Sự tiến hóa của các phương pháp đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, đào tạo mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp khả năng tối đa của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với việc gọi nhẹ trong giai đoạn suy luận, quá trình đào tạo cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học liên bang và đào tạo phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức đơn lẻ trong cụm hiệu suất cao địa phương hoàn tất tất cả quy trình đào tạo, từ phần cứng ( như GPU NVIDIA ), phần mềm nền tảng ( CUDA, cuDNN ), hệ thống lập lịch cụm ( như Kubernetes ), đến khung đào tạo ( như PyTorch ) dựa trên backend NCCL, tất cả các thành phần đều được phối hợp hoạt động bởi một hệ thống điều khiển thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chống lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, có ưu điểm về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương thức chủ yếu trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân chia nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy tính để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua giới hạn về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được các tổ chức trung tâm kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết tốc độ cao NVLink, do nút chính điều phối thống nhất các nhiệm vụ con. Các phương pháp chủ yếu bao gồm:
Dữ liệu song song: mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
Song song mô hình: Triển khai các phần khác nhau của mô hình trên các nút khác nhau, đạt được khả năng mở rộng mạnh mẽ;
Đường ống song song: Thực hiện tuần tự theo từng giai đoạn, nâng cao thông lượng;
Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận một cách tinh vi, nâng cao độ phân giải song song.
Đào tạo phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết tất cả các mô hình lớn chính đều hoàn thành việc đào tạo theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa đảm bảo tính trung thực của đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong thiết bị dị thể và phân chia: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị dị thể, hiệu quả phân chia nhiệm vụ thấp;
Nút thắt hiệu suất truyền thông: Giao tiếp mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ hóa độ dốc rõ ràng;
Thiếu khả năng thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia tính toán hay không;
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, phân phối nhiệm vụ và cơ chế hoàn nguyên bất thường phức tạp.
Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sơ khai.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân phối và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại chỗ, tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của việc đào tạo phân phối và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời cũng có lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không có tính chất hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối nhẹ nhàng, thích hợp hơn để được triển khai tạm thời trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI) Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích niềm tin × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ quan điểm của mô hình đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực kỳ cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút dị thể, không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể phân chia và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh mẽ ) như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ### bị hạn chế bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác ( như mô hình nguồn đóng doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện nay.
Nhưng điều này không có nghĩa là việc đào tạo Phi tập trung là một giả thuyết sai lầm. Trên thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, việc đào tạo Phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo hậu như căn chỉnh hành vi ( như RLHF, DPO ), nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ kết nối thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán và các phương thức khác.
(# Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
![AI đào tạo mô hình tiến hóa: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Phi tập trung đào tạo dự án kinh điển phân tích
Hiện tại trong lĩnh vực đào tạo phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu chủ yếu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đề xuất nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa kỹ thuật. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu trúc kỹ thuật của năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI phi tập trung.
)# Prime Intellect: Người tiên phong mạng lưới hợp tác học tăng cường có thể xác minh được đường đi huấn luyện
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận được phần thưởng đáng tin cậy cho đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, sẽ xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính xác minh, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun quan trọng
![Sự tiến hóa của mô hình huấn luyện AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc phân tách quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và phối hợp thông qua giao diện chuẩn hóa với cơ chế xác thực và tổng hợp. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Giám sát đáng tin cậy & Kiểm tra chính sách-Địa phương ) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh trong đào tạo do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thay vào đó, thông qua việc phân tích quỹ đạo nhất quán cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chính sách", thực hiện xác minh cấu trúc nhẹ nhàng. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, cung cấp lộ trình khả thi cho việc xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền bá trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa phiên bản nhiều. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quy trình đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo được DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và độ ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cập nhật không đồng bộ và cơ chế khôi phục điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và thiết bị biên cũng có thể tham gia ổn định vào các nhiệm vụ đào tạo, làm tăng đáng kể khả năng tham gia vào đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp chính để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL(Prime Collective Communication Library) là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị không đồng nhất và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topo thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần nền tảng hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó đã nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông và tính tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối cùng" cho nền tảng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận thưởng dựa trên đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác minh
Nút huấn luyện: Thực hiện huấn luyện cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia tính toán phần thưởng cũng như tổng hợp chiến lược.
Quy trình lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực quỹ đạo, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khép kín khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect sẽ phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là sản phẩm đầu tiên trên thế giới
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DuckFluff
· 07-28 03:07
Cỏ Khả năng tính toán đắt như vậy ai sẽ làm đây?
Xem bản gốcTrả lời0
gas_fee_therapy
· 07-27 21:57
Ngành công nghiệp nặng thực sự là khai thác, tôi hiểu rất rõ.
Xem bản gốcTrả lời0
Blockwatcher9000
· 07-27 19:42
Trời ơi, khả năng tính toán này thật sự tốn tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaMaximalist
· 07-25 05:44
đào tạo AI phi tập trung? Cuối cùng thì ai đó cũng hiểu được vectơ đổi mới thực sự
Xem bản gốcTrả lời0
ParanoiaKing
· 07-25 05:40
Chi phí đào tạo đáng sợ hơn, AI chỉ có thể chơi với những chuyên nghiệp.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketSage
· 07-25 05:20
Lại thấy cuộc chiến khả năng tính toán! Đốt máy khai thác như vậy à?
Cách mạng huấn luyện AI: Sự tiến hóa công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Sự tiến hóa của các phương pháp đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, đào tạo mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp khả năng tối đa của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với việc gọi nhẹ trong giai đoạn suy luận, quá trình đào tạo cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học liên bang và đào tạo phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức đơn lẻ trong cụm hiệu suất cao địa phương hoàn tất tất cả quy trình đào tạo, từ phần cứng ( như GPU NVIDIA ), phần mềm nền tảng ( CUDA, cuDNN ), hệ thống lập lịch cụm ( như Kubernetes ), đến khung đào tạo ( như PyTorch ) dựa trên backend NCCL, tất cả các thành phần đều được phối hợp hoạt động bởi một hệ thống điều khiển thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chống lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, có ưu điểm về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương thức chủ yếu trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân chia nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy tính để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua giới hạn về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được các tổ chức trung tâm kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết tốc độ cao NVLink, do nút chính điều phối thống nhất các nhiệm vụ con. Các phương pháp chủ yếu bao gồm:
Đào tạo phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết tất cả các mô hình lớn chính đều hoàn thành việc đào tạo theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa đảm bảo tính trung thực của đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sơ khai.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân phối và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại chỗ, tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của việc đào tạo phân phối và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời cũng có lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không có tính chất hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối nhẹ nhàng, thích hợp hơn để được triển khai tạm thời trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI) Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích niềm tin × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ quan điểm của mô hình đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực kỳ cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút dị thể, không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể phân chia và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh mẽ ) như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ### bị hạn chế bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác ( như mô hình nguồn đóng doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện nay.
Nhưng điều này không có nghĩa là việc đào tạo Phi tập trung là một giả thuyết sai lầm. Trên thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, việc đào tạo Phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo hậu như căn chỉnh hành vi ( như RLHF, DPO ), nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ kết nối thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán và các phương thức khác.
(# Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
![AI đào tạo mô hình tiến hóa: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Phi tập trung đào tạo dự án kinh điển phân tích
Hiện tại trong lĩnh vực đào tạo phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu chủ yếu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đề xuất nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa kỹ thuật. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu trúc kỹ thuật của năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI phi tập trung.
)# Prime Intellect: Người tiên phong mạng lưới hợp tác học tăng cường có thể xác minh được đường đi huấn luyện
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận được phần thưởng đáng tin cậy cho đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, sẽ xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính xác minh, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun quan trọng
![Sự tiến hóa của mô hình huấn luyện AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc phân tách quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và phối hợp thông qua giao diện chuẩn hóa với cơ chế xác thực và tổng hợp. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Giám sát đáng tin cậy & Kiểm tra chính sách-Địa phương ) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh trong đào tạo do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thay vào đó, thông qua việc phân tích quỹ đạo nhất quán cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chính sách", thực hiện xác minh cấu trúc nhẹ nhàng. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, cung cấp lộ trình khả thi cho việc xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền bá trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa phiên bản nhiều. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quy trình đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo được DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và độ ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cập nhật không đồng bộ và cơ chế khôi phục điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và thiết bị biên cũng có thể tham gia ổn định vào các nhiệm vụ đào tạo, làm tăng đáng kể khả năng tham gia vào đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp chính để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL(Prime Collective Communication Library) là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị không đồng nhất và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topo thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần nền tảng hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó đã nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông và tính tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối cùng" cho nền tảng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận thưởng dựa trên đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Quy trình lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực quỹ đạo, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khép kín khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect sẽ phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là sản phẩm đầu tiên trên thế giới