Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к технической революции децентрализованного сотрудничества

В полной цепочке создания стоимости ИИ наибольшее потребление ресурсов и самые высокие технические барьеры наблюдаются на этапе обучения моделей, что непосредственно определяет пределы способности моделей и их фактическую эффективность применения. В отличие от легковесных вызовов на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных масштабных вычислительных ресурсов, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки оптимизационных алгоритмов, что представляет собой настоящую "тяжелую промышленность" в построении систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, которое является основной темой данной статьи.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным методом, при котором весь процесс обучения выполняется единым учреждением на локальном высокопроизводительном кластере, начиная от аппаратного обеспечения (, такого как NVIDIA GPU ), программного обеспечения (, такого как CUDA, cuDNN ), систем управления кластерами (, таких как Kubernetes ), и заканчивая фреймворками для обучения (, такими как PyTorch ) на основе бэкенда NCCL. Все компоненты согласованно работают под управлением единой контрольной системы. Такая архитектура глубокой координации обеспечивает оптимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT, Gemini и других, обладая высоким уровнем эффективности и контролируемыми ресурсами, но также имея проблемы с монополизацией данных, барьерами для ресурсов, потреблением энергии и рисками единой точки отказа.

Распределенное обучение является основным методом обучения больших моделей в настоящее время, его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их на несколько машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть узкие места вычислений и хранения на одной машине. Несмотря на то, что физически он обладает "Децентрализация"-характеристиками, в целом он по-прежнему контролируется централизованными организациями для управления и синхронизации, часто работает в среде высокоскоростной локальной сети, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел координирует выполнение подзадач. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо сопоставить веса модели.
• Модельное параллелизм: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости;
• Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности;
• Тензорное параллелизм: детальная сегментация матричных вычислений, повышение параллельной гранулярности.

Распределенное обучение является комбинацией "централизованного управления + распределенного выполнения", аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно управляет несколькими "офисами", чтобы сотрудники сотрудничали для выполнения задач. На данный момент почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.

Децентрализация тренировки представляет собой более открытый и антикоррупционный путь в будущем. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверяющих друг другу узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или краевыми устройствами ), которые совместно выполняют задачи тренировки без центрального координатора, обычно через протоколы, управляющие распределением задач и сотрудничеством, и с помощью механизмов криптостимулирования для обеспечения честности вкладов. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Гетерогенность устройств и трудности разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач;
• Бутылочное горлышко эффективности связи: нестабильная сетевое соединение, явное瓶颈 синхронизации градиента;
• Отсутствие доверительного выполнения: недостаток доверительной среды выполнения затрудняет проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях;
• Недостаток единой координации: отсутствие центрального диспетчера, сложные механизмы распределения задач и отката при аномалиях.

Децентрализация тренировки может быть понята как: группа глобальных волонтеров, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно осуществимая массовая децентрализация тренировки" все еще является системной инженерной задачей, охватывающей архитектуру системы, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, валидацию модели и другие аспекты, но возможность "совместной эффективности + стимуляция честности + корректность результатов" все еще находится на стадии раннего прототипирования.

Федеративное обучение, как переходная форма между распределенной и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, что подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина, финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальными кооперативными способностями, одновременно обладая преимуществами распределенных данных в Децентрализация, но по-прежнему зависит от надежных координирующих сторон и не обладает полностью открытыми и антицензурными характеристиками. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в условиях соблюдения конфиденциальности, которая относительно умеренна в задачах обучения, структуре доверия и механизмах связи, что делает ее более подходящей в качестве переходной архитектуры развертывания в промышленности.

) Полная сравнительная таблица парадигм обучения ИИ### Техническая архитектура × Доверие и стимулы × Признаки применения(

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к децентрализации и совместной технологии])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) Децентрализация тренировки: границы, возможности и реальные пути

С точки зрения парадигмы обучения, Децентрализация обучения не подходит для всех типов задач. В некоторых случаях, из-за сложной структуры задач, высоких требований к ресурсам или трудностей в сотрудничестве, она естественным образом не подходит для эффективного выполнения на гетерогенных, недоверительных узлах. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи с сильными ограничениями на конфиденциальность данных и суверенитет, такие как медицина и финансы, а также связанные с конфиденциальными данными, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; в то время как задачи, которые не имеют основы для совместного сотрудничества, такие как закрытые модели предприятий или внутреннее обучение прототипов, лишены внешнего стимула для участия. Эти границы вместе составляют текущие реальные ограничения Децентрализации обучения.

Но это не означает, что Децентрализация обучения является ложным утверждением. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкостью параллелизма и возможностью стимуляции, Децентрализация обучения демонстрирует четкие перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: микротюнинг LoRA, задачи последующей тренировки, такие как RLHF, DPO###, обучение и аннотирование данных через краудсорсинг, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи, как правило, обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и устойчивостью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для кооперативного обучения через P2P-сети, протокол Swarm, распределенные оптимизаторы и другие способы.

(# Обзор совместимости задач обучения Децентрализация

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместным технологиям])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентрализация тренировочных классических проектов анализа

В настоящее время в передовых областях Децентрализация обучения и федеративного обучения представительные блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и проектирования алгоритмов, представляя современные направления теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, уже можно увидеть первые шаги в инженерной реализации. В данной статье будет последовательно проанализирована основная технология и инженерная архитектура этих пяти проектов, а также дополнительно исследованы их различия и взаимодополняющие отношения в системе Децентрализация AI-обучения.

(# Prime Intellect: Пионеры сетей совместного обучения с проверяемыми траекториями обучения

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать надежные вознаграждения за свой вычислительный вклад. Prime Intellect хочет создать систему децентрализованного обучения ИИ с тремя основными модулями: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, которая будет обладать проверяемостью, открытостью и полноценным механизмом поощрения.

I. Структура протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация кооперации в технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###

Второе. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного обучения с подкреплением с разъединением

PRIME-RL является фреймворком моделирования задач и их выполнения, разработанным Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально созданным для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного объекта адаптации, структурно декомпозируя процессы тренировки, вывода и загрузки весов, позволяя каждому обучающему узлу независимо завершать циклы задач локально и взаимодействовать с механизмами валидации и агрегации через стандартизированные интерфейсы. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкой тренировки в средах без центрального управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельных многозадачных процессов и эволюции стратегий.

TOPLOC: Легковесный механизм верификации поведения тренировки

TOPLOC(Доверенное Наблюдение & Проверка Политики-Локальности) — это основная механика проверки обучаемости, предложенная Prime Intellect, используемая для определения того, завершил ли узел действительно эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полной переработки модели, а анализирует локальные последовательности согласия между "наблюдательной последовательностью ↔ обновлением стратегии" для завершения верификации легкой структуры. Впервые он преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в объекты, подлежащие проверке, что является ключевым нововведением для реализации распределения наград за обучение без доверия, предоставляя жизнеспособный путь для создания可审计、可激励的去中心化协作训练网络.

SHARDCAST: Асинхронный весовой агрегат и протокол распространения

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для реальных сетевых условий с асинхронностью, ограниченной пропускной способностью и переменным состоянием узлов. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам непрерывно отправлять частичные обновления в условиях асинхронного состояния, достигая прогрессивной сходимости весов и многоверсионной эволюции. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основной основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка

OpenDiLoCo — это независимая реализация и открытая версия фреймворка оптимизации связи, разработанная командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind. Он специально разработан для решения распространенных проблем, таких как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы в процессе Децентрализация обучения. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, строя разреженные топологические структуры, такие как Ring, Expander и Small-World, избегая высоких затрат на связь, связанных с глобальной синхронизацией, и полагаясь только на локальных соседних узлов для выполнения совместного обучения модели. В сочетании с асинхронными обновлениями и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно повышая участие в глобальном совместном обучении и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения сети Децентрализация обучения.

PCCL:Библиотека совместной связи

PCCL###Prime Collective Communication Library### является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, предназначенной для решения проблем адаптации традиционных библиотек связи(, таких как NCCL и Gloo), в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, является основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно повышает терпимость сети к пропускной способности и совместимость устройств, открывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения действительно открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.

Третье, сеть Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect создал тренинговую сеть без разрешений, с возможностью верификации и экономическими стимулами, позволяющую любому участвовать в задачах и получать вознаграждения на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех основных ролей:

• Инициатор задачи: определить тренировочную среду, начальную модель, функцию вознаграждения и критерии валидации
• Узел обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдаемых траекторий
• Верификационные узлы: использование механизма TOPLOC для проверки достоверности обучения и участие в расчете вознаграждений и агрегации стратегий.

Ядро процесса соглашения включает в себя публикацию задач, обучение узлов, проверку траекторий, агрегацию весов (SHARDCAST) и распределение вознаграждений, образуя замкнутый цикл стимулов вокруг "реального тренировочного поведения".

Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация модели обучения

Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первый в мире