zkLLMPoT: Efficient Zero Knowledge Proof of Training for Large Language Models

📄 arXiv: 2610.08258v1 📥 PDF

作者: Junkai Liang, Zhanpeng Guo, Pengfei Wu, Qingni Shen, Jiaheng Zhang, Zhonghai Wu, Haiyang Xue, Shengfang Zhai

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-06

备注: Submitted to ICLR 2027

💡 一句话要点

提出zkLLMPoT以高效证明大语言模型训练过程的零知识证明

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零知识证明 大语言模型 训练审计 隐私保护 高效算法

📋 核心要点

  1. 现有方法在审计大语言模型训练结果时面临模型权重和训练数据私密性的问题，导致验证过程复杂且成本高昂。
  2. zkLLMPoT通过前向评估而非优化轨迹验证，提出了一种高效的零知识证明框架，确保审计过程的安全性和隐私性。
  3. 实验结果表明，zkLLMPoT在1.1-1.5B参数模型上证明时间为41-59秒，在13B模型上为131秒，验证时间低于0.5秒，显示出显著的效率提升。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLM）训练中，审计模型权重和训练数据的私密性使得验证训练结果变得极具挑战性，而对Transformer规模的训练过程进行加密证明则成本高昂。本文提出了zkLLMPoT，一个零知识框架，通过前向评估而非优化轨迹验证，来认证训练检查点的审计者定义属性。zkLLMPoT包括两个阶段：首先，训练者固定架构并提交模型权重，审计者选择挑战序列，防止训练者在审计数据的影响下修改检查点；其次，训练者证明已提交模型在这些序列上达到的目标值。该方法使得认证成本与训练迭代次数无关，同时不暴露模型权重或需要访问私有训练数据。通过sumcheck和基于查找的论证，支持Transformer计算的认证，涵盖了下一个token损失和特定任务的审计目标。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在大语言模型训练中，如何在不暴露模型权重和训练数据的情况下，进行有效的审计和验证。现有方法由于成本高昂和复杂性，难以满足这一需求。

核心思路：zkLLMPoT的核心思路是通过前向评估来认证训练检查点的属性，而不是依赖于优化轨迹的验证。这种设计使得认证过程不受训练迭代次数的影响，降低了成本。

技术框架：zkLLMPoT的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段，训练者固定模型架构并提交权重，审计者选择挑战序列；第二阶段，训练者在这些序列上证明模型达到的目标值。

关键创新：zkLLMPoT的主要创新在于其零知识证明框架的设计，使得在不泄露任何私密信息的情况下，能够高效地验证大语言模型的训练结果。这与传统方法的本质区别在于其不依赖于训练过程的详细信息。

关键设计：在技术细节上，zkLLMPoT采用了基于sumcheck和查找的论证方法，支持下一个token损失和特定任务的审计目标，确保了在不同模型规模下的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，zkLLMPoT在1.1-1.5B参数模型上的证明时间为41-59秒，而在13B模型上为131秒，验证时间低于0.5秒。这表明该方法在处理大规模模型时具有显著的效率优势，能够在保证隐私的前提下，实现快速的训练结果认证。

🎯 应用场景

zkLLMPoT的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要保护数据隐私的场景中，如金融、医疗和法律等行业。通过提供一种高效的审计机制，zkLLMPoT能够帮助企业和组织在使用大语言模型时，确保其训练过程的透明性和可信度，促进AI技术的合规使用。

📄 摘要（原文）

Auditing the claimed outcomes of large language model (LLM) training is challenging when model weights and training data are private, while cryptographically proving the full training process is prohibitively expensive at Transformer scale. We present zkLLMPoT, a zero-knowledge framework that certifies auditor-defined properties of a trained checkpoint through forward evaluation rather than verification of its optimization trajectory. zkLLMPoT includes 2 phases: 1) The trainer fixes the architecture and the model weights are committed. Then the auditor selects challenge sequences, preventing the trainer from modifying the checkpoint in response to the audit data. 2) Then the trainer proves the objective value attained by the committed model on those sequences. This formulation makes the certification cost independent of the number of training iterations, without revealing model weights or requiring access to private training data. We build on sumcheck- and lookup-based arguments to certify Transformer computations, while supporting next-token loss and task-specific audit objectives. Across four model families, operator-level benchmarks yield proving times of 41-59 seconds for 1.1-1.5B-parameter models and 131 seconds at 13B for the covered operators, with verification below half a second at a sequence length of 512.