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 la plus grande barrière technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité de leur application réelle. Par rapport 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 soutien d'algorithmes d'optimisation de haute intensité, constituant le véritable "industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être divisées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal 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, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration approfondie permet d'optimiser l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des 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 de haute efficacité et de contrôle des ressources, mais elle présente également des problèmes comme le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et le risque de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement des grands modèles aujourd'hui. Son cœur consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis à les répartir sur plusieurs machines qui exécutent en collaboration, afin de surmonter les limitations de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il présente physiquement des caractéristiques "décentralisées", l'ensemble est toujours contrôlé, planifié et synchronisé par une entité centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, via la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink, avec un nœud principal qui coordonne uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :

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

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution décentralisée", similaire à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement de tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles mainstream ( GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) sont formés de cette manière.

La formation décentralisée représente donc une voie future plus ouverte et résistante à la censure. Ses caractéristiques principales sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance, (, peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU dans le cloud ou des dispositifs en périphérie, ) collaborant pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement via des protocoles qui pilotent la distribution des tâches et la collaboration, et s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Difficulté d'hétérogénéité et de découpage des appareils : La coordination des appareils hétérogènes est difficile et l'efficacité du découpage des tâches est faible.
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : la communication réseau est instable, le goulot d'étranglement de synchronisation des gradients est 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 planificateur central, distribution des tâches et mécanismes de retour en arrière des anomalies complexes

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour entraîner un modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée 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 plusieurs autres aspects. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + inciter à l'honnêteté + produire des résultats corrects" est encore au 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, ce qui le rend adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée, tels que le médical et le financier (. L'apprentissage fédéré possède la structure d'ingénierie de l'entraînement distribué et la capacité de collaboration locale, tout en ayant les avantages de la distribution des données de l'entraînement décentralisé, mais il dépend toujours d'une partie coordonnatrice de confiance, ne possédant pas des caractéristiques complètement ouvertes et anti-censure. Cela peut être considéré comme une solution de "Décentralisation contrôlée" 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 approprié en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

) Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement AI### Architecture technique × Incitations de confiance × Caractéristiques d'application(

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) Décentralisation des frontières, opportunités et chemins réels 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 des difficultés de collaboration, il est naturellement inadapté de les réaliser efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile leur découpage et leur synchronisation efficaces sur un réseau ouvert ; les tâches avec de fortes restrictions sur la confidentialité des données et la souveraineté ### comme la santé, la finance et les données sensibles ( sont limitées par des contraintes légales et éthiques, et ne peuvent pas être partagées ouvertement ; tandis que les tâches manquant d'incitations à la collaboration ), comme l'entraînement de modèles propriétaires d'entreprise ou de prototypes internes (, manquent de motivation pour la participation externe. Ces limites forment ensemble les restrictions réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est une proposition fallacieuse. En fait, dans les types de tâches qui sont légers en structure, faciles à paralléliser et incitatifs, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches de post-formation d'alignement comportemental comme RLHF, DPO), les tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing de données, l'entraînement de petits modèles de base avec des ressources contrôlables, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité des capacités de calcul, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.

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

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( Décentralisation entraînement classique projet analyse

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

)# Prime Intellect : un pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage par renforcement vérifiables par les trajectoires 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 en calcul. Prime Intellect souhaite, à travers les trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construire un système d'entraînement AI décentralisé qui soit vérifiable, ouvert et doté d'un mécanisme d'incitation complet.

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

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Deux, explication détaillée du mécanisme clé de formation de Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés développé par Prime Intellect, conçu spécifiquement pour les réseaux hétérogènes et la participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, déconnectant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement de poids, permettant à chaque nœud d'entraînement d'accomplir indépendamment la boucle de tâche localement, en collaborant avec des mécanismes de validation et d'agrégation via des interfaces standardisées. Comparé 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 ainsi la complexité du système et établissant une base pour soutenir le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de validation des comportements d'entraînement léger

TOPLOC(Observation de confiance et vérification de la localité) est un mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul intégral du modèle, mais analyse la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie" pour réaliser une vérification de structure légère. Il convertit pour la première fois les trajectoires de comportement pendant le processus de formation en objets vérifiables, ce qui représente une innovation clé pour permettre une attribution de récompense de formation sans confiance, et offre une voie réalisable pour construire un réseau de formation collaboratif décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST: protocole de agrégation et de propagation de poids asynchrone

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 type gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, réalisant ainsi 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 décentralisé, constituant ainsi la base fondamentale pour établir un consensus stable sur les poids et une itération d'entraînement continue.

OpenDiLoCo: Cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication mis en œuvre de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, conçu spécialement pour relever les défis courants tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture repose sur le parallélisme 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 du modèle en ne s'appuyant que sur des nœuds voisins locaux. Associé à des mises à jour asynchrones et à un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux appareils de périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi de manière significative 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 goulets 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 les topologies éparses, la compression de gradients, la synchronisation à faible précision et la reprise après incident, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant de base des capacités de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des dispositifs, ouvrant la "dernière étape" des fondations de communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance.

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

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, 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
• Nœuds de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier l'authenticité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, constituant ainsi un cercle d'incitation autour des "comportements d'entraînement réels".

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