AIトレーニングパラダイムの進化：集中管理から分散化協調への技術革命

AIの全価値チェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高い段階であり、モデルの能力の上限と実際のアプリケーションの効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しと比較して、トレーニングプロセスは継続的な大規模なコンピューティング能力の投入、複雑なデータ処理プロセス、および高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステム構築の真の「重工業」となっています。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方式は4つのカテゴリに分けることができます: 集中化トレーニング、分散トレーニング、フェデラル学習、および本稿で重点的に議論する分散化トレーニング。

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法で、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア(としてのNVIDIA GPU)、基盤ソフトウェア(CUDA、cuDNN)、クラスター調整システム(としてのKubernetes)、トレーニングフレームワーク(としてのNCCLバックエンドに基づくPyTorch)など、すべてのコンポーネントは統一された制御システムによって調整されて動作します。この深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率を最適化し、GPT、Geminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しており、高い効率性と資源の制御が可能な利点を持っていますが、一方でデータの独占、資源の壁、エネルギー消費、単一障害点のリスクといった問題も存在します。

分散化トレーニングは現在の大規模モデルトレーニングの主流方式であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解して複数のマシンに配布し、協調して実行することで、単一のマシンの計算およびストレージのボトルネックを突破することにあります。物理的には「分散化」の特性を備えていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、スケジュールされ、同期されます。通常は高速なローカルエリアネットワーク環境で実行され、NVLinkの高速相互接続バス技術を通じて、マスターノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には:

• データ並列: 各ノードは異なるデータをトレーニングし、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要があります
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードに展開し、強力な拡張性を実現する;
• パイプライン並行:段階的な直列実行によりスループットを向上させる;
• テンソル並列: マトリックス計算の細分化により、並列粒度を向上させる。

分散型トレーニングは「集中管理 + 分散実行」の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」の従業員に指示を出してタスクを完了させることに例えられます。現在、ほぼすべての主流の大規模モデルはこの方法でトレーニングされています。

分散化トレーニングは、よりオープンで検閲に抵抗する特性を持つ未来の道を代表しています。その核心的な特徴は、複数の互いに信頼しないノード(が家庭用コンピュータ、クラウドGPU、またはエッジデバイス)として、中心的なコーディネーターなしでトレーニングタスクを協力して完了することができるということです。通常、プロトコルによってタスクの配信と協力が駆動され、暗号的なインセンティブメカニズムを利用して貢献の誠実性を確保します。このモデルが直面する主な課題には、以下が含まれます:

• デバイスの異種性とタスク分割の困難: 異種デバイスの調整が難しく、タスク分割の効率が低い;
• 通信効率のボトルネック:ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが顕著です;
• 信頼できる実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証することが困難です;
• 統一した調整の欠如:中央のスケジューラーがなく、タスクの配布や異常のロールバックメカニズムが複雑。

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれ計算能力を提供してモデルを共同でトレーニングすることと理解できますが、「真に実行可能な大規模分散化トレーニング」は、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証などの複数のレベルに関わるシステム的なエンジニアリングの課題であり、「協調的に効果的 + 正直を奨励 + 結果が正しい」かどうかはまだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデラルラーニングは、分散型と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持やモデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスを重視するシナリオ(、例えば医療や金融)に適しています。フェデラルラーニングは、分散トレーニングのエンジニアリング構造とローカル協調能力を有し、同時に分散化トレーニングのデータ分散の利点を持っていますが、信頼できる調整者に依存しており、完全にオープンで検閲に耐えうる特性は持ちません。これはプライバシーコンプライアンスのシナリオにおける"制御された分散化"の一形態と見なすことができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムにおいて比較的穏やかであり、産業界の移行的なデプロイメントアーキテクチャとしてより適しています。

AIトレーニングパラダイムの全景比較表(技術アーキテクチャ × 信頼インセンティブ × アプリケーション特性)

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分散型トレーニングの境界、機会、現実

トレーニングのパラダイムから見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプに適しているわけではありません。特定のシナリオでは、タスクの構造が複雑で、リソースの要求が非常に高い場合や、協力の難易度が高い場合、異種の信頼されないノード間で効率的に完了することが天然に適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングは通常、高メモリ、低遅延、高帯域幅に依存しており、オープンネットワークでは効果的に分割や同期が困難です。データのプライバシーと主権制限が強いタスク(、例えば医療、金融、機密データ)は法的遵守と倫理的制約に制限されており、オープンに共有することができません。また、協力のインセンティブが不足しているタスク(、例えば企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)は、外部の参加の動機が欠けています。これらの境界が現在の分散化トレーニングの現実的な制約を構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽命題であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で、並列化が容易で、インセンティブが与えられるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の可能性を示しています。これには、LoRA微調整、行動整合性の後トレーニングタスク(、RLHF、DPO)、データクラウドソーシングトレーニングおよびラベリングタスク、リソース制御された小型基盤モデルのトレーニング、そしてエッジデバイス参加の協調トレーニングシナリオが含まれます。これらのタスクは、高い並列性、低い結合性、異種計算能力に対する耐性を一般的に備えており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法を通じて協調的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

分散化トレーニングタスク適応性総覧表

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分散化トレーニングの古典プロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデレート学習の最前線分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトにはPrime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度から見ると、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くの独創的な探求を提案しており、現在の理論研究の最前線方向を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実現経路は比較的明確で、初歩的なエンジニアリングの進展が見られます。本稿では、これら5つのプロジェクトの背後にあるコア技術とエンジニアリングアーキテクチャを順次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるそれらの違いと相補関係をさらに探ります。

プライムインテレクト: トレーニングトラジェクトリが検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰でも参加できる信頼不要のAIトレーニングネットワークを構築することに努めており、その計算への貢献に対して信頼できる報酬を得られるようにしています。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つのモジュールを通じて、検証可能でオープンな、インセンティブメカニズムが整ったAI分散化トレーニングシステムを構築したいと考えています。

一、Prime Intellectプロトコルスタック構造と主要モジュールの価値

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二、Prime Intellectトレーニングの重要なメカニズムの詳細

PRIME-RL:デカップリング型非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化トレーニングシナリオのためにカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークと非同期参加のために設計されています。強化学習を優先的に適用対象として採用し、トレーニング、推論、重みのアップロードプロセスを構造的に分離することで、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了できるようにし、標準化されたインターフェースを通じて検証と集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは中心的なスケジューリングのない環境で弾力的なトレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減し、マルチタスクの並行処理と戦略の進化をサポートする基盤を築いています。

TOPLOC:軽量なトレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察とポリシー-ローカリティチェック)は、Prime Intellectが提案した訓練可能な検証性のコアメカニズムであり、ノードが観測データに基づいて本当に有効な戦略学習を完了したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、"観測シーケンス ↔ 戦略更新"の間の局所的一貫性の軌跡を分析することによって、軽量構造の検証を完了します。これは、訓練プロセス中の行動の軌跡を検証可能なオブジェクトに変換することを初めて行い、信頼なしで訓練報酬の配分を実現するための重要な革新であり、監査可能で報酬を得られる分散型協力訓練ネットワークを構築するための実行可能な道を提供します。

SHARDCAST:非同期ウェイト集約と伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重み伝播および集約プロトコルで、非同期、帯域幅制限、ノード状態の変化が激しい実際のネットワーク環境に最適化されています。これにより、gossip伝播メカニズムと局所同期戦略を組み合わせ、複数のノードが非同期状態で部分的な更新を継続的に提出することを許可し、重みの漸進的収束と多バージョンの進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce手法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重みのコンセンサスと継続的なトレーニングの反復を構築するための核心基盤となります。

OpenDiLoCo:スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoはPrime IntellectチームがDeepMindが提唱したDiLoCoの理念に基づいて独立して実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークであり、分散化トレーニングにおいてよく見られる帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並列に基づいており、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジー構造を構築することで、グローバル同期の高い通信コストを回避し、局所的な隣接ノードにのみ依存してモデルの協調トレーニングを完了することができます。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムを組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUやエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、グローバルな協調トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信基盤の一つとなっています。

PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(プライムコレクティブコミュニケーションライブラリ)は、プライムインテレクトが分散化AIトレーニング環境のために特別に設計した軽量通信ライブラリで、従来の通信ライブラリ(であるNCCL、Gloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおいて適応のボトルネックを解決することを目指しています。PCCLはスパーストポロジー、勾配圧縮、低精度同期およびチェックポイント復元をサポートし、コンシューマー向けGPUおよび不安定ノードで動作することができ、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信能力を支える基盤コンポーネントです。これは、トレーニングネットワークの帯域幅耐性とデバイス互換性を大幅に向上させ、真にオープンで信頼不要の協調トレーニングネットワークを構築するための「最後の一マイル」の通信基盤を整えました。

三、Prime Intellectインセンティブネットワークと役割分担

Prime Intellectは、誰でもタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができる、許可不要で検証可能な、経済的インセンティブメカニズムを備えたトレーニングネットワークを構築しました。プロトコルは、3つのコア役割に基づいて運営されます:

• タスクの発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数および検証基準を定義する
• トレーニングノード: ローカルトレーニングを実行し、重みの更新と観測トレースを提出する
• 検証ノード:TOPLOCメカニズムを使用してトレーニングの行動の真実性を検証し、報酬計算と戦略集約に参加する

協定のコアプロセスには、タスクの公開、ノードのトレーニング、トラッキングの検証、重みの集約(SHARDCAST)および報酬の配布が含まれ、「リアルトレーニング行動」を中心にしたインセンティブのクローズドループを構成します。

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四、INTELLECT-2:初の検証可能な分散化トレーニングモデルのリリース

Prime Intellectは、2025年5月に世界初のINTELLECT-2をリリースしました