تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يُعد تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى في مستوى التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه الفعلية. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستدلال، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قدرة حسابية كبيرة، وعملية معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من وجهة نظر نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذا المقال.
تعتبر التدريبات المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع مراحل التدريب من قبل مؤسسة واحدة في تجمع محلي عالي الأداء. من الأجهزة ( مثل NVIDIA GPU )، والبرمجيات الأساسية ( مثل CUDA و cuDNN )، وأنظمة جدولة التجمع ( مثل Kubernetes )، إلى أطر التدريب ( مثل PyTorch المعتمد على واجهة NCCL )، يتم تنسيق تشغيل جميع المكونات بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية التحتية المتكاملة من مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآلية تحمل الأخطاء أكثر كفاءة، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT و Gemini، كما أنها تتمتع بميزة الكفاءة العالية، والتحكم في الموارد، ولكنها في الوقت نفسه تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بالتعاون، من أجل التغلب على قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن التحكم والتنسيق العام لا يزال بيد الوكالات المركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية NVLink للاتصال عالي السرعة، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق الرئيسية ما يلي:
التوازي البياني: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة ويتم مشاركة الأوزان النموذجية، يجب مطابقة أوزان النموذج.
التوازي في النموذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية التوسع العالية؛
تنفيذ أنابيب متوازية: تنفيذ تسلسلي على مراحل، وزيادة معدل النقل؛
توازي المصفوفات: تقسيم دقيق لحسابات المصفوفات، لتعزيز درجة التوازي.
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مماثل لمدير واحد يقود عن بُعد عدة "مكاتب" للموظفين للتعاون في إنجاز المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمحور ميزتها الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة ( يمكن أن تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة رسومات سحابية، أو أجهزة طرفية ) تتعاون لإنجاز مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تحرك توزيع المهام والتعاون، وبمساعدة آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي يواجهها هذا النموذج:
صعوبة التوافق مع الأجهزة المتنوعة وتقسيم المهام: صعوبة عالية في تنسيق الأجهزة المتنوعة، وكفاءة منخفضة في تقسيم المهام؛
عقبة كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وبارتفاع واضح في عقبة مزامنة التدرجات؛
نقص في التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك حقًا في الحساب؛
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز تحكم مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الاستثناءات معقدة.
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كلٌ منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي على نطاق واسع القابل للتطبيق حقًا" لا يزال تحديًا هندسيًا منهجيًا، يتضمن هيكل النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، تحقق النموذج، وغيرها من الجوانب، لكن ما إذا كان يمكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الصدق + صحة النتائج" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكر.
التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، يبرز أهمية الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع معلمات النموذج بشكل مركزي، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية ( مثل الرعاية الصحية والمالية ). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يستفيد من مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب، وبنية الثقة، وآليات الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول مقارنة شامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي( الهيكل الفني × تحفيز الثقة × ميزات التطبيق)
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نمط التدريب، لا يعتبر التدريب اللامركزي مناسبًا لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب هيكل المهمة المعقد، وارتفاع متطلبات الموارد أو صعوبة التعاون، فإنه طبيعيًا غير مناسب لإكماله بكفاءة بين العقد المتباينة والموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة عشوائية عالية، وتأخير منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة قوية ( مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات الحساسة ) مقيدة بالقوانين والامتثال والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس حوافز التعاون ( مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية ) تفتقر إلى الدافع للمشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، تُظهر أنواع المهام الخفيفة الهيكل، السهلة التوازي، القابلة للتحفيز، آفاق تطبيق واضحة للتدريب اللامركزي. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام تدريب ما بعد التوافق السلوكي مثل RLHF، DPO(، مهام تدريب وتوسيم البيانات بالجمع، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وسيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تمتلك هذه المهام عمومًا خصائص عالية التوازي، منخفضة الترابط، وقادرة على تحمل القوة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، بروتوكولات Swarm، والمُحسِّنات الموزعة.
)# نظرة عامة على ملاءمة مهمة التدريب اللامركزية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب المشاريع الكلاسيكية التحليل
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع الرائدة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي في مجال البلوكشين كل من Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما مسارات التنفيذ الخاصة بـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبياً، حيث يمكن رؤية التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية وهياكل الهندسة وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وستستكشف أيضًا الاختلافات والعلاقات التكميلية بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد شبكة التعلم المعزز التعاوني القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect لبناء شبكة تدريب ذكاء اصطناعي لا تحتاج إلى ثقة، مما يتيح لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحاسوبية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST في بناء نظام تدريب ذكاء اصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة.
هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفصول
PRIME-RL هو إطار عمل مخصص لنمذجة المهام وتنفيذها تم تصميمه بواسطة Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، وهو مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف أولوي، ويفصل هيكليًا عملية التدريب والاستنتاج وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع عمليات التعلم تحت الإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتنفيذ التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويؤسس لدعم المهام المتعددة المتوازية وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC)ملاحظة موثوقة & فحص سياسة-الموقع( هي آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم للحكم على ما إذا كان العقد قد أكمل حقًا تعلم سياسة فعالة استنادًا إلى بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يُكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل مسارات الاتساق المحلي بين "تسلسل الملاحظة ↔ تحديث السياسة". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات يمكن التحقق منها، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر مسارًا قابلًا للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لا مركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول التجميع والانتشار غير المتزامن للأوزان
SHARDCAST هو بروتوكول توزيع ودمج الوزن الذي صممه Prime Intellect، وهو مصمم خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتميز باللامركزية والقيود المفروضة على النطاق الترددي وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات المزامنة المحلية، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المزامنة مثل AllReduce، يحسن SHARDCAST بشكل كبير من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق ثابت على الوزن والتكرار المستمر للتدريب.
OpenDiLoCo: إطار اتصال غير متزامن متناثر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصال تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، تباين الأجهزة وعدم استقرار العقد. تعتمد بنيته على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل ذات طوبولوجيا نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكاليف العالية للاتصال العالمية، ويكفي الاعتماد على جيران محليين لإكمال تدريب النموذج بشكل مشترك. بالجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل الأخطاء، يسمح OpenDiLoCo لمعدات GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية بالمشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصال لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف لمكتبات الاتصالات التقليدية ) مثل NCCL وGloo( في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL التوبولوجيا النادرة، وضغط التدرج، والتزامن بدقة منخفضة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عزز بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكة التدريب وتوافق الأجهزة، وفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا ودون ثقة.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريبية قابلة للتحقق وبدون إذن، تحتوي على آلية حوافز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام وكسب المكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات المراقبة
عقد التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب لامركزي قابل للتحقق
أصدرت Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهو الأول من نوعه في العالم
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
6
مشاركة
تعليق
0/400
DuckFluff
· 07-28 03:07
草 قوة الحوسبة这么贵谁来做呀
شاهد النسخة الأصليةرد0
gas_fee_therapy
· 07-27 21:57
الصناعة الثقيلة الحقيقية هي التعدين، أنا أفهم ذلك جيدًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Blockwatcher9000
· 07-27 19:42
يا إلهي، هذه قوة الحوسبة تتطلب الكثير من المال.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaMaximalist
· 07-25 05:44
تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟ أخيرًا شخص ما يفهم اتجاه الابتكار الحقيقي
شاهد النسخة الأصليةرد0
ParanoiaKing
· 07-25 05:40
تكاليف التدريب أكثر رعبًا، فقط الاحترافيون يمكنهم التعامل مع الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketSage
· 07-25 05:20
مرة أخرى نرى قوة الحوسبة تتصارع! هل يحرقون جهاز التعدين بهذه الطريقة؟
ثورة تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى تطور التكنولوجيا للتعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يُعد تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى في مستوى التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه الفعلية. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستدلال، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قدرة حسابية كبيرة، وعملية معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من وجهة نظر نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذا المقال.
تعتبر التدريبات المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع مراحل التدريب من قبل مؤسسة واحدة في تجمع محلي عالي الأداء. من الأجهزة ( مثل NVIDIA GPU )، والبرمجيات الأساسية ( مثل CUDA و cuDNN )، وأنظمة جدولة التجمع ( مثل Kubernetes )، إلى أطر التدريب ( مثل PyTorch المعتمد على واجهة NCCL )، يتم تنسيق تشغيل جميع المكونات بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية التحتية المتكاملة من مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآلية تحمل الأخطاء أكثر كفاءة، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT و Gemini، كما أنها تتمتع بميزة الكفاءة العالية، والتحكم في الموارد، ولكنها في الوقت نفسه تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بالتعاون، من أجل التغلب على قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن التحكم والتنسيق العام لا يزال بيد الوكالات المركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية NVLink للاتصال عالي السرعة، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق الرئيسية ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مماثل لمدير واحد يقود عن بُعد عدة "مكاتب" للموظفين للتعاون في إنجاز المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمحور ميزتها الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة ( يمكن أن تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة رسومات سحابية، أو أجهزة طرفية ) تتعاون لإنجاز مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تحرك توزيع المهام والتعاون، وبمساعدة آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي يواجهها هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كلٌ منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي على نطاق واسع القابل للتطبيق حقًا" لا يزال تحديًا هندسيًا منهجيًا، يتضمن هيكل النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، تحقق النموذج، وغيرها من الجوانب، لكن ما إذا كان يمكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الصدق + صحة النتائج" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكر.
التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، يبرز أهمية الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع معلمات النموذج بشكل مركزي، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية ( مثل الرعاية الصحية والمالية ). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يستفيد من مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب، وبنية الثقة، وآليات الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول مقارنة شامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي( الهيكل الفني × تحفيز الثقة × ميزات التطبيق)
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نمط التدريب، لا يعتبر التدريب اللامركزي مناسبًا لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب هيكل المهمة المعقد، وارتفاع متطلبات الموارد أو صعوبة التعاون، فإنه طبيعيًا غير مناسب لإكماله بكفاءة بين العقد المتباينة والموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة عشوائية عالية، وتأخير منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة قوية ( مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات الحساسة ) مقيدة بالقوانين والامتثال والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس حوافز التعاون ( مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية ) تفتقر إلى الدافع للمشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، تُظهر أنواع المهام الخفيفة الهيكل، السهلة التوازي، القابلة للتحفيز، آفاق تطبيق واضحة للتدريب اللامركزي. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام تدريب ما بعد التوافق السلوكي مثل RLHF، DPO(، مهام تدريب وتوسيم البيانات بالجمع، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وسيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تمتلك هذه المهام عمومًا خصائص عالية التوازي، منخفضة الترابط، وقادرة على تحمل القوة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، بروتوكولات Swarm، والمُحسِّنات الموزعة.
)# نظرة عامة على ملاءمة مهمة التدريب اللامركزية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب المشاريع الكلاسيكية التحليل
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع الرائدة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي في مجال البلوكشين كل من Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما مسارات التنفيذ الخاصة بـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبياً، حيث يمكن رؤية التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية وهياكل الهندسة وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وستستكشف أيضًا الاختلافات والعلاقات التكميلية بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد شبكة التعلم المعزز التعاوني القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect لبناء شبكة تدريب ذكاء اصطناعي لا تحتاج إلى ثقة، مما يتيح لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحاسوبية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST في بناء نظام تدريب ذكاء اصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة.
![تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفصول
PRIME-RL هو إطار عمل مخصص لنمذجة المهام وتنفيذها تم تصميمه بواسطة Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، وهو مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف أولوي، ويفصل هيكليًا عملية التدريب والاستنتاج وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع عمليات التعلم تحت الإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتنفيذ التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويؤسس لدعم المهام المتعددة المتوازية وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC)ملاحظة موثوقة & فحص سياسة-الموقع( هي آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم للحكم على ما إذا كان العقد قد أكمل حقًا تعلم سياسة فعالة استنادًا إلى بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يُكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل مسارات الاتساق المحلي بين "تسلسل الملاحظة ↔ تحديث السياسة". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات يمكن التحقق منها، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر مسارًا قابلًا للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لا مركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول التجميع والانتشار غير المتزامن للأوزان
SHARDCAST هو بروتوكول توزيع ودمج الوزن الذي صممه Prime Intellect، وهو مصمم خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتميز باللامركزية والقيود المفروضة على النطاق الترددي وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات المزامنة المحلية، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المزامنة مثل AllReduce، يحسن SHARDCAST بشكل كبير من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق ثابت على الوزن والتكرار المستمر للتدريب.
OpenDiLoCo: إطار اتصال غير متزامن متناثر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصال تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، تباين الأجهزة وعدم استقرار العقد. تعتمد بنيته على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل ذات طوبولوجيا نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكاليف العالية للاتصال العالمية، ويكفي الاعتماد على جيران محليين لإكمال تدريب النموذج بشكل مشترك. بالجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل الأخطاء، يسمح OpenDiLoCo لمعدات GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية بالمشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصال لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف لمكتبات الاتصالات التقليدية ) مثل NCCL وGloo( في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL التوبولوجيا النادرة، وضغط التدرج، والتزامن بدقة منخفضة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عزز بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكة التدريب وتوافق الأجهزة، وفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا ودون ثقة.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريبية قابلة للتحقق وبدون إذن، تحتوي على آلية حوافز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام وكسب المكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب لامركزي قابل للتحقق
أصدرت Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهو الأول من نوعه في العالم