Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus consommatrice de ressources et présentant le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'effet d'application réel. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation à haute intensité, constituant ainsi le véritable « industrie lourde » de la construction de systèmes d'IA. D'un point de vue de paradigme d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le principal sujet de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, de l'infrastructure matérielle, des logiciels sous-jacents, du système de gestion de cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration approfondie permet d'atteindre une efficacité optimale pour le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et les mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini, avec l'avantage d'une haute efficacité et d'une gestion contrôlable des ressources. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée des ressources, la consommation d'énergie et les risques de point de défaillance.

L'entraînement distribué est la méthode principale de formation des grands modèles actuels, dont le cœur consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle et à les répartir sur plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques « décentralisées » sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé, planifié et synchronisé par des institutions centralisées, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, via la technologie de bus interconnecté à haute vitesse NVLink, le nœud principal coordonnant uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales comprennent :

• Données en parallèle : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité ;
• Pipeline parallèle : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit ;
• Parallélisme de tenseurs : segmentation fine des calculs matriciels, amélioration de la granularité du parallélisme.

L'entraînement distribué est une combinaison de « contrôle centralisé + exécution distribuée », comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de « bureaux » collaborant pour accomplir une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles dominants sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente donc un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance ( peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU cloud ou des dispositifs en périphérie ) collaborant pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement par le biais de protocoles pour la distribution et la collaboration des tâches, et en utilisant des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des dispositifs et difficulté de découpage : la coordination des dispositifs hétérogènes est difficile, l'efficacité du découpage des tâches est faible;
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation de gradient évident ;
• Exécution fiable manquante : manque d'environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul ;
• Manque de coordination unifiée : pas de centralisateur, distribution des tâches et mécanisme de rollback des exceptions complexes.

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour entraîner le modèle de manière collaborative. Cependant, "la véritable formation décentralisée à grande échelle faisable" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, et d'autres niveaux. Mais la question de savoir si cela peut être "collaborativement efficace + incitatif à l'honnêteté + résultats corrects" est encore à un stade précoce d'exploration de prototype.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres de modèle, ce qui le rend adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée, tels que la santé et la finance (. L'apprentissage fédéré possède une architecture d'ingénierie d'entraînement distribué et des capacités de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données dans l'entraînement décentralisé. Cependant, il dépend toujours d'une partie de coordination de confiance et ne possède pas les caractéristiques d'ouverture totale et de résistance à la censure. Il peut être considéré comme une solution de « décentralisation contrôlée » dans des scénarios de conformité à la vie privée, étant relativement modéré en termes de tâches d'entraînement, de structure de confiance et de mécanismes de communication, ce qui le rend plus approprié comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

) Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement de l'IA ### Architecture technique × Incitation à la confiance × Caractéristiques d'application (

![Évolution des paradigmes d'entraînement AI : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Décentralisation des limites, opportunités et chemins réalistes de l'entraînement

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certaines situations, en raison de la complexité de la structure des tâches, des exigences en ressources extrêmement élevées ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée pour être réalisée efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile la découpe et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches ### avec de fortes restrictions sur la confidentialité des données et la souveraineté, telles que celles liées à la santé, la finance, ou les données sensibles (, sont limitées par la conformité légale et les contraintes éthiques, et ne peuvent pas être partagées ouvertement ; tandis que les tâches ) qui manquent de bases d'incitation à la collaboration, comme l'entraînement de modèles propriétaires d'entreprise ou de prototypes internes (, manquent de motivation pour la participation externe. Ces limites forment ensemble les restrictions réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans des types de tâches légères, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre un potentiel d'application clair. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches d'entraînement post-alignment comportemental ) telles que RLHF, DPO (, l'entraînement et l'annotation des données par crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base contrôlés en ressources, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des appareils périphériques. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité des capacités de calcul, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

)# Aperçu de l'adaptabilité des tâches d'entraînement à la Décentralisation

![Évolution des paradigmes d'entraînement AI : d'un contrôle centralisé à une révolution technologique de collaboration décentralisée]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

) Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain représentatifs comprennent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté de mise en œuvre, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales en matière d'architecture système et de conception algorithmique, représentant les directions de recherche théorique à la pointe actuelle ; tandis que les voies de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement claires, et des progrès d'ingénierie préliminaires peuvent déjà être observés. Cet article analysera successivement les technologies clés et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera en outre leurs différences et relations complémentaires dans le cadre d'un système de formation AI décentralisé.

Prime Intellect : Pion des réseaux collaboratifs d'apprentissage renforcé vérifiables par trajectoire d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement AI sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour ses contributions de calcul. Prime Intellect souhaite, à travers les trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, établir un système d'entraînement AI décentralisé, vérifiable, ouvert et doté d'un mécanisme d'incitation complet.

I. Valeur de la structure de la pile de protocoles Prime Intellect et des modules clés

![Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technique de la collaboration décentralisée]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Deux, explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu par Prime Intellect, spécialement pour les réseaux hétérogènes et la participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, décomposant de manière structurelle les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement de poids, permettant à chaque nœud de formation d'accomplir indépendamment la boucle de tâches localement et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans un environnement sans planification centrale, réduisant à la fois la complexité du système et établissant une base pour soutenir le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de vérification du comportement d'entraînement léger

TOPLOC)Observation de confiance et vérification de la localité( est un mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais analyse la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de la stratégie" pour réaliser une vérification de structure légère. Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus de formation en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'apprentissage sans confiance, fournissant un chemin réalisable pour construire un réseau de formation collaborative décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST : Protocole d'agrégation et de propagation des poids asynchrones

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœud changeants. Il combine un mécanisme de propagation de gossip avec une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre continuellement des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant ainsi la base fondamentale pour construire un consensus de poids stable et itérer l'entraînement de manière continue.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, spécialement conçu pour relever les défis courants tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques clairsemées telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant la formation collaborative du modèle en s'appuyant uniquement sur les nœuds voisins locaux. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux dispositifs en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL)Prime Collective Communication Library( est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles ) telles que NCCL, Gloo( sur des appareils hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies éparses, la compression des gradients, la synchronisation à faible précision et la récupération après des interruptions, pouvant fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, et constitue un composant de base soutenant la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante des réseaux d'entraînement et la compatibilité des appareils, ouvrant la voie à la « dernière ligne droite » de la communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance.

Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans permission, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer à des tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois catégories de rôles principaux :

• Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
• Nœud d'entraînement : exécuter l'entraînement local, soumettre les mises à jour de poids et les trajectoires d'observation
• Nœud de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier l'authenticité du comportement d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central de l'accord comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids )SHARDCAST( et la distribution des récompenses, constituant un cercle d'incitation autour des « comportements d'entraînement réels ».

![Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée])