AIトレーニングパラダイムの進化：集中管理から分散化協調への技術革命

AIの全価値チェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルも最も高い段階であり、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持続的な大規模な計算能力の投入、複雑なデータ処理プロセス、そして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」となります。アーキテクチャの観点から見ると、トレーニング方法は集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデレートラーニング、そして本稿で重点的に議論する分散化トレーニングの4つのカテゴリーに分類できます。

! 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型のコラボレーションへの技術革命

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、ベースソフトウェア、クラスタスケジューリングシステム、そしてトレーニングフレームワークの全ての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動作します。このような深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率を最適にし、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な利点を持っていますが、同時にデータの独占、リソースの壁、エネルギー消費、単一障害点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方式であり、その核心はモデル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実行することで、単一マシン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」特性を備えていますが、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、同期され、通常は高速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介して、主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:

• データ並列:各ノードが異なるデータを訓練し、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る
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードに配置し、強力な拡張性を実現する
• パイプライン並列: ステージごとの逐次実行、スループットの向上
• テンソル並列処理: セグメンテーション行列の計算を改良して、並列処理の粒度を改善します

分散化トレーニングは「集中制御 + 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」スタッフにタスクを協力して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。

! 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型のコラボレーションへの技術革命

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示しています。その核心的な特徴は、複数の互い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協調してトレーニングタスクを完了することです。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、暗号的なインセンティブメカニズムによって貢献の誠実性が保証されます。このモデルが直面している主な課題は、次のとおりです:

• デバイスの異種性と分割の難しさ: 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
• 統一した調整の欠如: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力を提供してモデルを共同でトレーニングすることとして理解できますが、"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全体のエンジニアリング課題であり、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 + 正直を奨励 + 結果が正しい"が可能かどうかは、まだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデラルラーニングは、分散型と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持、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ナリオ(に適しています。例えば、医療や金融)です。フェデラルラーニングは、分散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、完全なオープン性や検閲耐性を持っていません。プライバシーコンプライアンスのシナリオにおける "制御された分散化" ソリューションと見なすことができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムのいずれも比較的穏やかであり、産業界の移行的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。

分散化トレーニングの境界、機会と現実の道

トレーニングのパラダイムから見ると、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か、協力が難しいため、異種の信頼されていないノード間で効率的に完了することは本質的に適していません。たとえば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ、低いレイテンシ、および高速バンド幅に依存しており、オープンネットワークで効果的に分割および同期することが困難です。データのプライバシーと主権制限が強いタスク(、例えば医療、金融、機密データ)は法的なコンプライアンスや倫理的な制約に制限されており、オープンに共有することはできません。また、協力のインセンティブが不足しているタスク(、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、外部からの参加の動機が欠けています。これらの境界は、現在の分散化トレーニングの現実の制約を共同で構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽の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、並列化が容易で、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展望を示しています。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)、データクラウドソーシングトレーニングとラベリングタスク、リソース制御可能な小型基盤モデルのトレーニング、エッジデバイス参加の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持っており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法で協調トレーニングを行うのに非常に適しています。

! 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型のコラボレーションへの技術革命

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およびフェデラルラーニングの最前線分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトは主にPrime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、およびFlock.ioを含んでいます。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、Prime Intellect、Nous Research、および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創的な探求を提案しており、現在の理論研究の最前線方向を代表しています。一方、GensynおよびFlock.ioの実現経路は比較的明確で、初期のエンジニアリング進展が見られます。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次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるその違いと相互補完関係をさらに探っていきます。

プライムインテレクト: トレーニング軌跡を検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰もが参加し、計算貢献に対して信頼できる報酬を得られる信頼不要のAIトレーニングネットワークの構築に取り組んでいます。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの三つのモジュールを通じて、検証可能でオープンかつインセンティブメカニズムが完備された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

! 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型のコラボレーションへの技術革命

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、異種ネットワークと非同期参加のために設計されています。強化学習を優先適合オブジェクトとして採用し、トレーニング、推論、そしてウェイトアップロードプロセスを構造的にデカップリングし、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ます。また、標準化された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は中心的なスケジューリングのない環境で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とともに、マルチタスクの並行処理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によって提案されたトレーニングの検証可能性に関するコアメカニズムであり、ノードが観測データに基づいて実際に有効なポリシー学習を完了したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重た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 ↔ ポリシー更新"間の局所的一貫性の軌跡を分析することで、軽量な構造の検証を完了します。これは、トレーニングプロセスでの行動の軌跡を検証可能な対象に変換することを初めて行い、信頼を必要としないトレーニング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を持った分散化協力トレーニング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: 非同期の重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重みの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のため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することを許可し、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手法と比較して、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ており、安定した重みのコンセンサスと持続的なトレーニングの反復を構築するための核心的な基盤です。

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に基づいて提案されたDiLoCoの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、分散化訓練における一般的な帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの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性に基づいており、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通信コストを回避し、局所の隣接ノードに依存してモデルの協調訓練を完了します。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムと組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUおよびエッジデバイスが安定して訓練タスクに参加できるようにし、世界的な協力訓練の参加性を大幅に向上させ、分散化訓練ネットワークを構築するための重要な通信基盤の一つとなっています。

PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(Prime Collective Communication Library)はPrime Intellect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、Gloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおいて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は疎なトポロジー、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、コンシューマ向けGPUや不安定なノードで動作することができ、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信能力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不要の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1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、誰でもタスクに参加し、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、経済的インセンティブメカニズム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つのコアロールに基づいて機能します:

• タスクの発起者: 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)および報酬の配布を含み、「リアルトレーニング行動」を中心としたインセンティブのクローズドループを構成します。

! 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型のコラボレーションへの技術革命

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不要の分散化ノード協力によって訓練された強化学習大モデルで、パラメータサイズは32Bに達します。INTELLECT-2モデルは、三大陸に広がる100以上のGPU異種ノードによって協力して訓練され、完全非同期アーキテクチャを使用しており、訓練時間