Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої кооперації

У повному ланцюгу створення цінності AI найвищі витрати ресурсів і технологічні бар'єри має етап навчання моделей, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та реальний ефект застосування. На відміну від легковісних викликів на етапі інференції, процес навчання потребує постійних масштабних обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних оптимізаційних алгоритмів, що робить його справжньою "важкою промисловістю" побудови AI-систем. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.

Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним методом, який виконується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де всі етапи навчання, від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи управління кластером до всіх компонентів навчального фреймворку, координуються єдиною системою контролю. Така глибока співпраця архітектури забезпечує досягнення оптимальної ефективності в розподілу пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмах відмовостійкості, що робить її дуже підходящою для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але також існують проблеми з монополією даних, бар'єрами для ресурсів, споживанням енергії та ризиками одноточкових відмов.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей на сьогодні, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислення та зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично має "розподілений" характер, але в цілому все ще контролюється централізованою організацією для управління та синхронізації, зазвичай працює в середовищі високошвидкісних локальних мереж, через технологію швидкісної міжмашинної шини NVLink, головний вузол єдино координує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Паралельне оброблення даних: кожен вузол тренує різні дані, параметри спільні, потрібно узгодити ваги моделі
• Модельна паралельність: розміщення різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості;
• Паралельні канали: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної спроможності;
• Тензорне паралельне виконання: детальне поділ матричних обчислень, підвищення ступеня паралелізму.

Розподілене навчання є комбінацією "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же бос дистанційно керує співробітниками з кількох "офісів", які співпрацюють для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються саме таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основна характеристика полягає в тому, що кілька недовірливих вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або крайніми пристроями ), які спільно виконують завдання тренування без центрального координатора, зазвичай за допомогою протоколу для розподілу завдань та співпраці, а також завдяки механізму криптостимулювання, що забезпечує добросовісність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі розподілу: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань;
• Проблеми з ефективністю зв'язку: нестабільність мережевої комунікації, помітні обмеження в синхронізації градієнтів;
• Відсутність довіреного виконання: відсутність довіреного виконавчого середовища ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях.
• Відсутність єдиної координації: немає центрального диспетчера, складний розподіл завдань і механізм відкату помилок.

Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносить обчислювальну потужність для спільного тренування моделі, але "справді здійсненне масове децентралізоване тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює системну архітектуру, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, валідацію моделей та багато інших аспектів, але чи можливо "ефективно співпрацювати + стимулювати чесність + отримати правильні результати" все ще перебуває на ранній стадії прототипування.

Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленою та Децентралізація, підкреслює локальне збереження даних, централізовану агрегацію параметрів моделі, підходить для сценаріїв, що акцентують увагу на відповідності вимогам конфіденційності (, таких як медицина, фінанси ). Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні кооперативні можливості, одночасно володіючи перевагами розподілених даних у Децентралізація навчанні, але все ще залежить від надійних координаторів і не має повністю відкритих або антикорупційних характеристик. Це можна розглядати як "контрольовану Децентралізація" у сценаріях відповідності вимогам конфіденційності, з відносно м'якими вимогами до навчальних завдань, структур довіри та комунікаційних механізмів, що робить його більш придатним для промислових перехідних архітектур.

Порівняльна таблиця парадигм навчання AI( технічна архітектура × Довіра та винагорода × Характеристики застосування)

Децентралізація тренування меж, можливості та реальні шляхи

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдань, високі вимоги до ресурсів або значні труднощі 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 швидкої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективний розподіл та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету (, такі як медичні, фінансові та конфіденційні дані ), підлягають юридичним та етичним обмеженням, що унеможливлює відкритий обмін; а завдання (, які не мають основи для співпраці, такі як закриті моделі підприємств або навчання внутрішніх прототипів ), позбавлені зовнішнього стимулу для участі. Ці межі разом формують реальні обмеження децентралізованого навчання сьогодні.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдопитанням. Насправді, у типах завдань, які є легковаговими, легко паралельними та можуть бути стимулюючими, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Сюди входять, але не обмежуються: LoRA тонка настройка, завдання після навчання для поведінкового вирівнювання (, такі як RLHF, DPO ), завдання збору та анотації даних, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю периферійних пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і терпимість до гетерогенних обчислювальних потужностей, що робить їх дуже придатними для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.

Децентралізація тренувальних завдань адаптивність загальний огляд

Децентралізація тренування класичних проектів аналіз

Наразі в передових галузях децентралізованого навчання та федеративного навчання, представницькі блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технологічної інноваційності та складності інженерної реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмах, представляючи передові напрямки поточних теоретичних досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io відносно чіткі, вже можна побачити початковий інженерний прогрес. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерні архітектури цих п'яти проектів, а також подальше обговорення їхніх відмінностей та взаємодоповнюючих відносин у децентралізованій системі навчання AI.

Prime Intellect: Попередник кооперативних мереж підкріпленого навчання з перевірюваними траєкторіями навчання

Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ без необхідності в довірі, яка дозволить кожному брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect хоче за допомогою трьох основних модулів PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST створити систему децентралізованого навчання ШІ з можливістю верифікації, відкритістю та повноцінним механізмом стимулювання.

Одна, структура та ключова цінність модуля протоколу Prime Intellect

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: декомпонована асинхронна архітектура завдань посилювального навчання

PRIME-RL є фреймворком моделювання та виконання завдань, спеціально розробленим Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, призначеним для гетерогенних мереж та асинхронної участі. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний об'єкт адаптації, структурно декомпонуючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати з механізмами валідації та агрегації через стандартизовані інтерфейси. У порівнянні з традиційними процесами навчання з наглядом, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в умовах безцентрового управління, що знижує складність системи та закладає основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань та еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки тренування

TOPLOC(Достовірне спостереження та перевірка політики-локальності) є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання політики на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не потребує повторного обчислення всіх моделей, а замість цього аналізує локальні послідовності узгодженості між "послідовностями спостережень ↔ оновленнями політики", щоб завершити верифікацію легковагової структури. Вперше він перетворює поведінкові траєкторії навчального процесу на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу навчальних винагород без довіри, і надає здійсненний шлях для створення аудиторської, стимулюючої децентралізованої мережі співпраці в навчанні.

SHARDCAST: асинхронна агрегація ваг та протокол поширення

SHARDCAST є протоколом поширення та агрегації ваг, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених по пропускній здатності та змінних за станом вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм поширення gossip з локальною синхронізацією, що дозволяє кільком вузлам продовжувати подавати часткові оновлення в умовах асинхронності, досягаючи поступової конвергенції ваг та багатоверсійної еволюції. На відміну від централізованих або синхронних методів AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, є основою для побудови стабільної консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: Рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк

OpenDiLoCo – це незалежна реалізація та відкритий комунікаційний оптимізаційний фреймворк команди Prime Intellect, оснований на концепції DiLoCo, запропонованій DeepMind, спеціально розроблений для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, що часто зустрічаються в децентралізованому навчанні. Його архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як кільце, розширювач, малосвітова, уникаючи високих витрат на комунікацію при глобальній синхронізації, покладаючись лише на сусідні вузли для спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та периферійним пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи можливість участі в глобальному кооперативному навчанні, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованих навчальних мереж.

PCCL:Бібліотека співпраці в комунікаціях

PCCL(Prime Collective Communication Library) є легковаговою бібліотекою зв'язку, створеною Prime Intellect для децентралізованого AI тренувального середовища, що має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних бібліотек зв'язку(, таких як NCCL, Gloo), в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує рідкісну топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є основним компонентом для підтримки асинхронних можливостей зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує толерантність до пропускної здатності та сумісність пристроїв тренувальної мережі, прокладаючи "останню милю" комунікаційної інфраструктури для створення справжньої відкритої, бездоверчої мережі спільного навчання.

Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей

Prime Intellect побудував бездозвільну, перевірену, з економічними стимулами навчальну мережу, що дозволяє кожному брати участь у завданнях та отримувати винагороду на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначення навчального середовища, початкової моделі, функції винагороди та стандартів валідації
• Навчальні вузли: виконання локального навчання, подання оновлень ваг і спостережуваних траєкторій
• Вузли верифікації: використовують механізм TOPLOC для перевірки достовірності навчальної поведінки та беруть участь у розрахунку винагороди та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає в себе публікацію завдань, навчання вузлів, перевірку траєкторій, агрегацію ваг та виплату винагород, формуючи стимулюючий замкнений цикл навколо "реальної навчальної поведінки".

Чотири, INTELLECT-2: перший перевіряємий децентралізований тренувальний модельний випуск

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перший у світі продукт, який був створений за допомогою асинхронної, бездокументної Децентралізації вузлів.