ICPの不変データでLLMに信頼性を

ICPの不変ストレージで、あなたのLLMに信頼の土台を築こう

大規模言語モデル（LLM）は、その能力にしばしば感銘を与える一方で、重大な課題も抱えています。出力が自信満々に誤っていることがあり、これは「ハルシネーション」と呼ばれています。また、応答がどこから来たのかが不明確だったり、時間とともに変化する可能性のある学習データに基づいていることもあります。

LLMが重要な意思決定のために情報を生成する際、その基となる知識ソースが不透明であったり、変更されている可能性がある場合、誰がその正当性を確信できるでしょうか？AIがもっともらしくも不正確な情報を生成するという報告は一般的になっており、より高い信頼性の必要性が明確になっています。

AIエンジニアとして、あなたの任務はLLMを賢くするだけではありません。データの改ざんや情報品質の劣化といった問題に耐えうる、信頼性があり、監査可能なアプリケーションを構築する必要があります。重要なアプリケーションにおいて、LLMの知識の基盤をどう証明し、その主張をどう検証するのか？従来のAIインフラにおいて、それは簡単に答えられる問いではありません。

このガイドでは、LLMをInternet Computerの不変ストレージ機能と統合するための実践的なアーキテクチャパターンを紹介します。改ざん不可能で監査可能なICP上のデータを活用することで、信頼性と検証性を大きく向上させつつ、パフォーマンスを維持する方法を示し、より信頼性の高い透明なAIシステムを実現することを目的としています。さあ、始めましょう。

信頼できるLLMの基盤としてのICPの不変データレイヤー

ここで鍵となるのはInternet Computerのキャニスターです。キャニスターは単なるスマートコントラクトではなく、「安定メモリ」と呼ばれる永続メモリとプログラムコードを直接バンドルした、安全で自己完結型のユニットであることを理解することが重要です。

キャニスター内にデータを保存すると、そのデータはICPブロックチェーンの複製状態の一部となり、ネットワークが持つ本質的な不変性と改ざん耐性の恩恵を直接受けます。最近の改良により、安定メモリは1キャニスターあたり最大500 GiBまで対応可能になりました。ICP上でのデータ保存コストは非常に安価で、1GBあたり年間約4兆サイクル（約5ドル）程度です。大規模なナレッジベースでも維持が容易です。

ICPでは、ネットワークのコンセンサスメカニズムと多数の独立したノード間での状態の継続的な複製によって、データの完全性が保証されます。一度キャニスターに書き込まれ、ネットワークによってファイナライズされたデータは、秘密裏に改変や削除されることはありません。

キャニスターのコードやデータを変更するには、透明かつ監査可能なキャニスターのアップグレードプロセスを経る必要があります。このプロセス自体がトランザクションとしてネットワーク上に記録され、保存された情報の持続性と不変性に対して強力な保証を提供します。

なぜLLMにとって不変性が重要なのか？

第一に、不変性はデータのドリフトや劣化に対抗するのに役立ちます。LLMに用いられる基盤的なナレッジベースやファインチューニング用のデータセットをオンチェーンに保存することで、時間が経ってもデータの一貫性と検証可能性を保つことができ、ソースデータの無監視な変更によるモデルの性能低下を防ぎます。

第二に、強力な監査性と出所証明を提供します。特定のLLMの応答やトレーニング実行に使われたデータセットの根拠として、変更されていないオンチェーンのデータセットを暗号学的に特定・参照できます。

第三に、改ざんへの強い耐性があります。LLMの振る舞いに影響する重要なデータや機密性の高いトレーニング情報を、ICPの不変環境に保存することで、不正な改変から保護できます。

LLMをオンチェーンの真実と接続するアーキテクチャパターン

オンチェーンデータに裏付けられたLLMの応答は検証可能ですが、通常のLLMの出力はそうではありません。以下のような複数の方法で、ICPの不変ストレージを活用して信頼性の高いAIを構築することができます。

一般的な方法として、「オンチェーンデータコンシューマ」としてLLMを設計するものがあります。この構成では、オフチェーンで重い推論処理を行うLLMや、オンチェーン上で動作する軽量なバージョンまたはオーケストレーター的なロジックが、ICPキャニスターのみからデータをクエリ・取得します。これらのキャニスターは不変の知識ソースとして機能します。

ICP実装では、キュレーション済みナレッジベース、検証されたユーザーデータ、歴史的記録など、特定のデータセットへのアクセスを提供するクエリメソッドを持つキャニスターを構築します。LLMはその取得データを応答のコンテキストとして使用します。この方法の主な利点は、LLMの出力が検証可能なオンチェーンデータに基づき、場合によっては出典を明示できることです。

別の有用なパターンは、「不変のファインチューニングデータセット」をICP上に作成するものです。この概念では、LLMのファインチューニングに用いたデータセットをキャニスター内に安全かつ不変の状態で保存します。ICP側のキャニスターでは、これらのファインチューニングデータセットのバージョンごとに分けて保持します。

AIのトレーニング処理がオフチェーンで行われたとしても、データはこれらの指定キャニスターから直接取得されます。生成されたモデルバージョンは、それぞれ特定のオンチェーンデータセットバージョンにリンクできます。このようなパターンの利点は、モデルのファインチューニング系譜が検証可能であり、変更されていない既知のデータセットに基づいて再現可能なトレーニング実行が可能なことです。

三つ目のパターンは、LLMに対する「オンチェーン事実検証と補強」です。この手法では、LLMが一次応答を生成し、それを出力する前に、システムコンポーネントが「ファクトチェック」または「データ補強」キャニスターをクエリすることで、その応答を検証・補強します。ICP上のこれらのキャニスターは不変の参照データを保持します。オーケストレーターキャニスターが、LLMの初期出力をこれらの検証キャニスターにルーティングする構成も可能です。

検証用キャニスターは、その後、確認情報または補足的な不変データを返します。これにより、LLMの最終出力が洗練されます。このようなシステムは、LLMの応答を信頼できる不変の情報層に根ざしたものにすることで、精度を高め、ハルシネーションを減少させる可能性があります。

実装戦略：LLMとICPをつなぐブリッジの構築キャニスター開発の中核ツールキットはIC SDKであり、プロジェクト管理にはdfxを使用します。データをホストするキャニスターはMotokoまたはRustで記述します。LLMがオフチェーンで動作する場合、キャニスターはLLM APIへのHTTPSアウトコールを行うためのライブラリを必要とするかもしれません。LLMとのやり取りの一部または軽量なモデルがオンチェーンで動作する場合は、そのロジックをキャニスター内のWasmに直接統合します。

データの取り込みおよびキャニスターへの保存に関しては、効率性を重視します。LLMが使用する取得パターンを考慮して、TrieMapのような順序付きデータ用の構造や、HashMapのような直接参照用の構造を使用して、不変データセットを適切に構造化します。重要なデータセットは、キャニスターのアップグレードをまたいで永続性を保つために安定メモリに保存します。オンチェーンでのデータバージョニング戦略を実装することも有益であり、たとえば異なるデータセットのスナップショットを保存したり、タイムスタンプ付きエントリを使用したりすることで、監査性を高め、LLMが特定の過去の状態にアクセスできるようにします。

安全なデータアクセスと取得ロジックのためには、LLMの利用を念頭に置いてキャニスターのクエリメソッドを設計します。データセットが大きい場合は、過大なレスポンスを防ぎ、サイクルコストを管理するために、ページネーションをサポートするクエリ関数を実装します。概念的なクエリメソッドは次のようになります：

Motokoの例：

motoko

Copy

import Debug "mo:base/Debug"; import Array "mo:base/Array"; actor DataCanister { // レコード型を定義 type MyRecord = { id : Nat; name : Text; }; // 安定データセットの例 stable var immutable_dataset : [MyRecord] = [ { id = 1; name = "Alice" }, { id = 2; name = "Bob" }, { id = 3; name = "Charlie" }, { id = 4; name = "Diana" }, { id = 5; name = "Eve" }, { id = 6; name = "Frank" }, { id = 7; name = "Grace" }, { id = 8; name = "Hank" }, { id = 9; name = "Ivy" }, { id = 10; name = "Jack" } ]; // ページネーション付きのクエリメソッド public query func get_records(page_number : Nat, page_size : Nat) : async [MyRecord] { let start_index = page_number * page_size; let total_records = Array.size(immutable_dataset); if (start_index >= total_records) { return []; }; let end_index = if (start_index + page_size > total_records) { total_records } else { start_index + page_size }; return Array.slice<MyRecord>(immutable_dataset, start_index, end_index - start_index); }; };

あなたのメインLLMがオフチェーンで動作する場合、一般的なパターンとして、ICP上に「ゲートウェイキャニスター」を用意する方法があります。オフチェーンアプリケーションがこのゲートウェイキャニスターにクエリを送り、それがICPのHTTPSアウトコール機能を使って安全にLLM APIと通信します。この際、他のデータキャニスターから取得した不変データでプロンプトを拡張することも可能です。あるいは、データキャニスターが公開クエリメソッドを持っていれば、オフチェーンのLLMシステムがそれらに直接クエリすることも可能です。

最後に、処理とパフォーマンスについて考慮します。キャニスター内の不変データへのアクセスには、サイクルコストとアプリケーションが求めるパフォーマンスの間でバランスを取る必要があります。頻繁にアクセスされる不変データについては、キャニスター内でキャッシュ戦略を実装することで、冗長な取得を減らせます。また、LLMが使用する前にキャニスター内でデータを前処理・要約することで、LLMのタスクを単純化・高速化することも可能です。

LLM-ICPシステムにおけるパフォーマンスとセキュリティ

LLMの応答性を維持するために、キャニスターからの非ブロッキングなデータ呼び出しにはICPのasyncとawaitパターンを使用します。キャニスターのクエリメソッドは効率的に設計し、ページネーションや特定のインデックス構造などにより、LLMアプリケーションのボトルネックにならないようにします。

データパイプラインのセキュリティも重要です。特に、LLMがオフチェーンで動作する場合はなおさらです。キャニスターとLLM間でデータが移動する際の整合性を保証しなければなりません。データキャニスターには強力なアクセス制御を実装し、不変データセットへのアクセスを許可されたプリンシパルに限定します。

最後に、データキャニスターのアクティブなサイクル管理を忘れないでください。大規模な不変データセットの継続的な保存コストや、頻繁にアクセスされるクエリ操作のための予算を確保します。サイクル残高とバーンレートを定期的に監視し、これらの重要なデータキャニスターを継続的に運用可能な状態に保ちます。

信頼できるAIに向けた次のステップ

今後を見据えると、推論やファインチューニングの一部といったLLMのさらなる構成要素を、プラットフォームの機能が進化する中でICPキャニスター上で直接実行できるようにするというビジョンがあります。

LLMをInternet Computerの不変データストレージと統合することで、AIシステムの信頼性・監査性・全体的な信頼性を高める強力な方法が得られます。

始めるには、GitHubのDFINITY LLMライブラリと例にアクセスし、DFINITY Developer Forumで技術コミュニティと交流してください。そして、グローバルなICP HUBSネットワークとつながり、高度なデータアーキテクチャを探求し、知見を共有し、次世代の信頼できるAIの構築に協力しましょう。