Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до децентралізованої кооперації технологічної революції

У повній ціннісній ланцюжку AI, навчання моделей є етапом з найбільшим споживанням ресурсів та найвищими технологічними бар'єрами, що безпосередньо визначає межі можливостей моделі та реальні результати її застосування. У порівнянні зі легкими викликами етапу інференції, процес навчання потребує постійних інвестицій у великомасштабні обчислювальні потужності, складні процеси обробки даних та високоінтенсивну підтримку оптимізаційних алгоритмів, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи AI. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою даної статті.

Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи управління кластером до всіх компонентів навчальної рамки, координується єдиною системою контролю. Така глибока співпраця архітектури забезпечує оптимальну ефективність розподілу пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що дуже підходить для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контролю ресурсів, але в той же час має проблеми з монополією на дані, бар'єрами ресурсів, споживанням енергії та ризиком єдиного пункту.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одній машині. Хоча фізично воно має "дистрибутивні" характеристики, проте в цілому все ще контролюється та координується централізованою установою, зазвичай працює в середовищі високошвидкісної локальної мережі, завдяки технології високошвидкісної міжмашинної передачі NVLink, головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Паралельність даних: кожен вузол тренує різні дані, параметри яких діляться, необхідно узгодити ваги моделі.
• Модельна паралельність: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості
• Паралельне оброблення: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної спроможності
• Тензорне паралельне: детальне розділення матричних обчислень, підвищення паралельної щільності

Розподілена тренування є поєднанням "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же керівник дистанційно керує співробітниками з кількох "офісів" для виконання завдання. На сьогодні майже всі основні великі моделі тренуються саме таким чином.

Децентралізація тренувань означає більш відкриті та антикорупційні шляхи в майбутньому. Його основна характеристика полягає в тому, що: кілька недовірених вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або крайніми пристроями ), які спільно виконують навчальні завдання без центрального координатора, зазвичай через протоколи, що керують розподілом завдань і співпрацею, а також за допомогою механізмів крипто стимулювання для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі сегментації: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність сегментації завдань
• Проблема ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, очевидна проблема синхронізації градієнтів
• Відсутність надійного виконання: бракує надійного середовища виконання, важко перевірити, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях.
• Відсутність єдиного координатора: немає центрального диспетчера, складний розподіл завдань, механізм відкату помилок

Децентралізація тренування можна розуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносять обчислювальну потужність для спільного тренування моделі, але "справді здійсненна масштабна децентралізація тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, перевірку моделей та інші аспекти, але чи можна "кооперативно ефективно + заохочувати чесність + отримувати правильні результати" все ще перебуває на ранній стадії прототипування.

Федеративне навчання, як перехідна форма між розподіленістю та Децентралізацією, підкреслює локальне збереження даних і централізовану агрегацію параметрів моделі, підходить для сцен, де важлива відповідність приватності, таких як медицина, фінанси (. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні кооперативні можливості, одночасно володіючи перевагами розподілених даних в умовах Децентралізації, але все ще залежить від надійних координуючих сторін і не має повністю відкритих і антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як "контрольовану Децентралізацію" в умовах відповідності приватності, з відносно м'якими вимогами до навчальних завдань, структур довіри та комунікаційних механізмів, що більше підходить для промислової перехідної архітектури.

) Децентралізація тренування меж, можливостей та реальних шляхів

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складність структури завдань, високі вимоги до ресурсів або складність співпраці, воно природним чином не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від високої пам'яті, низької затримки та високошвидкісної пропускної здатності, що ускладнює ефективне розподілення та синхронізацію в відкритій мережі; завдання з сильними обмеженнями на конфіденційність даних та суверенітет ###, такі як медичні, фінансові або пов'язані з конфіденційними даними (, обмежені юридичними вимогами та етичними обмеженнями, не можуть бути відкрито поділені; а завдання ), які не мають основи для співпраці, такі як закриті моделі компаній або навчання внутрішніх прототипів (, не мають зовнішнього стимулу для участі. Ці межі разом формують реальні обмеження поточного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдозадачею. Насправді, у структурно легких, легко паралельних, заохочувальних типах завдань децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Включаючи, але не обмежуючись: налаштуванням LoRA, завданнями після навчання з вирівнюванням поведінки ), такими як RLHF, DPO (, навчанням і розміткою даних через краудсорсинг, навчанням малих базових моделей з контролем ресурсів, а також сценами кооперативного навчання за участю краєвих пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і терпимість до гетерогенних обчислювальних потужностей, що робить їх дуже придатними для кооперативного навчання через P2P мережі, протоколи Swarm, розподілені оптимізатори тощо.

![Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до Децентралізація кооперативної технологічної революції])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентралізація тренування класичних проектів аналіз

Наразі у сфері децентралізованого навчання та федеративного навчання провідними проектами блокчейну є Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору інноваційності технологій та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та проектуванні алгоритмів, представляючи нинішні передові напрямки теоретичних досліджень; у той час як шляхи реалізації Gensyn та Flock.io є відносно зрозумілими, і вже можна побачити перші кроки в інженерній реалізації. У цій статті будуть послідовно проаналізовані основні технології та інженерна архітектура цих п'яти проектів, а також додатково розглянуті їхні відмінності та взаємодоповнюючі стосунки у децентралізованій системі навчання ШІ.

Prime Intellect: тренувальні траєкторії можуть бути перевірені, посилене навчання, кооперативні мережі, пионери

Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ, яка не потребує довіри, щоб будь-хто міг брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається за допомогою трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, побудувати систему навчання ШІ з децентралізацією, яка має перевіряємість, відкритість та повноцінний механізм стимулювання.

Один, структура стеку протоколу Prime Intellect та цінність ключових модулів

![Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до Децентралізації співпраці технологічна революція]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

Два. Детальний аналіз ключових механізмів навчання Prime Intellect

PRIME-RL: архітектура завдань розділеного асинхронного підсилювального навчання

PRIME-RL є рамкою моделювання завдань та виконання, налаштованою Prime Intellect для децентралізованих тренувальних сцен, спеціально розробленою для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує посилене навчання як пріоритетний адаптивний об'єкт, структурно декомпонуючи процеси навчання, інференції та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикл завдань локально та співпрацювати через стандартизований інтерфейс з механізмами валідації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації гнучкого навчання в умовах безцентрового розподілу, що знижує складність системи та закладає основу для підтримки паралельних багатозадачних операцій і еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання

TOPLOC)Довірене спостереження та перевірка локальності( є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, що використовується для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторного обчислення всієї моделі, а завершує верифікацію легковажної структури шляхом аналізу локальної узгодженості траєкторій між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії". Вперше він перетворює траєкторії поведінки під час навчання на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу винагороди за навчання без довіри, забезпечуючи здійсненний шлях для побудови аудиторських, стимулюючих децентралізованих мереж співпраці.

SHARDCAST: асинхронна агрегація ваг і протокол поширення

SHARDCAST є протоколом вагового розподілу та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для реальних мережевих умов з асинхронним, обмеженим пропуском та змінним станом вузлів. Він поєднує механізм gossipping із локальною синхронізацією, що дозволяє кільком вузлам продовжувати подавати часткові оновлення в умовах несинхронізації, забезпечуючи поступову конвергенцію ваги та еволюцію декількох версій. У порівнянні з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до збоїв децентралізованого навчання, що є основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo:Розріджена асинхронна комунікаційна рамка

OpenDiLoCo – це незалежно реалізований та відкритий фреймворк оптимізації зв'язку командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, розроблений спеціально для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна здатність, гетерогенні пристрої та нестабільні вузли, які часто зустрічаються у децентралізованому навчанні. Його архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом побудови рідкісних топологій, таких як кільцева, розширювач і малосвітова, що дозволяє уникати високих витрат на зв'язок глобальної синхронізації, виконуючи модульне спільне навчання лише на основі локальних сусідніх вузлів. Поєднуючи асинхронне оновлення і механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи можливість участі у глобальному кооперативному навчанні, і є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.

PCCL: Бібліотека спільного зв'язку

PCCL)Prime Collective Communication Library( є легковаговою бібліотекою зв'язку, розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання AI, що має на меті вирішення адаптаційних вузьких місць традиційних бібліотек зв'язку), таких як NCCL, Gloo(, в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронну комунікаційну здатність протоколу OpenDiLoCo. Він значно підвищує толерантність до пропускної здатності навчальних мереж та сумісність пристроїв, прокладаючи "останній кілометр" комунікаційної інфраструктури для створення справді відкритої, що не вимагає довіри, мережі спільного навчання.

Три, Prime Intellect мотиваційна мережа та розподіл ролей

Prime Intellect побудував мережу навчання без дозволу, що підлягає перевірці і має економічні інcentive механізми, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях та отримувати винагороду на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначити навчальне середовище, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
• Навчальні вузли: виконання локального навчання, подання оновлень ваг та спостережуваних траєкторій
• Вузли верифікації: використання механізму TOPLOC для перевірки справжності навчальної поведінки та участі в розрахунках винагороди та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає в себе публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг )SHARDCAST( та виплату винагород, що складає стимульоване замкнуте коло навколо "реальних навчальних дій".

![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до технічної революції децентралізованої кооперації])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Чотири, INTELLECT-2: перший перевіряємий децентралізований тренувальний модель

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель зміцнюючого навчання, що була навчена за допомогою асинхронних, без довіри, децентралізованих вузлів. Обсяг параметрів становить 32B. Модель INTELLECT-2 була навчена за допомогою понад 100 гетерогенних вузлів GPU, розташованих на трьох континентах, з використанням повністю асинхронної архітектури, тривалість навчання