Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізації та співпраці

У повній ціннісній ланцюгу ШІ, навчання моделей є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найвищими технологічними бар'єрами, який безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичний ефект застосування. На відміну від легковагого виклику на етапі інференції, процес навчання вимагає постійних великих обсягів обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, методи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке буде обговорюватися в цій статті.

Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним методом, який здійснюється єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, що включає весь процес навчання, від апаратного забезпечення (, такого як NVIDIA GPU ), до базового програмного забезпечення ( CUDA, cuDNN ), системи управління кластерами (, такі як Kubernetes ), до навчальних фреймворків (, таких як PyTorch на основі NCCL ); всі компоненти координуються єдиною системою управління. Ця архітектура з глибокою співпрацею забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що робить її дуже підходящою для навчання великих моделей, таких як GPT і Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але одночасно має проблеми монополії на дані, бар'єри для ресурсів, споживання енергії та ризики єдиної точки.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично воно має "розподілені" характеристики, але загалом все ще контролюється централізованими організаціями для управління та синхронізації, зазвичай працює в середовищі швидкої локальної мережі, використовуючи технологію NVLink для швидкого з'єднання, де головний вузол координує всі підзадачі. Основні методи включають:

• Паралельність даних: кожен вузол навчає різні дані, параметри діляться, необхідно відповідати вагам моделі
• Паралелізм моделей: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості
• Паралельне виконання: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної здатності
• Тензорне паралелізм: тонке розділення матричних обчислень, підвищення паралельної градації

Розподілене навчання є комбінацією "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же бос дистанційно керує співробітниками в кількох "офісах" для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі (GPT-4, Gemini, LLaMA та інші ) навчаються цим способом.

Децентралізація тренування означає більш відкритий і стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні характеристики: кілька недовірливих вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або краєвими пристроями ), які спільно виконують завдання з навчання без центрального координатора, зазвичай через протоколи, що керують розподілом завдань і співпрацею, а також завдяки механізмам криптостимула для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі сегментації: висока складність узгодження гетерогенних пристроїв, низька ефективність сегментації завдань
• Проблема ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, явний гудок синхронізації градієнта
• Відсутність довіреного виконання: відсутність довіреного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях
• Відсутність єдиного координаційного центру: немає центрального диспетчера, складний механізм розподілу завдань та відкату при виникненні помилок

Децентралізоване навчання можна зрозуміти як: групу глобальних добровольців, які кожен вносять свої обчислювальні потужності для спільного навчання моделі, але "справжнє масштабне децентралізоване навчання" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, верифікацію моделей та інші рівні, але чи можливо "спільно ефективно + стимулювати чесність + результати правильні" все ще перебуває на ранній стадії прототипування.

Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленістю та децентралізацією підкреслює локальне збереження даних, централізовану агрегацію параметрів моделі, підходить для сценаріїв, що акцентують увагу на відповідності конфіденційності, таких як охорона здоров'я, фінанси (. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні кооперативні можливості, одночасно має переваги розподілених даних у децентралізованому навчанні, але все ж залежить від надійної координаційної сторони, не має повністю відкритих і антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як "контрольовану децентралізацію" в сценаріях відповідності конфіденційності, з порівняно м'якими вимогами до навчальних завдань, довірчих структур та комунікаційних механізмів, що більше підходить для промислових перехідних архітектур.

) Порівняльна таблиця парадигм навчання ШІ### Технологічна архітектура × Довіра та стимули × Характеристики застосування(

![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до децентралізованої співпраці технічна революція])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) Децентралізація тренування: межі, можливості та реальні шляхи

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, високі вимоги до ресурсів або велику складність співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від високої пам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює ефективне розподілення та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету ###, такі як медичні, фінансові, конфіденційні дані (, обмежені правовою відповідністю та етичними обмеженнями, не можуть бути відкрито поділені; а завдання ) без основи для співпраці, такі як закриті моделі підприємств або навчання внутрішніх прототипів (, не мають зовнішньої мотивації для участі. Ці межі разом складають реальні обмеження децентралізованого навчання сьогодні.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є хибним твердженням. Насправді, у структурах з легкою вагою, які легко паралелізуються і можуть бути стимульовані, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Включаючи, але не обмежуючись: LoRA доопрацювання, завдання посттренування, пов'язані з поведінкою ), такі як RLHF, DPO (, завдання навчання та маркування за допомогою краудсорсингу, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв’язаність і терпимість до гетерогенної обчислювальної потужності, що робить їх дуже придатними для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.

)# Огляд адаптивності тренувальних завдань з Децентралізації

![Еволюція парадигм навчання штучного інтелекту: від централізованого контролю до Децентралізації співпраці технічна революція]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентралізація тренувальних класичних проектів аналіз

Наразі у сфері децентралізованого навчання та федеративного навчання, представницькі блокчейн-проекти, головним чином, включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технічної інноваційності та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та проектуванні алгоритмів, що представляє передові напрямки сучасних теоретичних досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io є відносно зрозумілими, уже можна спостерігати початковий прогрес у інженерії. У цій статті поетапно буде проаналізовано основні технології та інженерні архітектури цих п'яти проектів, а також подальше обговорення їх відмінностей та взаємодоповнюючих відносин у децентралізованій системі навчання ШІ.

Prime Intellect: тренувальні траєкторії, що підлягають верифікації, посилювальна навчальна кооперативна мережа піонерів

Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ, яка не потребує довіри, щоб будь-хто міг брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити децентралізовану систему навчання ШІ з перевірюваністю, відкритістю та повною системою стимулів за допомогою трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один. Структура стеку протоколу Prime Intellect та цінність ключових модулів

![Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: архітектура завдань асинхронного підкріплювального навчання з розділенням

PRIME-RL є рамкою для моделювання та виконання завдань, спеціально розробленою Prime Intellect для децентралізованих навчальних сценаріїв, призначеною для гетерогенних мереж і асинхронної участі. Вона використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний об'єкт, структурно декомпозуючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикл завдань на локальному рівні та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами валідації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами навчання під наглядом, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в умовах безцентрового розподілу, що знижує складність системи та закладає основу для підтримки паралельних багатозадачних процесів та еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання

TOPLOC)Довірене спостереження & Перевірка локальності( є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення того, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання політики на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторного обчислення повної моделі, а аналізує локальні послідовності узгодженості між "послідовністю спостережень ↔ оновленням політики" для виконання верифікації легковагової структури. Вперше в процесі навчання поведінкові траєкторії перетворюються на верифіковані об'єкти, що є ключовою інновацією для досягнення бездоверчого розподілу навчальних винагород, що забезпечує здійсненний шлях для побудови перевіряємих, стимулюючих децентралізованих кооперативних навчальних мереж.

SHARDCAST: асинхронний протокол агрегації та поширення ваг

SHARDCAST є протоколом вагового розповсюдження та агрегації, розробленим компанією Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених пропускною здатністю та з мінливими станами вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм розповсюдження gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам безперервно подавати часткові оновлення в умовах несинхронізації, забезпечуючи поступову конвергенцію ваг та еволюцію версій. У порівнянні з централізованими чи синхронізованими методами AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість та відмовостійкість децентралізованого навчання, що є основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк

OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим програмним забезпеченням оптимізаційної рамки зв'язку, розробленою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind. Вона спеціально розроблена для вирішення таких проблем, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв і нестабільність вузлів, які часто виникають під час децентралізованого навчання. Її архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом побудови рідкісних топологічних структур, таких як кільце, розширювач, малий світ, що дозволяє уникнути високих витрат на зв'язок, пов'язаних із глобальною синхронізацією, і для завершення спільного навчання моделі покладається лише на сусідні вузли. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи участь у глобальному співпраці з навчання, і є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованих навчальних мереж.

PCCL:Бібліотека спільного зв'язку

PCCL)Prime Collective Communication Library( є легковаговою бібліотекою зв'язку, створеною Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання AI, яка має на меті вирішити адаптаційні вузькі місця традиційних бібліотек зв'язку), таких як NCCL, Gloo( у гетерогенних пристроях і мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронні комунікаційні можливості протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує толерантність до пропускної здатності навчальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи "остання милю" комунікаційної основи для побудови справжньої відкритої, бездокументної мережі спільного навчання.

Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей

Prime Intellect побудував мережу тренування, що не потребує дозволів, є перевірною та має економічні стимули, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороду на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначити навчальне середовище, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
• Тренувальний вузол: виконання локального навчання, подання оновлень ваг та спостережувальних траєкторій
• Вузли верифікації: використання механізму TOPLOC для перевірки справжності навчальної поведінки, а також участь у розрахунку винагороди та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг )SHARDCAST( та виплату винагород, що формує інвестиційний закритий цикл навколо "реальної навчальної поведінки".

![Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до Децентралізації спільної технологічної революції])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Чотири, INTELLECT-2: перший перевіряємий децентралізований тренувальний модуль

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це повна