Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : d'un contrôle centralisé à une révolution technologique de la collaboration décentralisée

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente la plus haute barrière technique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité de leur application réelle. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant ainsi le véritable "industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. Du point de vue des paradigmes architecturaux, les modes d'entraînement peuvent être classés en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster haute performance local, où tous les processus d'entraînement, des matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster à tous les composants du cadre d'entraînement, sont coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde optimise l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend particulièrement adaptée à l'entraînement de grands modèles tels que GPT et Gemini, avec des avantages d'efficacité élevée et de ressources contrôlables. Cependant, elle présente également des problèmes de monopole de données, de barrières à l'entrée, de consommation d'énergie et de risque de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement des grands modèles actuellement, son cœur consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis à les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de dépasser les limites de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'elle possède des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble reste contrôlé, programmé et synchronisé par des organismes centralisés, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink, où le nœud principal coordonne uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales comprennent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle.
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité ;
• Pipeline parallèle : exécution en série par étapes, augmentant le débit ;
• Parallélisme tensoriel : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité du parallélisme.

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureaux" pour accomplir une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont formés de cette manière.

La formation décentralisée représente donc un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques clés sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance (qui peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU cloud ou des dispositifs périphériques) collaborent pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement par le biais de protocoles qui pilotent la distribution des tâches et la collaboration, et utilisent des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté comprennent :

• Hétérogénéité des dispositifs et difficulté de partitionnement : difficulté de coordination des dispositifs hétérogènes, faible efficacité de partitionnement des tâches ;
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident ;
• Exécution fiable manquante : absence d'un environnement d'exécution fiable, rendant difficile la vérification de la participation réelle des nœuds au calcul ;
• Manque de coordination unifiée : pas de répartiteur central, distribution des tâches et mécanisme de retour d'exception complexe.

L'entraînement décentralisé peut être compris comme : un groupe de bénévoles du monde entier, chacun contribuant à la puissance de calcul pour entraîner le modèle de manière collaborative, mais "un véritable entraînement décentralisé à grande échelle" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, etc. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + incitation à l'honnêteté + résultats corrects" est encore à un stade précoce d'exploration de prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle, ce qui le rend adapté aux scénarios soucieux de la conformité en matière de confidentialité (comme dans le secteur médical ou financier). L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie pour l'entraînement distribué et des capacités de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données pour l'entraînement décentralisé, mais il reste dépendant d'une partie de coordination de confiance et ne possède pas les caractéristiques d'une ouverture totale et d'une résistance à la censure. Il peut être considéré comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité en matière de confidentialité, avec des tâches d'entraînement, une structure de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, ce qui le rend plus approprié comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Décentralisation des frontières, opportunités et chemins réalistes de l'entraînement

Du point de vue du paradigme d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des exigences en ressources extrêmement élevées ou de la difficulté de collaboration, il n'est naturellement pas adapté pour être accompli efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, de faibles latences et de large bande passante, ce qui rend difficile le découpage et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches ayant des restrictions fortes sur la confidentialité des données et la souveraineté (comme la santé, la finance, les données sensibles) sont limitées par la conformité légale et les contraintes éthiques, ne pouvant pas être partagées de manière ouverte ; et les tâches manquant de motivation à la collaboration (comme les modèles d'entreprise à code source fermé ou l'entraînement de prototypes internes) manquent de dynamisme de participation externe. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans des types de tâches légers, faciles à paralléliser et incitatifs, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches de post-entraînement en alignement comportemental (comme RLHF, DPO), l'entraînement et l'annotation de données par crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à la puissance de calcul hétérogène, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.

Analyse du projet classique d'entraînement à la Décentralisation

Actuellement, dans le domaine de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain les plus représentatifs incluent Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technique et de difficulté d'implémentation, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans la conception des systèmes et des algorithmes, représentant les directions avant-gardistes de la recherche théorique actuelle ; tandis que les voies d'implémentation de Gensyn et Flock.io sont relativement claires, permettant d'observer des progrès préliminaires en ingénierie. Cet article analysera successivement les technologies et les architectures d'ingénierie fondamentales derrière ces cinq projets, et explorera plus avant leurs différences et relations complémentaires dans le système d'entraînement AI décentralisé.

Prime Intellect : Pionnier des réseaux de collaboration d'apprentissage renforcé vérifiables par les trajectoires d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau de formation d'IA sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution computationnelle. Prime Intellect souhaite, à travers les trois modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, établir un système d'entraînement d'IA décentralisé, vérifiable, ouvert et avec un mécanisme d'incitation complet.

I. Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

Deux, explication détaillée des mécanismes clés d'entraînement de Prime Intellect

PRIME-RL : Architecture de tâche d'apprentissage par renforcement asynchrone découplé

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu par Prime Intellect, spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, découplant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement de poids, permettant ainsi à chaque nœud d'entraînement de compléter le cycle de tâche de manière indépendante sur place, et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Comparé aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans des environnements sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système tout en posant les bases pour soutenir le parallélisme des tâches et l'évolution des stratégies.

TOPLOC : Mécanisme de validation du comportement d'entraînement léger

TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) est un mécanisme central de vérifiabilité proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul du modèle complet, mais réalise une vérification de structure légère en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour la distribution de récompenses d'entraînement sans avoir besoin de confiance, fournissant un chemin viable pour construire un réseau d'entraînement décentralisé collaboratif, auditable et incitatif.

SHARDCAST : protocole d'agrégation et de propagation de poids asynchrone

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds changeants. Il combine un mécanisme de propagation par gossip avec des stratégies de synchronisation locales, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles dans des états non synchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-versionnelle. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant la base essentielle pour établir un consensus de poids stable et un entraînement itératif continu.

OpenDiLoCo : cadre de communication asynchrone éparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de la communication développé et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, conçu spécifiquement pour relever les défis courants de l'entraînement décentralisé tels que les limitations de bande passante, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les frais de communication élevés liés à la synchronisation globale, et s'appuyant uniquement sur les nœuds voisins locaux pour compléter l'entraînement collaboratif du modèle. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux dispositifs périphériques de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue l'une des infrastructures de communication clés pour la construction de réseaux d'entraînement décentralisés.

PCCL : Bibliothèque de communication collaborative

PCCL (Prime Collective Communication Library) est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles (comme NCCL, Gloo) sur des appareils hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies clairsemées, la compression de gradients, la synchronisation à basse précision et la reprise après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant sous-jacent des capacités de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante des réseaux d'entraînement et la compatibilité des appareils, ouvrant ainsi la "dernière ligne droite" de l'infrastructure de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.

Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles principaux :

• Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
• Nœud d'entraînement : exécutez un entraînement local, soumettez des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation
• Nœuds de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier l'authenticité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication de tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, formant un cercle d'incitation autour du "comportement d'entraînement réel".

Quatre, INTELLECT-2 : Lancement du premier modèle d'entraînement décentralisé vérifiable

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, le premier grand modèle d'apprentissage par renforcement au monde formé par la collaboration de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une taille de paramètre atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été entraîné de manière collaborative par plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une approche complètement asynchrone.