프로젝트: Sovereign Mohawk — 10M노드 규모 검증된 연합학습 솔루션 🚀

제가 만든 프로젝트 'Sovereign Mohawk'를 공유합니다. Go 기반 런타임(Wasmtime 사용)으로, 엣지 중심 연합학습의 확장성과 신뢰 문제를 해결하려고 개발했습니다.

대부분의 연합학습은 O(d·n) 통신 오버헤드 때문에 수천 노드에서 막히는데, 이 프로젝트는 계층적 트리 기반 집계를 도입해 O(d log n)로 확장됩니다. 실험에서는 최대 1,000만 노드까지 검증했고, 메타데이터 오버헤드를 약 40TB에서 28MB로 줄였습니다.

비잔틴 공격에 대비해 계층적 Multi-Krum 방식을 구현해 55.5%의 비잔틴 탄력성을 확보했습니다. 또한 모든 글로벌 업데이트는 zk-SNARK로 약 10ms 내에 검증되므로 집계자를 신뢰할 필요가 없습니다.

스트리밍 아키텍처로 대규모 노드 시뮬레이션 시에도 RAM 사용량이 60MB 미만입니다. 런타임은 Go 1.24 + Wasmtime, SDK는 고성능 Python 브릿지를 사용합니다.

소스와 형식적 검증 자료는 다음 레포에서 확인할 수 있습니다: Sovereign Map FL, Sovereign-Mohawk-Proto, 그리고 The Six-Theorem Stack(형식적 검증 문서).

프라이버시 보존형 로컬 LLM 파인튜닝이나 분산 추론 검증에 이걸 적용하는 것에 대한 의견을 듣고 싶습니다. 피드백 주시면 감사하겠습니다.

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 올라왔나: 작성자는 엣지 디바이스가 많은 환경에서 연합학습이 확장성과 신뢰 문제로 한계에 직면한 문제를 해결하려고 본 프로젝트를 개발하고 공개했습니다. 넓은 노드 수에서도 효율적으로 동작하고, 악의적 노드나 중앙 집계자에 대한 신뢰 문제를 낮추려는 목적입니다.

작성자가 실제로 묻거나 걱정하는 점: 이 기술이 실세계의 프라이버시 보존형 LLM 파인튜닝이나 분산 추론 검증에 적합한지, 배포와 운영에서 예상되는 문제(예: 통신 비용, 보안, 노드 간 신뢰, 리소스 제약)를 어떻게 해결할지에 대한 피드백을 원합니다.

핵심 개념을 간단히 설명(비전문가용): 연합학습은 데이터가 디바이스에 남아 있는 상태로 모델을 함께 학습하는 방식입니다. O(d·n)은 통신비용이 노드 수에 비례해 커진다는 뜻이고, O(d log n)은 노드가 많아져도 통신 증가가 훨씬 완만하다는 의미입니다. 비잔틴 저항성은 일부 노드가 악의적으로 행동해도 전체 결과에 크게 영향을 주지 않는 능력입니다. zk-SNARK는 집계자가 보내는 결과를 검증자가 빠르게 검증할 수 있게 해주는 암호학적 증명으로, 집계자를 무조건 신뢰할 필요를 줄입니다.

결론적으로 이 프로젝트는 '대규모(수백만~천만 수준) 환경에서 더 효율적이고 검증 가능한 연합학습'을 목표로 하며, 투자자나 엔지니어 입장에서는 확장성, 보안성, 운영 복잡도(특히 실제 배포 시의 네트워크·리소스 요구) 등을 중점적으로 평가할 필요가 있습니다.