Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique 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 présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité des applications pratiques. 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, ce qui en fait le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le principal sujet de discussion de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels et logiciels sous-jacents au système de gestion de cluster et aux cadres d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde synergie permet d'atteindre une efficacité optimale pour le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et les mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend particulièrement adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources. Cependant, elle présente également des problèmes de monopole de données, de barrières à l'entrée, de consommation d'énergie et de risque de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement des grands modèles actuellement. Son noyau consiste à décomposer la tâche d'entraînement du modèle, puis à la distribuer à plusieurs machines pour qu'elles s'exécutent en collaboration, afin de surmonter les goulets d'étranglement en matière de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il possède physiquement des caractéristiques « décentralisées », l'ensemble est toujours contrôlé, planifié et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, utilisant la technologie de bus interconnecté haute vitesse NVLink, avec un nœud principal coordonnant uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales comprennent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, doit correspondre aux poids du modèle.
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité ;
• Pipeline parallèle : exécution sérielle par étapes, augmentation du débit ;
• Parallélisme tensoriel : segmentation fine des calculs matriciels, 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 la collaboration de plusieurs employés « de bureau » pour accomplir une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques essentielles sont : plusieurs nœuds non fiables ( peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU cloud ou des dispositifs en périphérie ) qui collaborent à l'exécution de tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement en distribuant et en collaborant sur des tâches via des protocoles, et en utilisant des mécanismes d'incitation cryptographiques pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté comprennent :

• Difficulté d'hétérogénéité des appareils et de découpage : Difficulté de coordination des appareils hétérogènes, faible efficacité de découpage des tâches;
• Goulots d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation de gradient évident ;
• Exécution fiable manquante : manque d'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 et mécanisme de rollback des exceptions complexes.

L'entraînement décentralisé peut être compris comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour entraîner un modèle en collaboration, mais « le véritable entraînement décentralisé à grande échelle réalisable » reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles et d'autres niveaux. Cependant, la question de savoir si cela peut être « collaborativement efficace + incitatif à l'honnêteté + résultats corrects » est encore à un stade précoce d'exploration de prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle. Il est adapté aux scénarios où la conformité à la vie privée est importante, comme dans le domaine médical et financier (. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie pour l'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données dans l'entraînement décentralisé. Cependant, il dépend encore d'une partie de coordination de confiance et ne possède pas les caractéristiques d'ouverture totale et de résistance à la censure. Il peut être considéré comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, où les tâches d'entraînement, la structure de confiance et les mécanismes de communication sont relativement modérés, ce qui le rend plus adapté comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

) Décentralisation des limites, des opportunités et des réalités de la formation

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des exigences élevées en ressources ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée à être réalisée efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles repose souvent sur une haute mémoire vidéo, une faible latence et une bande passante élevée, ce qui rend difficile la découpe et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches fortement limitées par la confidentialité des données et la souveraineté, telles que la santé, la finance et les données sensibles, sont contraintes par des réglementations légales et des contraintes éthiques, ce qui empêche le partage ouvert ; tandis que les tâches sans incitation à la collaboration, telles que l'entraînement de modèles fermés d'entreprise ou de prototypes internes, manquent de motivation pour la participation externe. Ces frontières constituent ensemble les limitations réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans les types de tâches légères en structure, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre un potentiel d'application clair. Cela inclut, mais n'est pas limité à : l'ajustement LoRA, les tâches d'entraînement post-alignment de comportement telles que RLHF, DPO###, l'entraînement par crowdsourcing de données et les tâches d'annotation, l'entraînement de petits modèles de base avec des ressources contrôlées, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs de périphérie. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à des puissances de calcul hétérogènes, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

( Décentralisation entraînement classique projet analyse

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 en matière d'architecture système et de conception d'algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe; tandis que les chemins d'implémentation de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, permettant d'apercevoir des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies centrales et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le cadre des systèmes d'entraînement AI décentralisés.

)# Prime Intellect: Pionnier des réseaux de coopération d'apprentissage renforcé vérifiables par la trajectoire d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement à l'IA sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour ses contributions de calcul. Prime Intellect souhaite, à travers les trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construire un système d'entraînement à l'IA décentralisé, doté de vérifiabilité, d'ouverture et d'un mécanisme d'incitation complet.

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

Deux, explication détaillée des mécanismes clés de l'entraînement de Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâche d'apprentissage par renforcement asynchrone découplé

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

TOPLOC: Mécanisme de vérification du comportement d'entraînement léger

TOPLOC(Observation de confiance et vérification de la localité) est un mécanisme central de vérifiabilité proposé par Prime Intellect, utilisé pour juger si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul du modèle complet, mais analyse les trajectoires de cohérence locale entre « séquence d'observation ↔ mise à jour de la stratégie » pour réaliser une vérification de structure légère. 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 distribution de récompenses d'entraînement sans confiance, fournissant un chemin viable pour construire un réseau d'entraînement décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST: protocole de fusion 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 variables. Il combine un mécanisme de propagation de gossip avec 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-versionnelle. 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 fondamentale 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 de manière indépendante 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 tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des dispositifs et l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, tout en s'appuyant uniquement sur les nœuds voisins locaux pour réaliser un entraînement collaboratif du modèle. 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 considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL###Prime Collective Communication Library### est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulots d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles ( telles que NCCL, Gloo) dans des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge la topologie éparse, la compression de gradient, la synchronisation à faible précision et la récupération après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, étant le composant de base qui soutient la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore significativement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des dispositifs, ouvrant la voie à une infrastructure de communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance, en franchissant le "dernier kilomètre".

Trois, 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
• Noeud 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 de l'accord comprend la publication de tâches, l'entraînement des nœuds, la vérification des trajectoires, l'agrégation des poids (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, formant un cercle d'incitation autour de « l'action d'entraînement réelle ».

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 par la collaboration de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une taille de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été entraîné en collaboration par plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une approche entièrement asynchrone.