Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного управления к децентрализованной кооперации в технологической революции

В полной цепочке создания стоимости ИИ обучение моделей является этапом с наибольшим потреблением ресурсов и наивысшими техническими барьерами, что напрямую определяет предельные возможности модели и её фактическую эффективность. В отличие от легковесных вызовов на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных вложений в мощные вычислительные ресурсы, сложные процессы обработки данных и поддержку высокоинтенсивных оптимизационных алгоритмов, что делает его настоящей "тяжёлой промышленностью" в построении ИИ-систем. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализация, обсуждаемая в этой статье.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, который выполняется единой организацией в локальном высокопроизводительном кластере, охватывающем весь процесс обучения: от оборудования, программного обеспечения низкого уровня, системы управления кластером до всех компонентов обучающего фреймворка, которые координируются единым управляющим системой. Эта архитектура глубокой кооперации позволяет оптимизировать эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов устойчивости к сбоям, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая преимуществами высокой эффективности и контролируемых ресурсов, но одновременно имея проблемы с монополией на данные, барьерами для ресурсов, потреблением энергии и рисками единой точки.

Распределённое обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время. Его суть заключается в том, чтобы разбить задачу обучения модели на части и распределить их для совместного выполнения на нескольких машинах, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на то, что физически оно обладает «распределёнными» характеристиками, в целом оно всё ещё контролируется централизованными структурами для управления и синхронизации, обычно работает в среде высокоскоростной локальной сети, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, при этом главный узел координирует выполнение подзадач. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо сопоставить веса модели
• Модельная параллельность: развертывание различных частей модели на различных узлах для достижения высокой масштабируемости
• Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение для повышения пропускной способности
• Тензорное параллелизм: детализированное разделение матричных вычислений, повышение уровня параллелизма

Распределённое обучение – это комбинация "централизованного управления + распределённого выполнения", аналогично тому, как один и тот же начальник дистанционно управляет работой нескольких "офисных" сотрудников для выполнения задачи. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.

Децентрализация обучения означает более открытую и устойчивую к цензуре будущую траекторию. Его ключевыми характеристиками являются: несколько недоверяющих друг другу узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или пограничными устройствами ), которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно через протоколы для распределения задач и сотрудничества, и с помощью криптостимулов для обеспечения добросовестности вкладов. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Проблемы с гетерогенностью устройств и разделением: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач
• Бутылочное горлышко эффективности связи: нестабильная сетевая связь, очевидное бутылочное горлышко синхронизации градиентов
• Недостаток доверенной исполнения: отсутствие доверенной среды исполнения, затрудняющее проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях
• Отсутствие единой координации: нет центрального диспетчера, распределение задач, механизм отката при аномалиях сложный

Децентрализация тренировки может быть понята как: группа глобальных волонтеров, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно жизнеспособная крупномасштабная децентрализованная тренировка" все еще является системной инженерной задачей, затрагивающей несколько уровней, таких как системная архитектура, коммуникационные протоколы, криптографическая безопасность, экономические механизмы, валидация модели и т. д., но возможность "совместной эффективности + стимулирования честности + правильности результатов" все еще находится на ранней стадии прототипирования.

Федеративное обучение, как переходная форма между распределёнными и Децентрализация, акцентирует внимание на локальном хранении данных и централизованной агрегации параметров модели, что подходит для сцен, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина и финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределённого обучения и локальными координационными возможностями, одновременно имея преимущества распределённых данных при Децентрализация обучения, однако по-прежнему зависит от доверенной координирующей стороны и не обладает полностью открытыми и антикоррупционными характеристиками. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в условиях соблюдения конфиденциальности, с относительно мягкими задачами обучения, структурами доверия и коммуникационными механизмами, что делает его более подходящим для переходной развертки в промышленности.

) Децентрализация тренировки: границы, возможности и реалистичные 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 сложности сотрудничества, она естественно не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, децентрализованными узлами. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой памяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытых сетях; задачи с сильными ограничениями конфиденциальности данных и суверенитета ###, такие как медицинские, финансовые и содержащие секретные данные (, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; а задачи, которые не имеют основы для кооперативного стимулирования ), такие как закрытые модели предприятий или внутреннее обучение прототипов (, не имеют внешней мотивации для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения Децентрализации обучения в настоящее время.

Но это не означает, что Децентрализация обучения является ложным утверждением. На самом деле, в типах задач с легкой структурой, легкостью параллелизма и возможностью мотивации, Децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: дообучением LoRA, постобучающими задачами по выравниванию поведения ), такими как RLHF, DPO (, задачами по краудсорсингу данных и аннотации, обучением небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценами кооперативного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи, как правило, обладают высокой параллельностью, низкой связностью и допускают гетерогенные вычислительные мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P-сети, протоколы Swarm, распределенные оптимизаторы и другие способы.

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация кооперации])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентрализация тренировка классических проектов анализа

В настоящее время среди представительных блокчейн-проектов в области Децентрализации обучения и федеративного обучения можно выделить Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технической инновации и сложности инженерной реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и алгоритмного проектирования, что представляет собой передовые направления текущих теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже можно увидеть первоначальные инженерные достижения. В данной статье последовательно будут проанализированы основные технологии и инженерные архитектуры этих пяти проектов, а также дополнительно исследовано их различие и взаимодополнение в системе Децентрализации AI обучения.

Prime Intellect: Пионер кооперативной сети усиленного обучения с проверяемыми траекториями

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя любому участвовать в обучении и получать заслуженные награды за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную систему обучения ИИ с возможностью верификации, открытостью и полным механизмом стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один, Структура протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей

![Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля до Децентрализация координации технической революции]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного обучения с подкреплением с декомпозицией

PRIME-RL является моделью задач и выполнением, разработанной Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально созданной для гетерогенных сетей и асинхронных участников. Она использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного объекта адаптации, структурно разъединяя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому тренировочному узлу независимо завершать циклы задач локально и взаимодействовать с механизмами проверки и агрегации через стандартизированные интерфейсы. В отличие от традиционного процесса обучения с учителем, PRIME-RL лучше подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и создает основу для поддержки многозадачной параллельной работы и эволюции стратегий.

TOPLOC: легковесный механизм верификации поведения тренировки

TOPLOC)Доверенное Наблюдение & Проверка Политики-Локальности( — это основной механизм проверки обучаемости, предложенный Prime Intellect, предназначенный для определения, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полной переработки модели, а осуществляет проверку легковесной структуры, анализируя локальные согласованные траектории между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии". Он впервые преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия, предоставляя жизнеспособный путь для создания аудитируемой и мотивированной Децентрализация сети совместного обучения.

SHARDCAST: Протокол асинхронной агрегации и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для реальных сетевых условий с асинхронной работой, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в асинхронном состоянии, что обеспечивает постепенную сходимость весов и эволюцию нескольких версий. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: разреженная асинхронная коммуникационная рамка

OpenDiLoCo — это оптимизированная коммуникационная платформа, независимая от команды Prime Intellect, реализованная и открытая на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind. Она специально разработана для решения таких задач, как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы, которые часто встречаются в процессе Децентрализация обучения. Архитектура основана на параллельной обработке данных и использует разреженные топологические структуры, такие как Ring, Expander и Small-World, чтобы избежать высоких затрат на глобальную синхронизацию, полагаясь только на локальных соседних узлов для выполнения совместного обучения модели. Сочетая асинхронное обновление и механизмы восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в обучающих задачах, значительно повышая доступность глобального совместного обучения и становясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения сети Децентрализация обучения.

PCCL:Библиотека совместной связи

PCCL)Prime Collective Communication Library( является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, направленной на решение узких мест адаптации традиционных библиотек связи), таких как NCCL и Gloo(, в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженную топологию, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление с контрольной точки, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, являясь основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно повысил устойчивость сети к пропускной способности и совместимость устройств, открыв "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения действительно открытой и доверенной сети совместного обучения.

Три. Сеть стимулов Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect создал тренировочную сеть, не требующую разрешений, которая может быть проверена и имеет экономические стимулы, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол функционирует на основе трех основных ролей:

• Инициатор задачи: определение тренировочной среды, начальной модели, функции вознаграждения и стандартов валидации
• Обучающие узлы: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и отслеживание траекторий
• Узлы проверки: использование механизма TOPLOC для проверки подлинности тренировочного поведения и участия в расчетах наград и агрегации стратегий

Основные процессы протокола включают публикацию задач, обучение узлов, проверку траекторий, агрегацию весов )SHARDCAST( и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реального тренировочного поведения".

![Эволюция парадигмы AI-тренировок: от централизованного контроля к Децентрализации и сотрудничеству, техническая революция])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Четыре, INTELLECT-2: Первый выпущенный проверяемый децентрализованный тренинговый модель

Prime Intellect выпустила INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель глубокого обучения, обученная с помощью асинхронных, не требующих доверия Децентрализация узлов. Модель INTELLECT-2 была обучена с использованием более чем 100 гетерогенных узлов GPU, расположенных на трех континентах, с использованием полностью асинхронной архитектуры, продолжительность обучения