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

У повній ціннісній ланцюгу ШІ навчання моделей є найбільш ресурсомістким і з високим технічним бар'єром етапом, який безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. У порівнянні з легковаговими викликами на етапі інференції, процес навчання потребує постійних великих обсягів обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних і підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізація, яку ми обговорюємо в цій статті.

Концентраційне навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, що охоплює весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи планування кластеру до всіх компонентів навчальної рамки, що координуються єдиною системою управління. Така глибоко скоординована архітектура забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що робить її дуже підходящою для навчання масштабних моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але при цьому існують проблеми з монополією даних, бар'єрами для ресурсів, енергоспоживанням та ризиками єдиної точки.

Розподілене навчання є основним методом навчання великих моделей сьогодні, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично має "дистрибутивні" характеристики, загалом все ще контролюється централізованими організаціями для управління та синхронізації, зазвичай працює в середовищі швидких локальних мереж, за допомогою технології високошвидкісної міжмашинної зв'язку NVLink, з єдиним координуванням підзавдань головним вузлом. Основні методи включають:

• Паралельність даних: кожен вузол навчає різні дані, параметри спільні, потрібно відповідати вагам моделі
• Модельна паралельність: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення сильної масштабованості;
• Паралельні канали: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної здатності;
• Тензорна паралельність: детальна сегментація матричних обчислень, підвищення паралельної гранулярності.

Розподілене навчання є поєднанням "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же керівник віддалено керує співпрацею кількох працівників "офісу" для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються саме таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий і стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основна характеристика полягає в тому, що кілька незалежних вузлів (можливо, домашні комп'ютери, хмарні GPU або крайові пристрої) співпрацюють для виконання навчальних завдань без центрального координатора, зазвичай шляхом протоколу, що керує розподілом завдань і співпрацею, та за допомогою механізму крипто-стимулювання, що забезпечує чесність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі розподілу: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань;
• Проблеми з ефективністю зв'язку: нестабільність мережевого зв'язку, очевидні проблеми з синхронізацією градієнтів;
• Відсутність довіреного виконання: брак довіреного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузол бере участь у обчисленнях;
• Відсутність єдиної координації: немає центрального диспетчера, розподіл завдань, механізм відкату помилок складний.

Децентралізоване навчання можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які вносять свій обчислювальний потужність для спільного навчання моделі, але "дійсно здійсненне масштабне децентралізоване навчання" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, верифікацію моделей та інші аспекти, але можливість "спільної ефективності + заохочення чесності + правильності результатів" все ще знаходиться на ранній стадії прототипування.

Федеративне навчання, як перехідна форма між розподіленими та децентралізованими системами, підкреслює локальне зберігання даних та централізовану агрегацію параметрів моделей, що підходить для сценаріїв, які акцентують увагу на конфіденційності (наприклад, у медицині, фінансах). Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні можливості співпраці, водночас володіючи перевагами розподілу даних у децентралізованому навчанні, але все ж покладається на надійних координаторів і не має повністю відкритих та антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як "контрольовану децентралізацію" у сценаріях, що вимагають конфіденційності, з відносно м'якими вимогами до навчальних завдань, структури довіри та механізмів зв'язку, що робить його більш придатним для промислових перехідних архітектур.

Децентралізація тренування: межі, можливості та реальні шляхи

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або велику складність співпраці, воно природно 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 розподіл і синхронізацію в відкритій мережі; завдання, пов'язані з конфіденційністю даних та суворими обмеженнями суверенітету (такі як медичні, фінансові, чутливі дані), обмежені законодавчою відповідністю та етичними обмеженнями, не можуть бути відкриті для спільного використання; а завдання, які не мають основи для співпраці (такі як закриті моделі підприємств або внутрішнє навчання прототипів), бракує зовнішнього стимулу для участі. Ці межі разом становлять реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдозадачею. Насправді, у типах завдань, які є легкими за структурою, легко паралелізуються та можуть бути стимульовані, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Сюди входять, але не обмежуються: доопрацювання LoRA, завдання після навчання, пов'язані з вирівнюванням поведінки (такі як RLHF, DPO), навчання та маркування даних з використанням краудсорсингу, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії спільного навчання з участю пристроїв на краю. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і толерантність до гетерогенних обчислювальних потужностей, що робить їх дуже підходящими для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, дистрибутивні оптимізатори та ін.

Децентралізація тренування класичних проектів解析

В даний час у сфері децентралізованого навчання та федеративного навчання, представницькі блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технологічної інноваційності та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai представили багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та дизайні алгоритмів, що представляє нинішні теоретичні напрямки; в той час як шляхи реалізації Gensyn та Flock.io є відносно чіткими, і вже можна спостерігати перші результати інженерних розробок. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерні архітектури п'яти проектів, а також розглянуто їхні відмінності та взаємодоповнюючі відносини у децентралізованій системі AI навчання.

Prime Intellect: Піонер співпраці в навчанні з підкріпленнями з верифікованими траєкторіями

Prime Intellect прагне побудувати мережу навчання AI без необхідності довіри, щоб будь-хто міг брати участь у навчанні та отримувати надійну винагороду за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається за допомогою трьох основних модулів PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST створити децентралізовану систему навчання AI з перевіряльністю, відкритістю та повноцінними механізмами стимулювання.

Один. Структура стеку протоколів Prime Intellect та цінність ключових модулів

Два. Детальний опис ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: Архітектура завдань асинхронного зміцнюючого навчання з декомпозицією

PRIME-RL є фреймворком моделювання та виконання завдань, розробленим Prime Intellect для Децентралізації тренувальних сценаріїв, спеціально створеним для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує навчання з підкріпленням як пріоритетний об'єкт адаптації, структурно роз'єднуючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикл завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегації. На відміну від традиційних процесів навчання з наглядом, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в середовищах без централізованого керування, що знижує складність системи та закладає основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань та еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання

TOPLOC (Достовірне спостереження та перевірка локальності політики) - це основний механізм перевірки навчання, запропонований Prime Intellect, який використовується для визначення того, 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 легковаговою структурою, аналізуючи локальні траєкторії узгодженості між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії". Вперше він перетворює поведінкові траєкторії навчального процесу на об'єкти, які можна перевірити, що є ключовим нововведенням для реалізації розподілу винагород за навчання без потреби у довірі, забезпечуючи здійсненний шлях для побудови аудиторних, заохочувальних децентралізованих кооперативних навчальних мереж.

SHARDCAST: Асинхронна агрегація ваг і протокол поширення

SHARDCAST є протоколом вагового поширення та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених пропускною здатністю та змінних станів вузлів у реальних мережевих умовах. Він поєднує механізм поширення gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам продовжувати надсилати часткові оновлення в умовах асинхронного стану, реалізуючи поступову конвергенцію ваг та багатоверсійну еволюцію. На відміну від централізованих або синхронних методів AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, що є основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: Рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк

OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим вихідним кодом оптимізаційного фреймворку комунікації, створеним командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind. Він спеціально розроблений для вирішення викликів, які часто виникають під час децентралізованого навчання, таких як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв і нестабільність вузлів. Його архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом побудови рідкісних топологій, таких як кільце, експандер, малий світ, що уникає високих витрат на комунікацію з глобальною синхронізацією, та дозволяє завершити кооперативне навчання моделі, покладаючись лише на сусідні вузли. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відновлення після збоїв, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у завданнях навчання, значно підвищуючи участь у глобальному кооперативному навчанні, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.

PCCL: Бібліотека координаційного зв'язку

PCCL (Prime Collective Communication Library) – це легка бібліотека зв'язку, розроблена Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання AI, що має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних бібліотек зв'язку (такі як NCCL, Gloo) на гетерогенних пристроях та в 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 основним компонентом, що підтримує асинхронні комунікаційні можливості протоколу OpenDiLoCo. Він значно підвищує толерантність до пропускної здатності навчальних мереж і сумісність пристроїв, прокладаючи "остання миля" комунікаційної інфраструктури для створення справді відкритих, без довіри, спільних навчальних мереж.

Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей

Prime Intellect побудував мережу навчання, що не потребує дозволу, є верифікованою та має економічні стимули, що дозволяє кожному брати участь у завданнях і отримувати винагороди на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначає середовище навчання, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
• Тренувальні вузли: виконання локального навчання, подання оновлень ваг та спостережуваних траєкторій.
• Вузли перевірки: використання механізму TOPLOC для перевірки достовірності навчальної поведінки та участі в обчисленні винагород та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає в себе публікацію завдань, навчання вузлів, перевірку траєкторій, агрегацію ваг (SHARDCAST) та виплату винагород, формуючи стимулюючий замкнутий цикл навколо "реальних навчальних дій".

Чотири, INTELLECT-2: перший публічний перевіряємий децентралізований тренувальний модель

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель навчання з підкріпленням, що була створена за допомогою асинхронного, без довіри, децентралізованого співробітництва вузлів, з параметрами обсягом 32B. Модель INTELLECT-2 була спільно навчена за допомогою понад 100 гетерогенних вузлів GPU, розташованих на трьох континентах, використовуючи повністю асинхронний підхід.