）中的技术轻松自动纠正您的数据。然后，他们可以脱机将数据用于自己的私人模型，甚至可以使用该模型部署新的收集系统。

如果没有人给出不良数据，那么没有人可以获利呢？

那太棒了！该系统将作为质量数据和模型的来源。人们将贡献数据，以帮助改善他们在日常生活中使用的机器学习模型。

利润取决于激励机制（IM）。是的，在存款，退款和拿走：自我评估，贡献者将无法获利，应该能够索取自己的存款。在基于预测市场的机制中，贡献者仍然可以得到赏金和测试集的原始提供商的奖励。

了解更多

文件

可以在我们的最初论文（在区块链上分散和协作AI）中找到更多细节，该论文描述了该框架，该框架已被Blockchain-2019（IEEE IEEE国际区块链国际会议）所接受。

可以在我们的第二篇论文中找到对几种具有自我评估激励机制的机器学习模型的分析，即对区块链分散和协作AI的模型的分析，该模型被2020年国际区块链国际会议所接受。

贡献

该项目欢迎贡献和建议。大多数捐款要求您同意撰写贡献者许可协议（CLA），宣布您有权并实际上授予我们使用您的贡献的权利。有关详细信息，请访问https://cla.microsoft.com。

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