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

У повній ціннісній ланцюжку AI, навчання моделей є найбільш ресурсомістким етапом з найвищим технічним порогом, що безпосередньо визначає межі можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагового виклику на етапі висновків, процес навчання потребує тривалих масштабних обчислювальних витрат, складних процесів обробки даних і підтримки високонавантажених алгоритмів оптимізації, що є справжньою "важкою промисловістю" у будівництві AI-систем. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.

Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, що виконується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де здійснюється весь процес навчання, від апаратного забезпечення (, такого як NVIDIA GPU), до базового програмного забезпечення (CUDA, cuDNN), системи управління кластером (, такої як Kubernetes), до фреймворків навчання (, таких як PyTorch) на базі NCCL. Усі компоненти координуються єдиною системою управління. Така глибока кооперація архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що робить його дуже підходящим для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контролю над ресурсами, але в той же час існують проблеми монополії даних, бар'єрів для ресурсів, споживання енергії та ризиків єдиної точки.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Незважаючи на те, що фізично має "розподілені" характеристики, в цілому все ще контролюється централізованими організаціями для управління та синхронізації, зазвичай працює в середовищах швидкісних локальних мереж, через технологію високошвидкісної міжмашинної зв'язку NVLink, головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Дані паралельно: кожен вузол тренує різні дані, параметри спільні, потрібно відповідати вазі моделі
• Модельна паралельність: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення сильної розширюваності;
• Паралельні канали: поетапне серійне виконання, підвищення пропускної здатності;
• Тензорна паралельність: тонке розділення матричних обчислень, підвищення паралельної granularності.

Розподілене навчання є комбінацією "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же керівник віддалено керує кількома "офісами", щоб співпрацювати в виконанні завдання. На сьогодні майже всі основні великі моделі виконують навчання саме цим способом.

Децентралізоване навчання означає більш відкритий і стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні характеристики полягають у тому, що: кілька недовірливих вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або крайовими пристроями ), які спільно виконують навчальні завдання без центрального координатора, зазвичай через протокол, що керує розподілом завдань і співпрацею, і, використовуючи механізм криптостимулювання, забезпечують добросовісність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі розподілу: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань;
• Вузьке місце ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, очевидне вузьке місце синхронізації градієнтів;
• Відсутність надійного виконання: відсутність надійного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях;
• Відсутність єдиного координування: немає центрального диспетчера, розподіл завдань, складний механізм відкату помилок.

Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносять обчислювальні потужності для спільного тренування моделі, але "справді можливе масове децентралізоване тренування" все ще є системною інженерною проблемою, що охоплює системну архітектуру, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, валідацію моделей та інші аспекти, але чи можливо "спільно ефективно + стимулювати чесність + отримувати правильні результати" все ще перебуває на ранній стадії експериментального дослідження.

Федеративне навчання, як перехідна форма між розподіленим та децентралізованим, підкреслює локальне збереження даних та централізовану агрегацію параметрів моделі, підходить для сценаріїв, що акцентують увагу на дотриманні конфіденційності, таких як охорона здоров'я, фінанси (. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні кооперативні можливості, водночас має переваги розподілених даних у децентралізованому навчанні, але все ще залежить від надійної координуючої сторони і не має повністю відкритих та антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як "контрольовану децентралізацію" у сценах відповідності конфіденційності, з відносно м'якими вимогами до навчальних завдань, структур довіри та комунікаційних механізмів, що робить його більш підходящим для промислового перехідного розгортання.

) Порівняльна таблиця парадигм навчання AI### Технічна архітектура × Довіра та стимулювання × Особливості застосування(

![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до децентралізованої співпраці технологічної революції])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) 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 великі труднощі співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання на гетерогенних, недовірених вузлах. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від великої пам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективне розподілення та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету ###, такі як медичні, фінансові, чутливі дані (, обмежені законодавчими та етичними вимогами, не можуть бути відкрито поділені; тоді як завдання без основи для співпраці ), такі як закриті моделі підприємств чи внутрішнє прототипування (, позбавлені зовнішніх стимулів участі. Ці межі спільно формують реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що Децентралізація навчання є псевдопроблемою. Насправді, у структурах, що мають легку вагу, легкі для паралельного виконання та заохочувані типи завдань, децентралізоване навчання демонструє чітку перспективу застосування. Сюди входять, але не обмежуються: LoRA тонка налаштування, завдання після навчання для поведінкової відповідності ), такі як RLHF, DPO (, завдання навчання та маркування даних з краудсорсингом, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язність і здатність до толерантності до гетерогенної обчислювальної потужності, що робить їх дуже підходящими для кооперативного навчання через P2P мережі, протоколи Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.

)# Загальний огляд адаптивності навчальних завдань з Децентралізації

![Еволюція парадигми AI тренування: від централізованого контролю до децентралізованої кооперації технологічної революції]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентралізація тренування класичних проектів аналіз

В даний час в області 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 і Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмічному дизайні, представляючи передові напрямки теоретичних досліджень; в той же час реалізаційні шляхи Gensyn і Flock.io є відносно чіткими, і вже можна побачити початковий прогрес в інженерії. У цій статті будуть поетапно проаналізовані основні технології та інженерна архітектура, що стоять за цими п'ятьма проектами, а також буде детально обговорено їх відмінності та взаємодоповнюючі зв'язки в децентралізованій системі навчання AI.

Prime Intellect: тренувальна траєкторія верифікованої підсилювальної навчальної кооперативної мережі піонер

Prime Intellect прагне створити AI тренувальну мережу, що не вимагає довіри, дозволяючи будь-кому брати участь у тренуванні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити децентралізовану систему тренування AI з верифікацією, відкритістю та повноцінним механізмом стимулювання через три основні модулі: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

О. Структура та ключова модульна цінність Prime Intellect протоколу

![Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технічної революції децентралізованої співпраці]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: архітектура завдань асинхронного підкріплювального навчання з декомпозицією

PRIME-RL є рамкою моделювання та виконання завдань, розробленою Prime Intellect для децентралізованих навчальних сценаріїв, спеціально розробленою для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Вона використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний об'єкт адаптації, структурно декомпозуючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикл завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами валідації та агрегації. На відміну від традиційного процесу контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації гнучкого навчання в умовах безцентрового управління, що знижує складність системи та закладає основу для підтримки паралельних багатозадачних та еволюційних стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання

TOPLOC)Достовірне спостереження & Перевірка локальності( є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення, 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 легковажної структури, аналізуючи локальну узгодженість між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії". Вперше він перетворює поведінкові траєкторії під час навчального процесу на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу винагород за навчання без довіри, забезпечуючи життєздатний шлях для побудови аудиторської та заохочувальної децентралізованої мережі співпраці в навчанні.

SHARDCAST: Асиметричний протокол агрегації та поширення ваг

SHARDCAST є протоколом вагового розповсюдження та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених за шириною каналу та з змінним станом вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм розповсюдження gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам безперервно надсилати часткові оновлення в умовах асинхронного стану, реалізуючи поступову конвергенцію ваг і еволюцію кількох версій. Порівняно з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до збоїв децентралізованого навчання, що є основою для створення стабільного консенсусу ваг і безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: розріджена асинхронна комунікаційна рамка

OpenDiLoCo є комунікаційною оптимізаційною рамкою, незалежно реалізованою та відкритою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind. Вона спеціально розроблена для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, які часто виникають під час децентралізованого навчання. Її архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом побудови розріджених топологій, таких як Ring, Expander, Small-World, що уникає високих витрат на комунікацію при глобальній синхронізації, дозволяючи виконувати спільне навчання моделі, покладаючись лише на сусідні локальні вузли. Завдяки асинхронному оновленню та механізму відновлення після збоїв, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та периферійним пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, що значно підвищує можливість участі у глобальному співпрацюючому навчанні і є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованих навчальних мереж.

PCCL:Бібліотека кооперативного зв'язку

PCCL)Prime Collective Communication Library( є легковаговою бібліотекою зв'язку, створеною Prime Intellect для децентралізованого AI навчального середовища, що має на меті вирішення проблем адаптації традиційних бібліотек зв'язку), таких як NCCL, Gloo( у гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує рідкісну топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію низької точності та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах і є базовим компонентом, що підтримує асинхронні комунікаційні можливості протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує пропускну здатність та сумісність пристроїв навчальної мережі, прокладаючи "остання милю" комунікаційної основи для створення справді відкритих, без довіри кооперативних навчальних мереж.

Три, мережа мотивації Prime Intellect та розподіл ролей

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

• Ініціатор завдання: визначте навчальне середовище, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
• Тренувальний вузол: виконання локального навчання, подання оновлень ваг та спостережувальних траєкторій
• Вузли верифікації: використовують механізм TOPLOC для перевірки достовірності навчальної поведінки та беруть участь у розрахунку винагороди та агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, перевірку траєкторій, агрегацію ваг )SHARDCAST( та виплату винагород, утворюючи стимулююче замкнуте коло навколо "реальної навчальної поведінки".

![Еволюція парадигми AI-навчання: від централізованого контролю до Децентралізації співпраці технічна революція])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Чотири, INTELLECT-2: перший перевіряємий децентралізований навчальний модел.

Prime Intellect випустив INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перший у світі