تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يُعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى في عتبة التكنولوجيا، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية التطبيق الفعلي. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في طاقة حسابية كبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعله "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكلة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركز، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، بالإضافة إلى التدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذه المقالة.
تعتبر التدريب المركزي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم إنجاز جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، بدءًا من الأجهزة ( مثل NVIDIA GPU )، والبرامج الأساسية ( مثل CUDA و cuDNN )، ونظام جدولة المجموعات ( مثل Kubernetes )، إلى إطار التدريب ( مثل PyTorch ) القائم على واجهة NCCL. يتم تنسيق جميع المكونات بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه الهندسة المعمارية المتكاملة للغاية تحقيق أعلى كفاءة في مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات تحمل الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT و Gemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية والسيطرة على الموارد، ولكنها تعاني في الوقت نفسه من مشكلات الاحتكار البياني، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
يعتبر التدريب الموزع الطريقة السائدة لتدريب النماذج الكبيرة حاليا. يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج وتوزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، بهدف تجاوز قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديها ميزات "اللامركزية" فيزيائيا، إلا أن التحكم والتنظيم والتزامن لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية ناقل NVLink عالية السرعة، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الطرق السائدة:
التوازي البيانات: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة مع مشاركة المعلمات، تحتاج إلى مطابقة أوزان النموذج
التوازي في النموذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق توسع قوي
تنفيذ متسلسل على مراحل: زيادة معدل الإنتاج
التجزئة التناسقية: تحسين تقسيم حساب المصفوفة، وزيادة درجة التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مشابهًا لمدير واحد يقود عن بُعد تعاون موظفي عدة "مكاتب" لإكمال المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا مثل (GPT-4 وGemini وLLaMA وغيرها ) بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزتها الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة حافة ) تتعاون في إكمال مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، غالبًا من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتساعد آليات الحوافز المشفرة في ضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة تباين الأجهزة وتقسيم المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتباينة، وانخفاض كفاءة تقسيم المهام
اختناق كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر ، واختناق مزامنة التدرج واضح
نقص التنفيذ الموثوق: نقص في بيئة التنفيذ الموثوق، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك بالفعل في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز تحكم مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الاستثناءات معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كل منهم بقوة حسابية لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا منهجيًا، يتضمن جوانب متعددة مثل بنية النظام، بروتوكول الاتصال، أمان التشفير، الآلية الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن أن يكون "تعاونًا فعالًا + تحفيزًا للصدق + نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجميع معلمات النموذج بشكل مركزي، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية ( مثل الرعاية الصحية والمالية ). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما يمتلك أيضًا مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية المسيطر عليها" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
جدول مقارنة شامل لأساليب تدريب الذكاء الاصطناعي( بنية تقنية × تحفيز الثقة × خصائص التطبيق)
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نماذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، وبسبب تعقيد بنية المهام، أو احتياجات الموارد العالية جداً، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب لإكماله بكفاءة بين العقد غير الموثوق بها والمتنوعة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في شبكة مفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة القوية مثل الرعاية الصحية، والمالية، وبيانات حساسة ( مقيدة بالامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى أساس حوافز التعاون مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ) إلى دوافع المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف وسهولة التوازي والتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، تدريب وتسمية البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، بالإضافة إلى سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية التوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل القوة الحوسبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، والمحسنات الموزعة.
)# نظرة عامة على ملاءمة مهام التدريب اللامركزية
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على جبهة التكنولوجيا، كل من Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تعتبر مسارات التنفيذ لكل من Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وتناقش المزيد من الفروقات والعلاقات التكميلية في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
(# Prime Intellect: رائد الشبكة التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تحتاج إلى الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب، والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهمته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، في إنشاء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect والموارد القيمة للوحدات الأساسية
![ثورة تقنية من نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الأساسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار عمل لنمذجة المهام وتنفيذها تم تخصيصه لسيناريوهات التدريب اللامركزية من قبل Prime Intellect، مصمم خصيصًا للشبكات المتنوعة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف مناسب أولوياً، حيث يفصل بشكل هيكلي عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال حلقة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم الخاضعة للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس أيضًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيف الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة وفحص السياسة المحلية( هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب قدمتها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يقوم بتحليل المسارات المحلية للتناسق بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث السياسة"، لإكمال عملية التحقق الهيكلية الخفيفة. إنه يحول لأول مرة المسارات السلوكية أثناء عملية التدريب إلى كائنات يمكن التحقق منها، مما يمثل ابتكاراً رئيسياً لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون الحاجة إلى الثقة، ويوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية يمكن تدقيقها وتحفيزها.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول نشر وتجمع الوزن الذي صممه Prime Intellect، مصمم خصيصًا لبيئات الشبكة الحقيقية التي تعاني من اللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغيرات حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح للعديد من العقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ من قابلية التوسع وقدرة التحمل في التدريب اللامركزي، مما يجعله الأساس الرئيسي لبناء توافق وزن مستقر وتدريب مستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وقد تم تصميمه خصيصًا لتحديات مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد التي غالبًا ما تحدث في التدريب اللامركزي. يعتمد هيكله على البيانات المتوازية، من خلال بناء هياكل سطحية مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكاليف الاتصالات العالية الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. بدمج التحديثات غير المتزامنة وآلية التحمل من نقاط التوقف، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني على مستوى العالم، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل مشاكل التكيف في مكتبات الاتصالات التقليدية ) مثل NCCL وGloo( في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتفرقة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي مكون أساسي يدعم القدرة على التواصل غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد حسنت بشكل ملحوظ من تحمل النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة من خلال توفير أساس الاتصال "لآخر كيلومتر".
ثالثاً، شبكة Prime Intellect التحفيزية وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق، وغير مرخصة، وتتمتع بآلية حوافز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت استنادًا إلى المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاثة أنواع من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن والمسارات الملاحظة
عقد التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات
تتضمن العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
رابعًا، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب لامركزي يمكن التحقق منه
أصدرت Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهو كامل
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
7
مشاركة
تعليق
0/400
ForkMonger
· منذ 19 س
lol الذكاء الاصطناعي المركزي هو مجرد حوكمة تنتظر أن يتم استغلالها... حان الوقت لعمل fork لهذه الفلسفة بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaNeighbor
· منذ 19 س
تدريب جيد احترافيون لديهم المال ليلعبوا
شاهد النسخة الأصليةرد0
SquidTeacher
· منذ 19 س
قرأت المقالة شعرت بالتعب الشديد الكلمات الرئيسية هربت
شاهد النسخة الأصليةرد0
WhaleMistaker
· منذ 19 س
تدريب قوة الحوسبة غالي 🐔... من سيعوضني؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
MEV_Whisperer
· منذ 19 س
من لديه قوة الحوسبة هو من يقرر...
شاهد النسخة الأصليةرد0
SilentObserver
· منذ 19 س
قوة الحوسبة تكلفة كبيرة!!
شاهد النسخة الأصليةرد0
LightningPacketLoss
· منذ 19 س
جئت لأتحدث عن الذكاء الاصطناعي، بطاقة الرسوميات الخاصة بي فقط 225 واط، أبكي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يُعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى في عتبة التكنولوجيا، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية التطبيق الفعلي. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في طاقة حسابية كبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعله "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكلة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركز، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، بالإضافة إلى التدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذه المقالة.
تعتبر التدريب المركزي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم إنجاز جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، بدءًا من الأجهزة ( مثل NVIDIA GPU )، والبرامج الأساسية ( مثل CUDA و cuDNN )، ونظام جدولة المجموعات ( مثل Kubernetes )، إلى إطار التدريب ( مثل PyTorch ) القائم على واجهة NCCL. يتم تنسيق جميع المكونات بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه الهندسة المعمارية المتكاملة للغاية تحقيق أعلى كفاءة في مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات تحمل الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT و Gemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية والسيطرة على الموارد، ولكنها تعاني في الوقت نفسه من مشكلات الاحتكار البياني، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
يعتبر التدريب الموزع الطريقة السائدة لتدريب النماذج الكبيرة حاليا. يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج وتوزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، بهدف تجاوز قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديها ميزات "اللامركزية" فيزيائيا، إلا أن التحكم والتنظيم والتزامن لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية ناقل NVLink عالية السرعة، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الطرق السائدة:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مشابهًا لمدير واحد يقود عن بُعد تعاون موظفي عدة "مكاتب" لإكمال المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا مثل (GPT-4 وGemini وLLaMA وغيرها ) بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزتها الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة حافة ) تتعاون في إكمال مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، غالبًا من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتساعد آليات الحوافز المشفرة في ضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كل منهم بقوة حسابية لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا منهجيًا، يتضمن جوانب متعددة مثل بنية النظام، بروتوكول الاتصال، أمان التشفير، الآلية الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن أن يكون "تعاونًا فعالًا + تحفيزًا للصدق + نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجميع معلمات النموذج بشكل مركزي، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية ( مثل الرعاية الصحية والمالية ). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما يمتلك أيضًا مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية المسيطر عليها" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
جدول مقارنة شامل لأساليب تدريب الذكاء الاصطناعي( بنية تقنية × تحفيز الثقة × خصائص التطبيق)
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نماذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، وبسبب تعقيد بنية المهام، أو احتياجات الموارد العالية جداً، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب لإكماله بكفاءة بين العقد غير الموثوق بها والمتنوعة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في شبكة مفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة القوية مثل الرعاية الصحية، والمالية، وبيانات حساسة ( مقيدة بالامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى أساس حوافز التعاون مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ) إلى دوافع المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف وسهولة التوازي والتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، تدريب وتسمية البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، بالإضافة إلى سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية التوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل القوة الحوسبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، والمحسنات الموزعة.
)# نظرة عامة على ملاءمة مهام التدريب اللامركزية
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على جبهة التكنولوجيا، كل من Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تعتبر مسارات التنفيذ لكل من Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وتناقش المزيد من الفروقات والعلاقات التكميلية في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
(# Prime Intellect: رائد الشبكة التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تحتاج إلى الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب، والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهمته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، في إنشاء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect والموارد القيمة للوحدات الأساسية
![ثورة تقنية من نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الأساسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار عمل لنمذجة المهام وتنفيذها تم تخصيصه لسيناريوهات التدريب اللامركزية من قبل Prime Intellect، مصمم خصيصًا للشبكات المتنوعة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف مناسب أولوياً، حيث يفصل بشكل هيكلي عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال حلقة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم الخاضعة للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس أيضًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيف الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة وفحص السياسة المحلية( هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب قدمتها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يقوم بتحليل المسارات المحلية للتناسق بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث السياسة"، لإكمال عملية التحقق الهيكلية الخفيفة. إنه يحول لأول مرة المسارات السلوكية أثناء عملية التدريب إلى كائنات يمكن التحقق منها، مما يمثل ابتكاراً رئيسياً لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون الحاجة إلى الثقة، ويوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية يمكن تدقيقها وتحفيزها.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول نشر وتجمع الوزن الذي صممه Prime Intellect، مصمم خصيصًا لبيئات الشبكة الحقيقية التي تعاني من اللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغيرات حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح للعديد من العقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ من قابلية التوسع وقدرة التحمل في التدريب اللامركزي، مما يجعله الأساس الرئيسي لبناء توافق وزن مستقر وتدريب مستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وقد تم تصميمه خصيصًا لتحديات مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد التي غالبًا ما تحدث في التدريب اللامركزي. يعتمد هيكله على البيانات المتوازية، من خلال بناء هياكل سطحية مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكاليف الاتصالات العالية الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. بدمج التحديثات غير المتزامنة وآلية التحمل من نقاط التوقف، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني على مستوى العالم، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل مشاكل التكيف في مكتبات الاتصالات التقليدية ) مثل NCCL وGloo( في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتفرقة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي مكون أساسي يدعم القدرة على التواصل غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد حسنت بشكل ملحوظ من تحمل النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة من خلال توفير أساس الاتصال "لآخر كيلومتر".
ثالثاً، شبكة Prime Intellect التحفيزية وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق، وغير مرخصة، وتتمتع بآلية حوافز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت استنادًا إلى المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاثة أنواع من الأدوار الأساسية:
تتضمن العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
رابعًا، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب لامركزي يمكن التحقق منه
أصدرت Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهو كامل