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

У всьому ланцюгу створення вартості AI навчання моделей є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найвищими технологічними бар'єрами, що безпосередньо визначає межі можливостей моделі та фактичні результати застосування. На відміну від легковагового виклику на етапі інференції, процес навчання вимагає постійних великих обсягів обчислювальної потужності, складних потоків обробки даних і підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою «важкою промисловістю» в побудові AI-систем. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.

Концентрація навчання є найпоширенішим традиційним способом, де єдина організація завершує весь процес навчання в локальному високопродуктивному кластері, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи управління кластерами до всіх компонентів навчальної платформи, які координуються єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури дозволяє досягти оптимальної ефективності спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що дуже підходить для навчання моделей великого масштабу, таких як GPT, Gemini, має переваги у високій ефективності та контрольованих ресурсах, але водночас існують проблеми монополії даних, бар'єрів ресурсів, енергоспоживання та ризику одноточкових відмов.

Розподілене навчання є основним методом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень та зберігання на одному комп'ютері. Незважаючи на те, що фізично має «розподілені» характеристики, в цілому все ще контролюється централізованою установою, яка здійснює управління та синхронізацію, зазвичай працює в середовищі з високошвидкісними локальними мережами, через технологію високошвидкісної зв'язку NVLink, головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Дані паралельні: кожен вузол навчає різні дані, параметри спільні, потрібно відповідати вагам моделі
• Модельна паралельність: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості;
• Паралелізм трубопроводів: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної здатності;
• Тензорне паралелізування: тонке розділення матричних обчислень, підвищення паралельної гранулярності.

Розподілене навчання є поєднанням «централізованого контролю + розподіленого виконання», аналогічно тому, як один і той же бос дистанційно керує співробітниками з кількох «офісів», щоб виконати завдання. Наразі практично всі основні великі моделі навчаються саме таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий і стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні характеристики полягають у тому, що: кілька недовірливих вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або крайовими пристроями ), які співпрацюють для виконання завдань тренування без центрального координатора, зазвичай через протокол, що керує розподілом завдань і співпрацею, а також за допомогою механізму криптостимулів для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та складність розподілу: високий рівень складності координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань;
• Вузьке місце в ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, явно виражене вузьке місце в синхронізації градієнтів;
• Відсутність надійного виконання: відсутність надійного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях;
• Відсутність єдиного координації: немає центрального диспетчера, розподіл завдань, механізм відкату помилок є складними.

Децентралізація тренування можна розуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносить обчислювальну потужність для спільного тренування моделі, але «справді життєздатне великомасштабне децентралізоване тренування» все ще є системним інженерним викликом, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, верифікацію моделей та інші аспекти, але чи можливо «спільно ефективно + стимулювати чесність + отримати правильний результат» все ще перебуває на ранній стадії прототипування.

Федеративне навчання, як перехідна форма між розподіленістю та Децентралізацією, підкреслює збереження даних локально та централізовану агрегацію параметрів моделі, підходить для сценаріїв, що акцентують на відповідності вимогам конфіденційності, таких як охорона здоров'я, фінанси (. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні кооперативні можливості, водночас має переваги розподілених даних у Децентралізації, але все ще залежить від надійного координуючого боку і не має повністю відкритих та антицензурних характеристик. Його можна розглядати як «контрольовану Децентралізацію» у сценаріях відповідності вимогам конфіденційності, оскільки в задачах навчання, структурах довіри та механізмах зв'язку він є відносно помірним, що робить його більш підходящим для промислового переходу.

) AI тренувальний парадигмальний повний порівняльний таблиця ### технічна архітектура × довіра стимулювання × особливості застосування (

![Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентралізація тренування: межі, можливості та реальні шляхи

З точки зору парадигми навчання, Децентралізація навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або складність співпраці, вона природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від великої пам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективне розподіл та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету ###, такі як медичні, фінансові або дані з обмеженим доступом (, обмежені юридичними та етичними нормами, не можуть бути відкрито поділені; а завдання ), що не мають основи для співпраці, такі як закриті моделі компаній або внутрішнє навчання прототипів (, не мають зовнішнього стимулу до участі. Ці межі спільно формують реальні обмеження для нинішнього децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдопитанням. Насправді, у типах завдань з легкою структурою, простими для паралелізму та заохочуваними, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Включаючи, але не обмежуючись: LoRA-фінансуванням, завданнями після навчання з поведінковим вирівнюванням ), такими як RLHF, DPO (, навчанням та маркуванням даних на основі краудсорсингу, навчанням малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценаріями кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і толерантність до гетерогенних обчислювальних потужностей, що робить їх дуже підходящими для кооперативного навчання через P2P-мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори тощо.

)# Децентралізація тренувальних завдань адаптивна загальна таблиця

![Еволюція моделей навчання AI: від централізованого контролю до Децентралізації та технологічної революції]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

) Децентралізація тренування класичних проектів аналіз

Наразі в області децентралізованого навчання та федеративного навчання, представленими блокчейн-проектами є 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 алгоритмічному дизайні, що представляє передові напрямки сучасних теоретичних досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io є відносно чіткими, вже видно перші ознаки інженерного прогресу. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерні архітектури цих п'яти проектів, а також буде детально обговорено їхні відмінності та взаємодоповнюючі зв'язки в системі децентралізованого AI навчання.

Prime Intellect: тренувальна траєкторія, що підлягає перевірці, посилена навчальна кооперативна мережа пионера

Prime Intellect прагне створити мережу навчання штучного інтелекту, яка не потребує довіри, дозволяючи кожному брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити систему децентралізованого навчання штучного інтелекту з трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, яка має перевіряємість, відкритість та повноцінний механізм стимулювання.

Один, структура стеку протоколів Prime Intellect та цінність ключових модулів

![Еволюція парадигми навчання штучного інтелекту: від централізованого контролю до Децентралізація кооперативної технологічної революції]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: Архітектура завдань асинхронного підкріплювального навчання з декомпозицією

PRIME-RL є фреймворком для моделювання завдань та їх виконання, спеціально створеним Prime Intellect для децентралізованих навчальних сценаріїв, призначеним для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує підкріплене навчання як пріоритетний об'єкт адаптації, структурно декомпонує процес навчання, висновків та завантаження ваг, дозволяючи кожному навчальному вузлу незалежно завершувати цикл завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в середовищах без централізованого управління, знижуючи складність системи та закладаючи основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань і еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання

TOPLOC)Довірене спостереження & перевірка локальності( є основним механізмом навчальної верифікації, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення того, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегій на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторного обчислення всього моделі, а завершує верифікацію легкоструктурованих даних шляхом аналізу локальної узгодженості між «послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегій». Вперше він перетворює поведінкові траєкторії з навчального процесу на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу навчальних винагород без довіри, що забезпечує практичний шлях до створення аудиторських та стимулюючих децентралізованих мереж співпраці в навчанні.

SHARDCAST: Асинхронний агрегаційний зважений протокол і передачі

SHARDCAST є протоколом важкої передачі та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених по пропускній здатності та змінних станів вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм поширення gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам продовжувати подавати часткові оновлення в різних станах синхронізації, досягаючи поступової конвергенції ваг та еволюції кількох версій. У порівнянні з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, є основою для створення стабільного консенсусу ваг та постійної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: Рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк

OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим вихідним кодом оптимізаційного фреймворку зв’язку, розробленим командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, і спеціально створена для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна спроможність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, які часто зустрічаються під час децентралізованого навчання. Її архітектура базується на паралелізмі даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як Ring, Expander, Small-World, що дозволяє уникнути високих витрат на зв’язок при глобальній синхронізації, і для спільного навчання моделі достатньо покладатися лише на сусідні локальні вузли. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відновлення після збоїв, OpenDiLoCo забезпечує стабільну участь споживчих GPU та крайових пристроїв у навчальних задачах, значно підвищуючи можливість участі у глобальному кооперативному навчанні, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.

PCCL:Бібліотека кооперативного зв'язку

PCCL)Prime Collective Communication Library( є легким комунікаційним бібліотекою, розробленою компанією Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання AI, що має на меті вирішення адаптаційних вузьких місць традиційних комунікаційних бібліотек ), таких як NCCL, Gloo( 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 асинхронні можливості зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Він значно підвищує пропускну здатність навчальної мережі та сумісність пристроїв, відкриваючи «останні милі» комунікаційної інфраструктури для створення справжньої відкритої, без довіри, мережі спільного навчання.

Три. Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей

Prime Intellect створив мережу навчання, що не потребує дозволу, є верифікованою та має економічні стимули, що дозволяє кожному брати участь у завданнях і 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
• Тренувальний вузол: виконання локального навчання, подача оновлень ваг та спостережувальних траєкторій
• Вузли верифікації: використовуйте механізм TOPLOC для перевірки справжності навчальної поведінки та участі у розрахунку винагород та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає в себе публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг та розподіл винагород, що складає замкнуте коло стимулювання навколо «реальної навчальної поведінки». )SHARDCAST(

![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці])