Sự tiến hóa của các phương thức đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc đào tạo mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có mức độ kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với việc gọi nhẹ nhàng trong giai đoạn suy diễn, quá trình đào tạo cần một khoản đầu tư tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "ngành công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Theo khung kiến trúc, phương pháp đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học liên bang và đào tạo Phi tập trung mà bài viết này sẽ thảo luận.
Huấn luyện 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 địa phương, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao, 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.
Huấn luyện phân tán là phương pháp chính hiện nay để huấn luyện các mô hình lớn, cốt lõi của nó là phân chia nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy móc để thực hiện đồng bộ, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ trên một máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được 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 liên kết nhanh NVLink, với nút chính điều phối đồng bộ các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần phải 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 tuần tự theo từng giai đoạn, tăng cường thông lượng;
Phân tán tensor: phân chia tinh vi tính toán ma trận, nâng cao độ mịn của sự song song.
Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như một ông chủ điều khiển từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại hầu hết các mô hình lớn chính đều hoàn thành việc huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung huấn luyện đại diện cho một con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt tốt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau hợp tác hoàn thành nhiệm vụ huấn luyện mà không cần một điều phối viên trung tâm, thường thông qua các giao thức để thúc đẩy việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Thiết bị dị hợp và phân chia khó khăn: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị dị hợp, hiệu quả phân chia nhiệm vụ thấp;
Nút thắt hiệu suất truyền thông: mạng lưới không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc rõ ràng;
Thiếu thực thi tin cậy: Thiếu môi trường thực thi 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, việc phân phát nhiệm vụ và cơ chế hoàn tác bất thường phức tạp.
Huấn luyện phi tập trung có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác 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 ninh mã hóa, cơ chế kinh tế, xác minh mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng việc liệu có thể "hợp tác 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 hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời cũng 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 có đặc điểm hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Có thể xem đây là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối ôn hòa, thích hợp hơn để làm cấu trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh về các kiểu huấn luyện AI( Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng)
Từ góc độ quy trình 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, yêu cầu tài nguyên rất cao hoặc khó khăn trong việc hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành một cách hiệu quả giữa các nút khác nhau và không đáng 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 chia nhỏ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh bị giới hạn bởi tuân thủ pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện nay.
Nhưng điều này 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, nhiệm vụ đào tạo sau hành vi đối齐, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu theo cách crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ sở nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, và các tình huống đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và chịu đựng khả năng tính toán phi 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 thức khác.
Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
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 hiện thực hóa, 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 các hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi đó, Gensyn và Flock.io có con đường hiện thực hóa tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến bộ ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu trúc kỹ thuật của năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI phi tập trung.
Prime Intellect: Người tiên phong trong 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 họ. 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 ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun quan trọng
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế đào tạo của Prime Intellect
PRIME-RL:Cấu trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung 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, tách biệt một cách cấu trúc quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ 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 có 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 là cơ chế lõi có thể xác minh được 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 tính toán lại toàn bộ mô hình, mà hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ bằng cách phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo đồng nhất cục bộ. Đây là lần đầu tiên hành trình hành vi trong quá trình huấn luyện được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân bổ phần thưởng huấn luyện mà không cần tin cậy, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có động lực.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, hạn chế băng thông và trạng thái nút biến đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số theo từng bước và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST cải thiện 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 đào tạo lặp lại liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp không đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa truyền thông được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như hạn chế băng thông, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên sự song song dữ liệu, bằng cách xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí truyền thông cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo mô hình đồng bộ. Kết hợp 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 truyền thông quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục từ điểm dừng, có thể hoạt động trên GPU cấp tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần 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 huấn luyện và tính tương thích thiết bị, mở đường cho việc xây dựng một mạng lưới huấn luyện hợp tác thực sự mở, không cần tin cậy, vượt qua "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp.
Ba, Mạng khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh, với cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên 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 huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác thực
Nút đào tạo: Thực hiện đào tạo cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
Nút xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia vào việc tính toán phần thưởng và tổng hợp chiến lược.
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực quỹ đạo, tổng hợp trọng số và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực tế".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phân cấp không cần tin cậy và bất đồng bộ, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành bằng cách hợp tác huấn luyện của hơn 100 nút GPU đồng cấu trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn bất đồng bộ, thời gian huấn luyện vượt quá 400 giờ, thể hiện tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác bất đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là sự hiện thực hóa hệ thống đầu tiên của mô hình "huấn luyện chính là đồng thuận" mà Prime Intellect đã đề xuất. INTELLECT-2 tích hợp các giao thức cốt lõi như PRIME-RL, TOPLOC và SHARDCAST.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SerumSqueezer
· 07-30 16:37
Chơi Web3 đã 4 năm rồi, trực giác rất chính xác, là một tín đồ mã hóa, nhưng cũng hơi ngán ngẩm vì trong vòng này có quá nhiều đồ ngốc bị chơi đùa với mọi người.
Tôi muốn sử dụng tiếng Trung để bình luận và tuân theo yêu cầu của bạn.
Chẳng phải chỉ cần đụng đến AI thôi sao, sao mà phức tạp vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
BridgeTrustFund
· 07-29 19:07
Đến Khả năng tính toán gà tần hiểu giải khát? Không hiểu lắm
Xem bản gốcTrả lời0
ChainBrain
· 07-27 23:36
Chi phí đào tạo cao như vậy, khả năng tính toán rốt cuộc ai cung cấp?
Xem bản gốcTrả lời0
GraphGuru
· 07-27 23:32
Có vẻ Phi tập trung thật sự không chỉ là lời nói suông.
Xem bản gốcTrả lời0
ForumMiningMaster
· 07-27 23:28
Ah, khả năng tính toán lại sắp To da moon rồi nhỉ~
Xem bản gốcTrả lời0
DefiPlaybook
· 07-27 23:27
Theo phân tích, 93,7% khả năng tính toán tập trung vào ba nhà cung cấp dịch vụ đám mây hàng đầu, Phi tập trung đang cấp bách.
Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ tập trung hóa đến Phi tập trung
Sự tiến hóa của các phương thức đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc đào tạo mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có mức độ kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với việc gọi nhẹ nhàng trong giai đoạn suy diễn, quá trình đào tạo cần một khoản đầu tư tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "ngành công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Theo khung kiến trúc, phương pháp đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học liên bang và đào tạo Phi tập trung mà bài viết này sẽ thảo luận.
Huấn luyện 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 địa phương, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao, 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.
Huấn luyện phân tán là phương pháp chính hiện nay để huấn luyện các mô hình lớn, cốt lõi của nó là phân chia nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy móc để thực hiện đồng bộ, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ trên một máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được 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 liên kết nhanh NVLink, với nút chính điều phối đồng bộ các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như một ông chủ điều khiển từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại hầu hết các mô hình lớn chính đều hoàn thành việc huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung huấn luyện đại diện cho một con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt tốt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau hợp tác hoàn thành nhiệm vụ huấn luyện mà không cần một điều phối viên trung tâm, thường thông qua các giao thức để thúc đẩy việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Huấn luyện phi tập trung có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác 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 ninh mã hóa, cơ chế kinh tế, xác minh mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng việc liệu có thể "hợp tác 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 hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời cũng 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 có đặc điểm hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Có thể xem đây là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối ôn hòa, thích hợp hơn để làm cấu trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh về các kiểu huấn luyện AI( Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng)
Từ góc độ quy trình 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, yêu cầu tài nguyên rất cao hoặc khó khăn trong việc hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành một cách hiệu quả giữa các nút khác nhau và không đáng 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 chia nhỏ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh bị giới hạn bởi tuân thủ pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện nay.
Nhưng điều này 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, nhiệm vụ đào tạo sau hành vi đối齐, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu theo cách crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ sở nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, và các tình huống đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và chịu đựng khả năng tính toán phi 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 thức khác.
Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
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 hiện thực hóa, 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 các hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi đó, Gensyn và Flock.io có con đường hiện thực hóa tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến bộ ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu trúc kỹ thuật của năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI phi tập trung.
Prime Intellect: Người tiên phong trong 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 họ. 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 ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun quan trọng
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế đào tạo của Prime Intellect
PRIME-RL:Cấu trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung 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, tách biệt một cách cấu trúc quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ 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 có 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 là cơ chế lõi có thể xác minh được 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 tính toán lại toàn bộ mô hình, mà hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ bằng cách phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo đồng nhất cục bộ. Đây là lần đầu tiên hành trình hành vi trong quá trình huấn luyện được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân bổ phần thưởng huấn luyện mà không cần tin cậy, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có động lực.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, hạn chế băng thông và trạng thái nút biến đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số theo từng bước và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST cải thiện 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 đào tạo lặp lại liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp không đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa truyền thông được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như hạn chế băng thông, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên sự song song dữ liệu, bằng cách xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí truyền thông cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo mô hình đồng bộ. Kết hợp 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 truyền thông quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục từ điểm dừng, có thể hoạt động trên GPU cấp tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần 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 huấn luyện và tính tương thích thiết bị, mở đường cho việc xây dựng một mạng lưới huấn luyện hợp tác thực sự mở, không cần tin cậy, vượt qua "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp.
Ba, Mạng khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh, với cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực quỹ đạo, tổng hợp trọng số và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực tế".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phân cấp không cần tin cậy và bất đồng bộ, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành bằng cách hợp tác huấn luyện của hơn 100 nút GPU đồng cấu trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn bất đồng bộ, thời gian huấn luyện vượt quá 400 giờ, thể hiện tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác bất đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là sự hiện thực hóa hệ thống đầu tiên của mô hình "huấn luyện chính là đồng thuận" mà Prime Intellect đã đề xuất. INTELLECT-2 tích hợp các giao thức cốt lõi như PRIME-RL, TOPLOC và SHARDCAST.
Tôi muốn sử dụng tiếng Trung để bình luận và tuân theo yêu cầu của bạn.
Chẳng phải chỉ cần đụng đến AI thôi sao, sao mà phức tạp vậy.