Эволюция парадигм обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация координационной технологической революции

В полной цепочке создания ценности ИИ обучение моделей является наиболее ресурсоемким и сложным по технологическим требованиям этапом, который напрямую определяет предельные возможности модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесных вызовов на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных крупных вычислительных мощностей, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки алгоритмов оптимизации, что делает его настоящей «тяжелой промышленностью» в строительстве систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, которое является основной темой данной статьи.

Централизованное обучение - это самый распространенный традиционный способ, при котором единая организация выполняет весь процесс обучения на локальном высокопроизводительном кластере, от аппаратного обеспечения и программного обеспечения до системы управления кластерами и всех компонентов обучающего фреймворка, которые координируются единой системой управления. Эта глубоко согласованная архитектура позволяет достичь оптимальной эффективности совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает её особенно подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT, Gemini, с высокими показателями эффективности и контролем ресурсов, но также сопряжена с проблемами монополизации данных, барьеров для ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки отказа.

Распределённое обучение является основным способом обучения крупных моделей в настоящее время. Его суть заключается в разбиении задачи обучения модели и распределении её на несколько машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на физическую «распределённость», в целом оно всё ещё контролируется централизованными организациями, которые управляют координацией и синхронизацией, обычно работая в высокоскоростной локальной сети, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink для координации подзадач основным узлом. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры делятся, необходимо сопоставить веса модели
• Модульное параллельное выполнение: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости;
• Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности;
• Тензорное параллелизм: уточненное разбиение матричных вычислений, повышение степени параллелизма.

Распределенное обучение является комбинацией «централизованного контроля + распределенного выполнения», аналогично тому, как один и тот же начальник дистанционно управляет несколькими «офисами», чтобы сотрудники совместно выполняли задачи. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.

Децентрализация тренировки представляет собой более открытый и устойчивый к цензуре путь в будущее. Его ключевая особенность заключается в том, что: несколько недоверяющих друг другу узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или краевыми устройствами ), которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно через протокол, управляющий распределением задач и сотрудничеством, с помощью криптостимулов для обеспечения честности вкладов. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Гетерогенность устройств и трудности разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач;
• Бутылочное горлышко в эффективности связи: нестабильная сетевая связь, очевидное бутылочное горлышко в синхронизации градиентов;
• Отсутствие доверительного выполнения: недостаток доверительной среды выполнения затрудняет проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях;
• Недостаток единой координации: отсутствие центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизм отката ошибок.

Децентрализация тренировки может пониматься как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но «действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки» все еще представляет собой системную инженерную задачу, затрагивающую несколько уровней, таких как системная архитектура, коммуникационные протоколы, криптографическая безопасность, экономические механизмы и валидация моделей, но вопрос о том, может ли это быть «совместно эффективно + стимулирование честности + правильные результаты», все еще находится на стадии раннего прототипирования.

Федеративное обучение, как переходная форма между распределенной и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина, финансы(. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальными кооперативными возможностями, одновременно имея преимущества распределенных данных при Децентрализация, но все же зависит от доверенной стороны-координатора и не обладает полностью открытыми и антицензурными характеристиками. Это можно рассматривать как «контролируемую Децентрализация» в сценариях соблюдения конфиденциальности, где задачи обучения, структура доверия и механизмы связи являются относительно мягкими, что делает его более подходящим в качестве переходной архитектуры для промышленного развертывания.

) AI Тренировочный парадигмальный обзорный сравнительный таблица ### Технологическая архитектура × Доверие и стимулы × Применение характеристик (

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализации сотрудничества в технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентрализация тренировки: границы, возможности и реальные пути

С точки зрения парадигмы обучения, Децентрализация обучения не подходит для всех типов задач. В некоторых сценариях, из-за сложной структуры задач, крайне высоких требований к ресурсам или большой сложности сотрудничества, она изначально не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, доверительными узлами. Например, обучение больших моделей часто зависит от большого объема видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытых сетях; задачи с сильными ограничениями на конфиденциальность данных и суверенитет, такие как медицинские, финансовые и конфиденциальные данные ###, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; а задачи (, для которых отсутствует основа для стимулирования сотрудничества, такие как закрытые модели компаний или внутреннее прототипное обучение ), не имеют внешнего мотива для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущего Децентрализация обучения.

Но это не означает, что Децентрализация тренировки является ложной концепцией. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкостью параллелизации и возможностью мотивации, Децентрализация тренировки демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: дообучение LoRA, задачи после тренировки, связанные с выравниванием поведения (, такие как RLHF, DPO ), задачи по краудсорсингу данных и аннотированию, обучение малых базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии кооперативного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи обычно обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и устойчивостью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместной тренировки с использованием P2P сетей, протокола Swarm, распределенных оптимизаторов и других методов.

(# Децентрализация тренировки задачи адаптивности общий обзор

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###

( Децентрализация тренировка классические проекты анализ

В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения,代表性 проектов блокчейн主要包括 Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и проектирования алгоритмов, что представляет собой передовые направления текущих теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, уже можно увидеть предварительные успехи в инженерной реализации. В данной статье будут последовательно проанализированы ключевые технологии и архитектура инженерии, стоящие за этими пятью проектами, а также далее рассмотрены их различия и взаимодополняющие отношения в децентрализованной системе AI обучения.

)# Prime Intellect: Пионер кооперативной сети с подкреплением, проверяемой по траектории обучения

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя любому участвовать в обучении и получать надежные награды за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную систему обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полноценным механизмом стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Од. Структура стеков протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технологической революции]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###

Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: Архитектура задач декомпозированного асинхронного обучения с подкреплением

PRIME-RL является рамочным моделированием и выполнением задач, разработанным Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально созданным для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного объекта, структурно разъединяя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому узлу обучения независимо выполнять цикл задач локально и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами проверки и агрегации. В отличие от традиционного процесса обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкого обучения в среде без центрального управления, снижая сложность системы и закладывая основу для поддержки параллельного выполнения множества задач и эволюции стратегий.

TOPLOC: легкий механизм проверки поведения тренировок

TOPLOC(Доверенное Наблюдение и Проверка Политики-Локальности) является основной механизмом верификации обучения, предложенным Prime Intellect, который используется для определения, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе данных наблюдения. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от повторного вычисления всей модели, а выполняет верификацию облегченной структуры, анализируя локальные последовательности согласованности между «последовательностью наблюдения ↔ обновлением стратегии». Он впервые преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в объекты для верификации, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без необходимости доверия, предоставляя жизнеспособный путь для создания аудитируемой и стимулируемой сети децентрализованного сотрудничества в обучении.

SHARDCAST:Асинхронный протокол агрегации и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный специально для реальных сетевых условий с асинхронной работой, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправку частичных обновлений в условиях несинхронного состояния, что обеспечивает прогрессивную сходимость весов и эволюцию нескольких версий. В отличие от централизованных или синхронных методов AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основной основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная структура

OpenDiLoCo — это оптимизированный фреймворк для связи, разработанный командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, который реализован независимо и с открытым исходным кодом. Он специально разработан для решения таких проблем, как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы, часто встречающихся в процессе децентрализованного обучения. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, путем построения разреженных топологических структур, таких как Ring, Expander и Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на связь, связанных с глобальной синхронизацией, и завершать совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлов. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и устройствам на краю сети стабильно участвовать в учебных задачах, значительно повышая доступность глобального сотрудничества в обучении, что делает его одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованной сети обучения.

PCCL:Библиотека совместной связи

PCCL(Prime Collective Communication Library) - это легковесная коммуникационная библиотека, созданная Prime Intellect специально для децентрализованной среды обучения ИИ, призванная решить проблемы адаптации традиционных коммуникационных библиотек(, таких как NCCL и Gloo), в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, являясь основным компонентом, обеспечивающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Она значительно повышает толерантность сети к пропускной способности и совместимость устройств, прокладывая «последнюю милю» коммуникационной основы для создания настоящей открытой сети совместного обучения без доверия.

Три. Сеть стимулов Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect создал обучающую сеть, не требующую разрешений, с возможностью верификации и экономическими стимулами, позволяющую любому участвовать в заданиях и получать вознаграждения на основе реальных вкладов. Протокол работает на основе трех основных ролей:

• Инициатор задания: определить учебную среду, начальную модель, функцию вознаграждения и стандарты валидации
• Обучающие узлы: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдательных траекторий
• Узловая проверка: использование механизма TOPLOC для проверки подлинности тренировочного поведения и участия в расчете вознаграждений и агрегации стратегий

Ядро процесса соглашения включает в себя публикацию задач, обучение узлов, верификацию траекторий, агрегирование весов (SHARDCAST) и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг «реального тренировочного поведения».

![Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного управления к Децентрализация сотрудничества в технологической революции](