Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці

У повній ціннісній ланцюзі AI навчання моделі є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найвищими технічними вимогами, що безпосередньо визначає межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. У порівнянні з легковаговим викликом на етапі висновку, процес навчання вимагає постійних великих обсягів обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних і інтенсивної підтримки алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" для 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 буде детально обговорено в цій статті.

Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним методом, що здійснюється єдиною установою в локальному кластері з високою продуктивністю, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи розподілу кластеру до всіх компонентів навчальної рамки, координується єдиною системою управління. Така глибока синхронізація архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що робить її дуже підходящою для навчання масштабних моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але водночас існують проблеми з монополією даних, бар'єрами для ресурсів, споживанням енергії та ризиками єдиної точки.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей сьогодні, його суть полягає у розподілі завдань навчання моделі на кілька машин, які працюють спільно, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично воно має "дистрибутивні" характеристики, в цілому все ще контролюється та координується централізованою організацією, часто працює в середовищі високошвидкісної локальної мережі, через технологію високошвидкісної інтерконектної шини NVLink, головний вузол узгоджує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Дані в паралельному режимі: кожен вузол навчає різні дані, параметри спільні, потрібно відповідати вагам моделі
• Модельна паралельність: розміщення різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості;
• Паралельна обробка: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної спроможності;
• Тензорне паралелювання: тонка сегментація матричних обчислень, підвищення паралельності.

Розподілене навчання є поєднанням "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же начальник дистанційно керує співробітниками в кількох "офісах", щоб виконати завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються саме таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий і стійкий до цензури шлях у майбутнє. Основна характеристика полягає в тому, що: кілька недовірливих вузлів співпрацюють у виконанні завдань навчання без центрального координатора, зазвичай шляхом протоколу, що керує розподілом завдань та співпрацею, а також за допомогою механізму криптостимулів, що забезпечує чесність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та складнощі сегментації: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність сегментації завдань;
• Вузьке місце в ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, явне вузьке місце в синхронізації градієнтів;
• Відсутність довіреного виконання: відсутність довіреного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях;
• Відсутність єдиної координації: немає центрального диспетчера, розподіл завдань, механізм відкату аномалій складний.

Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносять свої обчислювальні потужності для спільного навчання моделі, але "справді ефективне велике децентралізоване тренування" все ще є системною інженерною проблемою, що стосується архітектури системи, комунікаційних протоколів, криптографічної безпеки, економічних механізмів, валідації моделі та багатьох інших аспектів, але питання про те, чи може бути "спільна ефективність + мотивація до чесності + правильність результатів" все ще перебуває на ранній стадії прототипування.

Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленим та децентралізованим підходами підкреслює локальне збереження даних, централізовану агрегацію параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, де важлива відповідність вимогам конфіденційності. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та можливості локальної кооперації, одночасно володіючи перевагами розподілу даних децентралізованого навчання, але все ще залежить від надійної координаційної сторони і не має повністю відкритих та антицензурних характеристик. Його можна розглядати як "контрольоване децентралізоване" рішення для сценаріїв, що вимагають конфіденційності, де навчальні завдання, структура довіри та механізми зв’язку є відносно помірними, що робить його більш підходящим для промислового перехідного розгортання.

Децентралізація тренування меж, можливостей та реальних шляхів

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У певних сценаріях, через складність структури завдання, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або труднощі в співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей зазвичай покладається на високу пам'ять, низьку затримку і високу пропускну здатність, що ускладнює їх ефективне розподілення та синхронізацію в відкритих мережах; завдання, пов'язані з конфіденційністю даних та суворими обмеженнями суверенітету, обмежені юридичними вимогами та етичними обмеженнями, що унеможливлює відкритий обмін; а завдання, які не мають основи для співпраці, позбавлені зовнішніх стимулів для участі. Ці межі разом утворюють реальні обмеження поточного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдопроблемою. Насправді, в структурах з легким навантаженням, легкими для паралелізації, та в завданнях, що можуть бути стимульовані, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Включаючи, але не обмежуючись: налаштуванням LoRA, завданнями після навчання з вирівнюванням поведінки, навчанням та маркуванням даних з краудсорсингом, тренуванням малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценаріями кооперативного навчання з участю пристроїв на краю. 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 можливості.

Децентралізація тренувальних класичних проектів аналіз

Наразі у сфері 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 реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмічному дизайні, представляючи сучасні теоретичні напрямки досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io відносно чіткі, вже можна побачити початковий прогрес у інженерії. У цій статті ми поетапно проаналізуємо ключові технології та інженерну архітектуру цих п'яти проектів, а також подальше обговорення їх відмінностей та взаємодоповнюючих зв'язків у системі децентралізованого AI навчання.

Prime Intellect: Тренувальна траєкторія може бути перевірена в посиленому навчанні кооперативної мережі піонера

Prime Intellect прагне створити AI-мережу навчання без довіри, щоб будь-хто міг брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити децентралізовану систему навчання AI з перевіряємістю, відкритістю та повноцінним механізмом стимулювання за допомогою трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один. Структура стеку протоколу Prime Intellect та цінність ключових модулів

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: Архітектура завдань асинхронного зміцнюючого навчання з розділенням

PRIME-RL є фреймворком моделювання та виконання завдань, розробленим Prime Intellect для децентралізованих навчальних сценаріїв, спеціально спроектованим для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує посилене навчання як пріоритетний об'єкт адаптації, структурно розділяючи процеси навчання, інференції та завантаження ваг, що дозволяє кожному тренувальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань на місцевому рівні та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами контрольованого навчання, PRIME-RL більше підходить для реалізації гнучкого навчання в середовищах без центрального управління, знижуючи складність системи та закладаючи основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань та еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки тренування

TOPLOC є основним механізмом верифікації навчання, запропонованим Prime Intellect, що використовується для визначення того, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не покладається на повторне обчислення всієї моделі, а здійснює верифікацію легковісної структури через аналіз локально узгоджених траєкторій між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії". Він вперше перетворює траєкторії поведінки під час навчання на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовою інновацією для реалізації бездоверчої системи розподілу винагороди за навчання, надаючи здійсненний шлях для створення аудованої та стимулюючої децентралізованої мережі спільного навчання.

SHARDCAST: асинхронний протокол об'єднання та розповсюдження ваг

SHARDCAST є протоколом вагового поширення та агрегації, розробленим Prime Intellect, спеціально оптимізованим для асинхронних, обмежених за пропускною здатністю та з постійно змінним станом вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм поширення gossip та локальну синхронізуючу стратегію, що дозволяє кільком вузлам продовжувати надсилати часткові оновлення в умовах асинхронного стану, досягаючи поступової конвергенції ваг та еволюції версій. В порівнянні з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST значно покращує масштабованість та стійкість до збоїв в децентралізованому навчанні, будучи основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервних ітерацій навчання.

OpenDiLoCo: Розріджена асинхронна комунікаційна рамка

OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим исходним кодом оптимізаційного фреймворку зв'язку, розробленим командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, який спеціально створений для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, що часто зустрічаються під час децентралізованого навчання. Його архітектура базується на паралельному обробленні даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як Кільце, Розширювач, Малосвітові мережі, що дозволяє уникнути високих витрат на зв'язок глобальної синхронізації, покладаючись лише на сусідні вузли для виконання кооперативного навчання моделі. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи можливість участі у глобальному кооперативному навчанні, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.

PCCL:Бібліотека координаційного зв'язку

PCCL - це легка бібліотека зв'язку, розроблена Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання AI, яка має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних бібліотек зв'язку в гетерогенних пристроях та 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 асинхронну комунікацію протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує толерантність до пропускної здатності мережі навчання та сумісність пристроїв, відкриваючи "остання миля" комунікаційної інфраструктури для створення справді відкритої, без необхідності довіри, мережі кооперативного навчання.

Три, мережа стимулювання Prime Intellect та розподіл ролей

Prime Intellect створив мережу навчання без дозволу, що підлягає перевірці 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 середовище навчання, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
• Тренувальний вузол: виконання локального навчання, подача оновлень ваг та спостереження за траєкторією
• Вузли перевірки: використання механізму TOPLOC для перевірки справжності навчальної поведінки та участі в обчисленні винагороди та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг та виплату винагород, що утворює заохочувальний замкнутий цикл навколо "реальної навчальної поведінки".

Чотири, INTELLECT-2: випуск першої перевірної децентралізованої навчальної моделі

Prime Intellect випустив INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель зміцнення навчання, створена за допомогою асинхронної, бездоверчої децентралізованої взаємодії вузлів, з параметрами обсягом 32B. Модель INTELLECT-2 була завершена завдяки спільному навчання понад 100 GPU гетерогенних вузлів, розташованих на трьох континентах, використовуючи повністю асинхронну архітектуру, з тривалістю навчання понад 400 годин, що демонструє життєздатність та стабільність асинхронної кооперативної мережі. Ця модель не тільки є проривом у показниках продуктивності, але й є першим системним впровадженням парадигми "навчання як консенсус", запропонованої Prime Intellect. INTELLECT-2 інтегрував ключові модулі протоколів, такі як PRIME-RL, TOPLOC та SHARDCAST, що знаменує собою перше досягнення децентралізованої мережі навчання.