AIトレーニングパラダイムの進化: 中央集権的な制御から分散化協調への技術革命

AIの全バリューチェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高いプロセスであり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しに比べて、トレーニングプロセスは、大規模な計算力の継続的な投入、複雑なデータ処理プロセス、および高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステム構築の真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニングの方法は4つのカテゴリに分けられます: 集中型トレーニング、分散型トレーニング、フェデラルラーニング、そして本稿で重点的に議論する分散化トレーニングです。

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集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基盤ソフトウェア、クラスタースケジューリングシステム、トレーニングフレームワークの全コンポーネントが統一された制御システムによって調整されて運用されます。このような深い協調のアーキテクチャにより、メモリ共有、勾配同期、およびフォールトトレランスメカニズムの効率が最適化され、GPTやGeminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しており、高い効率とリソースの制御可能性の利点がありますが、同時にデータの独占、リソースの壁、エネルギー消費、および単一障害のリスクなどの問題も存在します。

分散化トレーニングは現在の大規模モデルトレーニングの主流の方法であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに配布して協調して実行することにより、単一のコンピュータの計算とストレージのボトルネックを突破することです。物理的には「分散化」の特性を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、スケジュール、同期間されています。通常は高速なローカルエリアネットワーク環境で動作し、NVLink高速相互接続バス技術を通じて、マスターノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には以下が含まれます:

• データ並列: 各ノードが異なるデータをトレーニングし、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要があります。
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードにデプロイして、強い拡張性を実現する;
• パイプラインの並列処理: 段階的にシリアル実行し、スループットを向上させる;
• テンソル並列: 行列計算を細分化し、並列粒度を向上させる。

分散化トレーニングは「集中管理 + 分散化実行」の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」の従業員に指示してタスクを完了させることに例えられます。現在、ほぼすべての主流の大規模モデルはこの方法でトレーニングを完了しています。

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分散化トレーニングは、よりオープンで検閲耐性のある未来の道を代表しています。その核心的な特徴は、複数の相互に信頼しないノード(が家庭用コンピュータ、クラウドGPU、またはエッジデバイス)であり、中央のコーディネーターなしでトレーニングタスクを協力して完了することができることです。通常、プロトコルによってタスクの配信と協力が駆動され、暗号化されたインセンティブメカニズムを利用して貢献の誠実性を確保します。このモデルが直面する主な課題には、次のものが含まれます:

• デバイスの異種性と分割の困難: 異種デバイスの調整が難しく、タスクの分割効率が低い;
• 通信効率のボトルネック: ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが明らかである;
• 信頼できる実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証することが難しい;
• 一元的調整が欠如: 中央のスケジューラがなく、タスクの配信や異常のロールバックメカニズムが複雑である。

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれ計算能力を提供してモデルを協調してトレーニングすることと理解できますが、「真に実行可能な大規模分散化トレーニング」は依然としてシステム的な工学的挑戦であり、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証などの複数の側面が関与しています。しかし、「協調的に効果的 + 誠実を奨励 + 結果が正しい」かどうかはまだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデレーテッドラーニングは、分散型と分散化の間の過渡的な形態として、データのローカル保持やモデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスを重視するシーンに適用されます(、例えば医療や金融)です。フェデレーテッドラーニングは、分散型トレーニングのエンジニアリング構造とローカル協調能力を持ちながら、分散化トレーニングのデータ分散の利点も兼ね備えていますが、信頼できる調整者に依存しており、完全にオープンで検閲に強い特性は持っていません。プライバシーコンプライアンスのシーンにおける「制御された分散化」ソリューションとして見ることができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムにおいて比較的穏やかであり、産業界の過渡的なデプロイメントアーキテクチャとしてより適しています。

分散型トレーニングの境界、機会、現実

トレーニングのパラダイムの観点から見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプに適しているわけではありません。特定のシナリオでは、タスクの構造が複雑で、リソースの要求が非常に高い、または協力の難易度が高いため、それらは本質的に異種で信頼のないノード間で効率的に完了するのに適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存し、オープンネットワークで効果的に分割と同期を行うのが難しいです。データプライバシーと主権の制限が強いタスク(、例えば医療、金融、機密データ)は法律の遵守と倫理の制約によって、オープンな共有ができません。一方で、協力のインセンティブが欠如しているタスク(、例えば企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)は、外部の参加動機が欠けています。これらの境界が現在の分散化トレーニングの現実的な制限を形成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽命題であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で、並列処理が容易で、インセンティブがあるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の見通しを示しています。これには、LoRA微調整、行動整合性に基づく後処理タスク(（RLHFやDPO)を含む）、データのクラウドソーシングによるトレーニングとアノテーションタスク、リソースが制御可能な小型基盤モデルのトレーニング、およびエッジデバイスが参加する協調トレーニングシナリオが含まれます。これらのタスクは一般的に高い並列性、低い結合性、および異種計算能力に対する耐性を備えており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散型オプティマイザーなどの方法を通じて協力的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

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分散化トレーニングクラシックプロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデレーテッドラーニングの最前線において、代表的なブロックチェーンプロジェクトには、Prime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度の観点から見ると、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くの独自の探求を提案し、現在の理論研究の最前線を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実現経路は比較的明確であり、初期のエンジニアリングの進展が見られます。本稿では、これら5つのプロジェクトの背後にある核心技術とエンジニアリングアーキテクチャの道を順に解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるそれらの違いと相補関係をさらに探求します。

プライムインテレクト: 訓練軌跡検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、信頼を必要としないAIトレーニングネットワークを構築し、誰もがトレーニングに参加でき、その計算貢献に対して信頼できる報酬を得られるようにすることに取り組んでいます。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの三大モジュールを通じて、検証可能でオープンなインセンティブメカニズムを備えたAI分散化トレーニングシステムを構築することを目指しています。

一、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と主要モジュールの価値

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二、Prime Intellectトレーニングの重要なメカニズムの詳細

PRIME-RL:デカップリング型非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化トレーニングシナリオのためにカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークおよび非同期参加のために設計されています。強化学習を優先的に適用対象として採用し、トレーニング、推論、および重みのアップロードプロセスを構造的にデカップリングすることで、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了できるようにし、標準化インターフェースを介して検証と集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは中央集権的なスケジューリングのない環境での弾力的なトレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減するだけでなく、マルチタスクの並行実行と戦略の進化をサポートする基盤を築いています。

TOPLOC:軽量なトレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察とポリシー-ローカリティチェック)は、Prime Intellectが提案した訓練可能性のコアメカニズムであり、ノードが観測データに基づいて有効な戦略学習を実行したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、「観測シーケンス ↔ 戦略更新」間の局所的一貫性の軌跡を分析することで、軽量な構造検証を完了します。これは、訓練プロセス中の行動軌跡を検証可能な対象に変換することに初めて成功し、信頼不要の訓練報酬配分を実現するための重要な革新であり、監査可能でインセンティブのある分散型協力訓練ネットワークを構築するための実行可能な道を提供します。

SHARDCAST:非同期重み付け集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重み伝播と集約プロトコルであり、非同期、帯域幅制限、ノード状態が変動する実際のネットワーク環境に最適化されています。これはgossip伝播メカニズムと局所同期戦略を組み合わせており、複数のノードが非同期の状態で部分的な更新を継続的に提出できるようにし、重みの漸進的収束と多バージョン進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce方法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重み合意と継続的なトレーニング反復の核心基盤となります。

OpenDiLoCo:スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoはPrime IntellectチームがDeepMindの提案したDiLoCo理念を独立して実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークで、分散化トレーニングにおける帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性といった課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並列に基づいており、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジー構造を構築することで、グローバルな同期による高い通信コストを回避し、ローカルな隣接ノードに依存してモデルの協調トレーニングを完了できます。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムを組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUやエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、世界的な協力トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信基盤の一つです。

PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(プライムコレクティブコミュニケーションライブラリ)は、プライムインテレクトが分散化AIトレーニング環境のために特別に設計した軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリ(であるNCCLやGloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークでの適応のボトルネックを解決することを目的としています。PCCLは、スパーストポロジー、勾配圧縮、低精度同期およびチェックポイント復元をサポートし、コンシューマー向けGPUや不安定なノードで動作可能であり、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信機能を支える基盤コンポーネントです。これにより、トレーニングネットワークの帯域幅耐性とデバイス互換性が大幅に向上し、真にオープンで信頼を必要としない協調トレーニングネットワークを構築するための「最後の一マイル」の通信基盤が整いました。

三、Prime Intellectインセンティブネットワークと役割分担

Prime Intellectは、誰もがタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができる、許可不要で検証可能な経済的インセンティブを備えたトレーニングネットワークを構築しました。プロトコルは、3つの核心的な役割に基づいて運営されます:

• タスク発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数および検証基準を定義する
• トレーニングノード: ローカルトレーニングを実行し、重みの更新と観測トレースを提出する
• 検証ノード:TOPLOCメカニズムを使用してトレーニング行動の真実性を検証し、報酬計算と戦略集約に参加する

プロトコルのコアプロセスには、タスクの公開、ノードのトレーニング、トラッキングの検証、重みの集約(SHARDCAST)および報酬の配布が含まれ、「真のトレーニング行動」を中心にしたインセンティブのクローズドループを構成します。

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四、INTELLECT-2:初の検証可能な分散化トレーニングモデルのリリース

Prime Intellectは2025年5月にINTELLECT-2を発表しました。これは、世界初の非同期で信頼を必要としない分散化ノードによる協力トレーニングによって生成された強化学習の大モデルで、パラメータ規模は32Bに達します。INTELLECT-2モデルは、3つの大陸にわたる100以上のGPU異種ノードによって協力してトレーニングされ、完全非同期で使用されています。