AI推論のゼロ知識証明入門④ EZKLのProof Splittingでモデルを分割してZKP化する
この記事で分かること
EZKLのProof Splitting機能を使って、大規模なAIモデルを分割しゼロ知識証明（ZKP）化する具体的な手順が得られる。Proof Splittingによりメモリ制約を回避しながら推論の完全性を検証できる点が実用的で、分割単位や証明の結合方法の選択基準も判断材料として得られる。
詳細要約
AIモデルの推論処理をゼロ知識証明で検証可能にする際、モデル全体を一度に証明するのではなく、EZKLのProof Splitting機能を使い、モデルを複数の小さな部分に分割して個別に証明することで、メモリ制約や処理時間の問題を緩和できる。具体的には、分割した各サブモデルごとに個別の証明を生成し、それらを最終的に統合する手順を踏む。設定項目では、分割するレイヤー数や各証明の精度パラメータを調整する必要があり、分割数が増えるほど証明生成の並列化が可能になる一方、統合時のオーバーヘッドが増加する点が注意点となる。