Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к децентрализованной кооперации технологической революции

В полной цепочке создания ценности ИИ моделирование представляет собой этап, требующий наибольших затрат ресурсов и имеющий наивысший технологический порог, что напрямую определяет предельные возможности модели и ее фактическую эффективность применения. В отличие от легковесных вызовов на этапе вывода, процесс тренировки требует непрерывных больших вложений вычислительных мощностей, сложных процессов обработки данных и поддержки интенсивных алгоритмов оптимизации, что делает его настоящей "тяжелой промышленностью" в создании ИИ систем. С точки зрения архитектурных парадигм, способы тренировки можно разделить на четыре категории: централизованная тренировка, распределенная тренировка, федеративное обучение и децентрализованная тренировка, на которой акцентируется внимание в данной статье.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, который выполняется единственным учреждением на локальном высокопроизводительном кластере, где весь процесс обучения, начиная от оборудования, программного обеспечения на нижнем уровне, систем управления кластером и заканчивая всеми компонентами обучающей рамки, координируется единой контрольной системой. Эта архитектура глубокой координации обеспечивает оптимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает её очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая такими преимуществами, как высокая эффективность и управляемые ресурсы, но одновременно сталкиваясь с такими проблемами, как монополия данных, барьеры для ресурсов, потребление энергии и риски единой точки.

Распределённое обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время. Его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их на несколько машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть узкие места вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на то, что физически он имеет «распределённые» характеристики, в целом он всё ещё контролируется и координируется централизованной организацией, часто работает в среде высокоскоростной локальной сети, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, а главный узел координирует все подзадачи. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры делятся, необходимо сопоставить веса модели
• Модельное параллелизм: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости;
• Параллельные каналы: последовательное выполнение по этапам, повышение пропускной способности;
• Тензорное параллелизм: детальная сегментация матричных вычислений, повышение степени параллелизма.

Распределённое обучение является комбинацией "централизованного управления + распределённого исполнения", аналогично тому, как один и тот же начальник удалённо руководит работой нескольких "офисных" сотрудников для выполнения задач. В настоящее время почти все основные модели больших данных обучаются именно таким образом.

Децентрализация обучения представляет собой более открытый и устойчивый к цензуре путь в будущее. Его ключевая характеристика заключается в том, что несколько недоверяющих друг другу узлов совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно с помощью протоколов, которые управляют распределением задач и сотрудничеством, а также с использованием механизмов криптоощущения для обеспечения честности вкладов. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Гетерогенность устройств и сложность разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач;
• П瓶点 эффективности связи: нестабильная сетевая связь, очевидное ограничение синхронизации градиентов;
• Отсутствие доверенного выполнения: отсутствие доверенной вычислительной среды затрудняет проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях.
• Отсутствие единой координации: нет центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизм отката при исключениях.

Децентрализация тренировки можно понять как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит свои вычислительные мощности для совместной тренировки модели, но "настоящая жизнеспособная масштабируемая децентрализация тренировки" по-прежнему является системной инженерной задачей, затрагивающей такие аспекты, как системная архитектура, коммуникационные протоколы, криптографическая безопасность, экономические механизмы, валидация моделей и многое другое, но возможность "совместного эффекта + стимулирования честности + правильных результатов" все еще находится на стадии раннего прототипирования.

Федеративное обучение как переходная форма между распределённым и Децентрализация, подчеркивает локальное хранение данных и централизованное агрегирование параметров модели, что делает его подходящим для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределённого обучения и способностью локальной кооперации, одновременно имея преимущества распределённых данных в Децентрализация, но по-прежнему зависит от надежной координационной стороны и не обладает полностью открытыми и антикоррупционными характеристиками. Его можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в условиях соблюдения конфиденциальности, в которой задачи обучения, структура доверия и коммуникационные механизмы относительно мягкие, что делает его более подходящим в качестве переходной архитектуры для промышленного развертывания.

Полная сравнительная таблица AI-обучающих парадигм ( Технологическая архитектура × Доверительная мотивация × Применение характеристик )

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 на гетерогенных, недоверительных узлах. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи, где сильно ограничены конфиденциальность данных и суверенитет, подвержены юридическим и этическим ограничениям и не могут быть открыто поделены; а задачи, лишенные базовой мотивации для сотрудничества, не имеют внешней динамики участия. Эти границы совместно составляют текущие реальные ограничения Децентрализации обучения.

Но это не означает, что Децентрализация тренировки является ложной проблемой. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкостью параллелизации и возможностью поощрения, Децентрализация тренировки демонстрирует четкие перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA тонкая настройка, задачи постобучения с выравниванием поведения, задачи обучения и аннотирования с краудсорсингом данных, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии кооперативного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи обычно обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и толерантностью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, Swarm протоколы, распределенные оптимизаторы и другие способы.

Обзор адаптивности задач децентрализации

Децентрализация тренировки классических проектов анализа

В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения представительные блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технологической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области проектирования систем и алгоритмов, представляя собой передовые направления текущих теоретических исследований; в то время как у Gensyn и Flock.io пути реализации относительно ясны, уже можно увидеть первичные результаты инженерной реализации. В этой статье последовательно анализируются ключевые технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также далее рассматриваются их различия и взаимодополняющие отношения в децентрализованной системе обучения ИИ.

Prime Intellect: Пионер кооперативных сетей усиленного обучения с проверяемыми траекториями обучения

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать заслуженные награды за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать систему децентрализованного обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полнотой механизмов стимулирования с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

一、Структура протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей

Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного обучения с подкреплением с декомпозицией

PRIME-RL является моделью задач и исполняемым фреймворком, разработанным Prime Intellect для Децентрализации тренинговых сценариев, специально созданным для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного объекта адаптации, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому тренировочному узлу независимо выполнять циклы задач локально и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами верификации и агрегации. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL лучше подходит для реализации гибкого обучения в средах без центрального управления, тем самым снижая сложность системы и закладывая основу для поддержки параллельного выполнения множества задач и эволюции стратегий.

TOPLOC: легкий механизм верификации поведения в обучении

TOPLOC — это основная механика, предложенная Prime Intellect, для проверки обучаемости, используемая для определения, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полной переработки модели, а анализирует локальные согласованные траектории между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии", чтобы выполнить верификацию легковесной структуры. Он впервые преобразует поведенческие траектории из процесса обучения в объекты, подлежащие проверке, что является ключевым инновационным шагом для реализации распределения вознаграждений за обучение без необходимости доверия, предоставляя жизнеспособный путь к созданию可审计、可激励的 Децентрализация协作训练网络.

SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегации и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, специально оптимизированный для реальных сетевых условий с асинхронным режимом работы, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и локальную стратегию синхронизации, позволяя нескольким узлам непрерывно отправлять частичные обновления в условиях несинхронизированного состояния, что приводит к постепенному сходимости весов и эволюции нескольких версий. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основным фундаментом для построения стабильного консенсуса весов и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка

OpenDiLoCo — это независимая реализация и открытая коммуникационная оптимизационная платформа, разработанная командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, специально созданная для решения таких распространенных проблем, как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы в процессе Децентрализации. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, и с помощью построения разреженных топологий, таких как Ring, Expander, Small-World, избегает высоких затрат на коммуникацию, связанных с глобальной синхронизацией, полагаясь только на локальных соседних узлов для выполнения совместного обучения модели. Объединяя асинхронное обновление и механизм восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и крайним устройствам стабильно участвовать в обучающих задачах, значительно увеличивая вовлеченность в глобальное совместное обучение и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для создания сети Децентрализации.

PCCL:Библиотека совместной связи

PCCL является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect специально для Децентрализация AI тренировочной среды, предназначенной для решения проблем адаптации традиционных библиотек связи в гетерогенных устройствах и низкоскоростных сетях. PCCL поддерживает разреженную топологию, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, и является базовым компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Она значительно увеличивает толерантность к пропускной способности сети для обучения и совместимость устройств, прокладывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для создания действительно открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.

Три, Сеть стимулов Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect создал безлицензионную, проверяемую и экономически стимулирующую сеть для обучения, позволяющую любому участвовать в заданиях и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех основных ролей:

• Инициатор задачи: определение тренировочной среды, начальной модели, функции вознаграждения и стандартов проверки
• Узел для обучения: выполняет локальное обучение, отправляет обновления весов и наблюдательные траектории
• Узлы проверки: Использование механизма TOPLOC для проверки подлинности обучающих действий и участия в расчете вознаграждений и агрегации стратегий.

Основные процессы соглашения включают в себя публикацию задач, обучение узлов, проверку траекторий, агрегирование весов и распределение вознаграждений, формируя замкнутый круг стимулов вокруг "реальных тренировочных действий".

Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация обучающей модели

Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель глубокого обучения, созданная с помощью асинхронной, не требующей доверия Децентрализации узлов. Масштаб параметров достигает 32B. Модель INTELLECT-2 была обучена с использованием более 100 гетерогенных узлов GPU, расположенных на трех континентах, с использованием полностью асинхронной архитектуры, время обучения превысило 400 часов, что продемонстрировало жизнеспособность и стабильность асинхронной сети сотрудничества. Эта модель не только является прорывом в производительности, но и представляет собой первую системную реализацию парадигмы "обучение как консенсус", предложенной Prime Intellect. INTELLECT-2 интегрирует основные протоколы, такие как PRIME-RL, TOPLOC и SHARDCAST.