Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация коллаборации технологической революции

В полной цепочке ценностей ИИ модельное обучение является этапом с наибольшими затратами ресурсов и наивысшими техническими барьерами, что напрямую определяет предельные возможности модели и фактическую эффективность применения. По сравнению с легковесными вызовами на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного значительного投入 вычислительных мощностей, сложных процессов обработки данных и поддержки высокоинтенсивных алгоритмов оптимизации, что делает его настоящей "тяжелой промышленностью" в построении систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, которое будет обсуждено в данной статье.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, при котором весь процесс обучения выполняется единой организацией на локальном высокопроизводительном кластере, от аппаратного обеспечения, программного обеспечения низкого уровня, системы управления кластером до всех компонентов учебного фреймворка, которые координируются единой управляющей системой. Такая глубокая согласованная архитектура позволяет оптимизировать эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая преимуществами высокой эффективности и контролируемых ресурсов, но также сталкиваясь с проблемами, такими как монополия на данные, барьеры для ресурсов, потребление энергии и риски единой точки.

Распределенное обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время, его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их на множество машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть узкие места вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на то, что физически он обладает характеристиками "Децентрализация", в целом он по-прежнему контролируется централизованными учреждениями для управления и синхронизации, часто работает в средах высокоскоростных локальных сетей, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел координирует все подзадачи. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо соответствие весам модели
• Параллельное моделирование: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости
• Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности
• Тензорное параллелизм: тонкая сегментация матричных вычислений, повышение степени параллелизма

Распределенное обучение является комбинацией "централизованного контроля + распределенного выполнения", аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно управляет сотрудничеством нескольких сотрудников из различных "офисов" для выполнения задачи. В настоящее время почти все основные модели (GPT-4, Gemini, LLaMA и другие ) обучаются таким образом.

Децентрализация тренировки представляет собой более открытый и устойчивый к цензуре путь в будущее. Его ключевые особенности заключаются в следующем: несколько недоверительных узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или периферийными устройствами ), которые совместно выполняют задачи тренировки без центрального координатора, обычно через протокол, управляющий распределением задач и сотрудничеством, и с помощью механизмов криптостимулов для обеспечения честности вклада. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Гетерогенность устройств и сложности разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач
• П bottleneck эффективности связи: нестабильная сетевая связь, явный узкое место в синхронизации градиентов
• Отсутствие доверительного выполнения: нехватка доверительной среды выполнения, трудно проверить, действительно ли узлы участвуют в вычислениях.
• Недостаток единой координации: отсутствие центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизмы отката ошибок

Децентрализация тренировки можно понимать как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки" все еще является системной инженерной задачей, затрагивающей такие аспекты, как системная архитектура, коммуникационные протоколы, криптографическая безопасность, экономические механизмы, валидация моделей и т.д., но возможность "совместной эффективности + стимулирование честности + правильность результата" все еще находится на стадии раннего прототипирования.

Федеративное обучение, как переходная форма между распределенной и Децентрализацией, акцентирует внимание на локальном сохранении данных и централизованной агрегации параметров модели, что подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина, финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальной кооперативной способностью, при этом оно также имеет преимущества распределенных данных в Децентрализации, но по-прежнему зависит от надежной координирующей стороны и не обладает полностью открытыми и антикоррупционными характеристиками. Его можно рассматривать как "контролируемую децентрализацию" в сценариях соблюдения конфиденциальности, где задачи обучения, структура доверия и механизмы связи относительно мягкие, что делает его более подходящим для переходной архитектуры в промышленности.

) Полный сравнительный анализ парадигм AI обучения### Техническая архитектура × Стимулирование доверия × Характеристики применения(

![Эволюция парадигмы AI-тренировок: от централизованного контроля к Децентрализации сотрудничества технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентрализация тренировки: границы, возможности и реальные пути

С точки зрения парадигмы обучения, Децентрализация обучения не подходит для всех типов задач. В некоторых сценариях, из-за сложной структуры задач, высоких требований к ресурсам или большой сложности сотрудничества, она естественно не подходит для эффективного выполнения на гетерогенных, недоверенных узлах. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разбиение и синхронизацию в открытой сети; задачи, требующие сильной защиты данных и суверенитета, такие как медицина, финансы, конфиденциальные данные ###, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; а задачи, которые не имеют основ для сотрудничества, такие как закрытые модели предприятий или внутреннее обучение прототипов (, лишены мотивации для участия извне. Эти границы вместе составляют текущие реальные ограничения Децентрализации обучения.

Но это не означает, что Децентрализация обучения является ложным утверждением. На самом деле, в легковесных, легко параллелизуемых и стимулирующих типах задач Децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: дообучение LoRA, задачи постобучения, такие как RLHF, DPO), обучение и аннотирование данных с краудсорсингом, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи обычно обладают высокой параллельностью, низкой связностью и терпимостью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, протоколы Swarm, распределенные оптимизаторы и т.д.

(# Децентрализация тренировки задачи адаптации общий обзор

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

) Децентрализация тренировка классических проектов анализа

В настоящее время в области Децентрализации 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 архитектуре систем и проектировании алгоритмов, представляя передовые направления теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже можно увидеть предварительный инженерный прогресс. В данной статье последовательно анализируются ключевые технологии и инженерные архитектуры этих пяти проектов, а также дальнейшее обсуждение их различий и взаимодополняющих отношений в системе Децентрализации AI обучения.

Prime Intellect: Тренировочная траектория с возможностью верификации в рамках укрепляющего обучения, пионер совместных сетей

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать надежные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется построить систему децентрализованного обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полноценным механизмом стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Односторонняя структура стека протоколов 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 фреймворком моделирования задач и выполнения, разработанным Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сцен, специально созданным для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного подхода, структурно разъединяя процессы обучения, вывода и загрузки весов, что позволяет каждому учебному узлу независимо выполнять цикл задач локально и взаимодействовать через стандартизированные интерфейсы с механизмами валидации и агрегации. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельных многозадачных процессов и эволюции стратегий.

TOPLOC: Легковесный механизм проверки поведения обучения

TOPLOC###Доверяемое Наблюдение и Проверка Политики-Локальности### является основным механизмом проверки обучаемости, предложенным Prime Intellect, для определения того, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе данных наблюдения. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полного перерасчета модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальную согласованность траекторий между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии". Впервые он преобразует траектории поведения в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым новшеством для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет жизнеспособный путь для создания аудитируемой, мотивируемой сети децентрализованного кооперативного обучения.

SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегации и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегирования весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для асинхронных, ограниченных по пропускной способности и изменяющихся по состоянию узлов реальных сетевых сред. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные синхронные стратегии, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в условиях несинхронизированного состояния, достигая прогрессивного сходимости весов и многоверсионной эволюции. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основной основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная структура

OpenDiLoCo — это независимая реализация и открытая коммуникационная оптимизационная рамка, разработанная командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, специально предназначенная для решения таких проблем, как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы, которые часто встречаются в процессе децентрализованного обучения. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, благодаря созданию разреженных топологических структур, таких как Ring, Expander, Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на глобальную синхронизацию, полагаясь только на локальные соседние узлы для выполнения совместного обучения модели. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно повышая доступность глобального совместного обучения, и является одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для создания сети децентрализованного обучения.

PCCL: Библиотека совместной связи

PCCL(Prime Collective Communication Library) является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, предназначенной для решения проблем адаптации традиционных библиотек связи(, таких как NCCL, Gloo), в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, является базовым компонентом для поддержки асинхронных коммуникационных возможностей протокола OpenDiLoCo. Он значительно повышает устойчивость пропускной способности сети обучения и совместимость устройств, создавая «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 разрешенную, проверяемую и обладающую экономическими стимулами сеть для обучения, которая позволяет любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол функционирует на основе трех типов основных ролей:

• Инициатор задания: определить среду обучения, начальную модель, функцию вознаграждения и критерии валидации
• Узел обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдательных траекторий
• Узлы проверки: использование механизма TOPLOC для проверки подлинности поведения обучения и участие в расчете вознаграждений и агрегации стратегий

Основные процессы протокола включают в себя публикацию задач, обучение узлов, проверку траекторий, агрегацию весов (SHARDCAST) и распределение вознаграждений, составляя замкнутый цикл стимулов вокруг "реальных тренировочных действий".

**