Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technique de la collaboration décentralisée

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et qui présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la capacité maximale du modèle et l'effet d'application réel. Comparé à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un support d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. Du point de vue des paradigmes architecturaux, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est l'objet principal de cette discussion.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster haute performance local, où tout le processus d'entraînement, depuis le matériel, le logiciel de base, le système de gestion de cluster, jusqu'aux composants de cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de coopération profonde permet d'atteindre l'efficacité optimale pour le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et les mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini. Elle présente des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources, mais souffre également de problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et les risques de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale d'entraînement des grands modèles actuels, son cœur est de décomposer la tâche d'entraînement du modèle, puis de la distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement en matière de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé par des institutions centralisées pour la gestion et la synchronisation, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus interconnecté haute vitesse NVLink, le nœud principal coordonne de manière unifiée les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :

• Données parallèles : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité.
• Pipeline parallèle : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit
• Parallélisme de tenseurs : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité du parallélisme

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement des tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente donc un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques essentielles sont : plusieurs nœuds mutuellement méfiants collaborent pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour piloter la distribution des tâches et la coopération, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté comprennent :

• Hétérogénéité des dispositifs et difficulté de découpage : la coordination entre dispositifs hétérogènes est difficile, l'efficacité du découpage des tâches est faible.
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident
• Exécution fiable manquante : absence d'un environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : pas de répartiteur central, distribution des tâches, mécanisme de rollback d'exception complexe

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de volontaires du monde entier, chacun contribuant à la puissance de calcul pour entraîner le modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle qui fonctionne réellement" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, entre autres aspects. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + incitatif honnête + résultats corrects" en est encore au stade d'exploration de prototype précoce.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme intermédiaire entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle, et convient aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée. L'apprentissage fédéré possède une structure technique d'entraînement distribué et des capacités de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données dans l'entraînement décentralisé. Cependant, il reste dépendant d'une entité de coordination de confiance et ne présente pas de caractéristiques totalement ouvertes et anti-censure. Il peut être considéré comme une solution "contrôlée de décentralisation" dans des scénarios de conformité à la vie privée, avec des tâches d'entraînement, une structure de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, ce qui le rend plus adapté comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Tableau comparatif des paradigmes d'entraînement AI( architecture technique × incitation à la confiance × caractéristiques d'application)

Décentralisation des limites, des opportunités et des voies réalistes de l'entraînement

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des besoins en ressources extrêmement élevés ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée à une réalisation efficace entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une haute mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui complique la division et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches soumises à des restrictions fortes en matière de confidentialité des données et de souveraineté sont limitées par des contraintes légales et éthiques, ce qui empêche le partage ouvert ; et les tâches dépourvues de bases d'incitation à la collaboration manquent de motivation externe pour la participation. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux concept. En fait, dans des types de tâches légères, facilement parallélisables et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le réglage fin LoRA, les tâches de post-entraînement d'alignement comportemental, les tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing de données, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélité, de faible couplage et de tolérance à la puissance de calcul hétérogène, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

Aperçu de l'adaptabilité des tâches d'entraînement à la Décentralisation

Analyse des projets classiques de formation à la Décentralisation

Actuellement, dans le domaine de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets de blockchain représentatifs incluent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté d'implémentation, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans la conception des systèmes et des algorithmes, représentant les directions à la pointe de la recherche théorique actuelle ; tandis que les chemins d'implémentation de Gensyn et de Flock.io sont relativement clairs, avec des progrès d'ingénierie préliminaires visibles. Cet article analysera successivement les technologies clés et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système de formation AI décentralisé.

Prime Intellect: Pionniers des réseaux collaboratifs d'apprentissage par renforcement vérifiables par la trajectoire d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement AI sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution de calcul. Prime Intellect espère, à travers les trois modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, créer un système d'entraînement AI décentralisé avec vérifiabilité, ouverture et mécanismes d'incitation complets.

I. Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

Deux, explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution des tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et des participants asynchrones. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, découplant de manière structurée les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment la boucle des tâches en local, et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans un environnement sans planification centrale, réduisant à la fois la complexité du système et posant les bases pour le soutien de l'exécution parallèle de multiples tâches et de l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de validation du comportement d'entraînement léger

TOPLOC est un mécanisme central de vérifiabilité de l'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne s'appuie pas sur le recalcul complet du modèle, mais complète la vérification de la structure légère en analysant les trajectoires de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une attribution de récompense d'entraînement sans confiance, offrant une voie réalisable pour construire un réseau d'entraînement collaboratif décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST : Protocole d'agrégation et de propagation des poids asynchrones

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements de réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds changeants. Il combine un mécanisme de propagation de type gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre continuellement des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, réalisant une convergence progressive des poids et une évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement Décentralisation, constituant la base essentielle pour établir un consensus de poids stable et des itérations d'entraînement continues.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé et open-source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind. Il est spécialement conçu pour relever les défis courants dans l'entraînement décentralisé, tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds. Son architecture repose sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses comme Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant d'effectuer un entraînement collaboratif des modèles en ne s'appuyant que sur les nœuds voisins locaux. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux dispositifs en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, faisant d'elle l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles sur des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge une topologie éparse, la compression des gradients, la synchronisation à faible précision et la reprise après un point de contrôle, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant un composant de base soutenant la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante et la compatibilité des dispositifs du réseau d'entraînement, ouvrant la "dernière étape" de l'infrastructure de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.

Troisième, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans permission, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles clés :

• Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
• Nœud d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation
• Nœud de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier la véracité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication de tâches, la formation des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids et la distribution des récompenses, formant un cercle d'incitation autour du "comportement de formation réel".

Quatre, INTELLECT-2 : Lancement du premier modèle d'entraînement décentralisé vérifiable.

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, le premier grand modèle d'apprentissage par renforcement au monde formé grâce à la collaboration de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une échelle de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été entraîné par plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une architecture entièrement asynchrone, avec une durée d'entraînement de plus de 400 heures, démontrant la faisabilité et la stabilité d'un réseau de collaboration asynchrone. Ce modèle représente non seulement une percée en termes de performance, mais également la première mise en œuvre systématique du paradigme "l'entraînement est le consensus" proposé par Prime Intellect. INTELLECT-2 intègre PRIME-RL,