Sự tiến hóa của các phương thức đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến sự hợp tác phi tập trung

Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, trực tiếp quyết định giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần kéo dài sự投入 tính toán quy mô lớn, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập liên bang và huấn luyện phi tập trung mà bài viết này sẽ thảo luận trọng tâm.

Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chống lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với những lợi thế về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.

Đào tạo phân tán là phương thức chính trong đào tạo mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là chia nhỏ nhiệm vụ đào tạo mô hình và phân phối đến nhiều máy tính để hợp tác thực hiện, nhằm vượt qua những rào cản về tính toán và lưu trữ trên một máy tính đơn lẻ. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phân tán", nhưng tổng thể vẫn do các tổ chức tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, do nút chính phối hợp các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:

• Dữ liệu song song: Mỗi nút đào tạo các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
• Song song mô hình: Triển khai các phần khác nhau của mô hình trên các nút khác nhau, đạt được khả năng mở rộng mạnh mẽ;
• Đường ống song song: Thực hiện theo giai đoạn tuần tự, cải thiện thông lượng;
• Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận, nâng cao độ mịn của song song.

Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "Kiểm soát tập trung + Thực thi phân tán", tương tự như việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên ở các "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu như tất cả các mô hình lớn chính đều được hoàn thành huấn luyện theo cách này.

Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt cao hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không có bộ điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức điều khiển việc phân phối và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:

• Thiết bị không đồng nhất và khó khăn trong việc chia tách: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị không đồng nhất, hiệu suất chia tách nhiệm vụ thấp;
• Đ bottleneck hiệu suất truyền thông: Giao tiếp mạng không ổn định, bottleneck đồng bộ gradient rõ ràng;
• Thiếu khả năng thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia vào tính toán hay không;
• Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, phân phối nhiệm vụ, cơ chế hoàn nguyên lỗi phức tạp.

Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để phối hợp huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, an toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "phối hợp hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu ban đầu.

Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại địa phương và tập trung tổng hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên phối hợp đáng tin cậy, không hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc niềm tin và cơ chế giao tiếp đều tương đối nhẹ nhàng, thích hợp hơn để làm kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.

( Bảng so sánh toàn cảnh các phương thức huấn luyện AI) Kiến trúc công nghệ × Động lực tin tưởng × Đặc điểm ứng dụng###

( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và lộ trình thực tế

Từ góc độ phương pháp đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút khác nhau và không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể phân chia và đồng bộ hiệu quả trên mạng mở; các nhiệm vụ có hạn chế mạnh về quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm bị hạn chế bởi sự tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình khép kín của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế hiện tại của đào tạo phi tập trung.

Nhưng điều đó không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Trên thực tế, trong các loại nhiệm vụ nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo hậu kỳ liên quan đến căn chỉnh hành vi như RLHF, DPO), nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo các mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất thích hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán và các phương pháp khác.

Phi tập trung训练任务适配性总览表

( Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích

Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật của năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI Phi tập trung.

)# Prime Intellect: Người tiên phong mạng lưới hợp tác học tăng cường có thể xác minh được quỹ đạo đào tạo

Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect mong muốn thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.

Một, Cấu trúc giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính

Hai, Giải thích chi tiết cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect

PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ phân tách

PRIME-RL là khuôn khổ mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách rời quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ một cách độc lập tại địa phương, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL thích hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, không chỉ giảm độ phức tạp của hệ thống mà còn đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.

TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ

TOPLOC###Quan sát Đáng tin cậy & Kiểm tra Địa phương(là cơ chế cốt lõi để đào tạo có thể xác minh do Prime Intellect đưa ra, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tái tính toán toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích các quỹ đạo nhất quán cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược", hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ nhàng. Đây là lần đầu tiên hành vi của quá trình đào tạo được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân bổ phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới hợp tác đào tạo phi tập trung có thể kiểm toán và có động lực.

SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền thông trọng số bất đồng bộ

SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế phi tập trung, bị giới hạn băng thông và có trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền tải gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và sự tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của đào tạo phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và lặp lại đào tạo liên tục.

OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt

OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và nút không ổn định. Kiến trúc của nó dựa trên phân tán dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo mô hình hợp tác. Kết hợp việc cập nhật không đồng bộ và cơ chế chịu lỗi điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và thiết bị biên cũng có thể tham gia ổn định vào các nhiệm vụ đào tạo, nâng cao đáng kể khả năng tham gia vào đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.

PCCL: Thư viện liên lạc hợp tác

PCCL)Thư viện Giao tiếp Tập hợp Chính ### là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết những nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống ### như NCCL, Gloo( trong các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ sở hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" trong cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.

Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò

Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần xin phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:

• Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác minh
• Nút đào tạo: Thực hiện đào tạo cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
• Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia tính toán phần thưởng cũng như tổng hợp chiến lược.

Quy trình核心 của协议 bao gồm việc发布任务, đào tạo节点, xác thực轨迹,聚合权重 ) SHARDCAST ( và phát放奖励, tạo thành một vòng khép kín激励 xung quanh「hành vi训练真实」.

![AI đào tạo mô hình phát triển: từ kiểm soát tập trung đến cuộc cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])