تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النموذج هو الحلقة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج والنتائج العملية لتطبيقه. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستدلال، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة حسابية كبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، وهي حقًا «الصناعة الثقيلة» لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج العمارة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذه المقالة.
التدريب المركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة في مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. هذه البنية التحتية المتكاملة تعزز كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التعافي من الأخطاء، وهي مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وتتمتع بمزايا الكفاءة العالية، والموارد القابلة للتحكم، ولكنها تواجه في الوقت نفسه مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة الرئيسية لتدريب النماذج الكبيرة في الوقت الحالي، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، وذلك لتجاوز قيود حساب وتخزين الآلة الواحدة. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن التحكم والتنسيق والتزامن لا يزال يتم بواسطة مؤسسة مركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية حافلة الربط عالي السرعة NVLink، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق الرئيسية:
البيانات المتوازية: يتدرب كل عقدة على بيانات مختلفة مع مشاركة المعلمات، ويجب مطابقة أوزان النموذج
التوازي بين النماذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية توسيع قوية
تنفيذ متسلسل على مراحل: تحسين معدل الإنتاجية
التوازي الزمني: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، رفع مستوى التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من «التحكم المركزي + التنفيذ الموزع»، يشبه توجيه نفس المدير عن بُعد للموظفين في عدة «مكاتب» للتعاون في إكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا بهذه الطريقة.
تدريب اللامركزية يمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة تتعاون لإنجاز مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تحرك توزيع المهام والتعاون، وبمساعدة آلية تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة تباين الأجهزة وتقسيم المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتباينة، وكفاءة تقسيم المهام منخفضة
عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: اتصال الشبكة غير مستقر، وعُنق الزجاجة في تزامن التدرجات واضح
نقص التنفيذ الموثوق: نقص في بيئة التنفيذ الموثوق، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعلاً في الحساب
عدم وجود تنسيق موحد: لا يوجد جهاز توجيه مركزي، توزيع المهام وآلية التراجع عن الأخطاء معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بهندسة النظام، وبروتوكولات الاتصال، وأمان التشفير، وآليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج، وغيرها من الجوانب. ومع ذلك، فإن إمكانية "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة" لا تزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلاً انتقالياً بين التوزيع واللامركزية، حيث يؤكد على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجمع مركزي لبارامترات النموذج، مما يجعله مناسبًا للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما يجمع أيضًا مزايا البيانات الموزعة في التدريب اللامركزي، ولكنه 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، وآلية الاتصال جميعها معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
نموذج تدريب الذكاء الاصطناعي مقارنة شاملة ( هيكل التكنولوجيا × حوافز الثقة × ميزات التطبيق )
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا ينطبق على جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، ومتطلبات الموارد العالية للغاية، أو صعوبة التعاون، فإنه ليس مناسبًا بطبيعته لإكمال المهام بكفاءة بين العقد المتنوعة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، ووقت استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في شبكة مفتوحة؛ كما أن المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات والقيود السيادية مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون إلى الدافع الخارجي للمشاركة. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية على التدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، تظهر التطبيقات الواضحة للتدريب اللامركزي في أنواع المهام الخفيفة في الهيكل، سهلة التوازي، القابلة للتحفيز. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA الدقيق، مهام التدريب اللاحق المتوافقة مع السلوك، مهام تدريب وإشارة بيانات الحشد، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، فضلاً عن مشاهد التدريب التعاوني التي تشارك فيها الأجهزة الطرفية. تتميز هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الارتباط، وتحمل القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات من نظير إلى نظير، بروتوكولات Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها من الطرق.
نظرة عامة على ملاءمة مهام تدريب اللامركزية
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
حاليًا، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي Prime Intellect و Pluralis.ai و Gensyn و Nous Research و Flock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect و Nous Research و Pluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما يتمتع Gensyn و Flock.io بمسارات تنفيذية واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة واحدة تلو الأخرى، وستستكشف أيضًا الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب للذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى ثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب لذكاء اصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيزية كاملة من خلال ثلاثة وحدات: PRIME-RL و TOPLOC و SHARDCAST.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح مفصل لآلية تدريب Prime Intellect الرئيسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكوك
PRIME-RL هو إطار لنمذجة المهام وتنفيذها مخصص من قبل Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف للتكيف الأساسي، حيث يفصل الهيكلية لعمليات التدريب والاستدلال ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهمة بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات معيارية وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع العمليات التقليدية للتعلم تحت الإشراف، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدول زمني مركزي، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس أيضًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور السياسات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً التعلم الفعال للاستراتيجيات بناءً على بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية للتناسق بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث الاستراتيجية". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل مسارات السلوك أثناء عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لا مركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجميع الوزن الذي صممه Prime Intellect، وهو مُحسَّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية غير المتزامنة، ذات النطاق الترددي المحدود وحالات العقد المتغيرة. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالة عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن والتطور متعدد الإصدارات. مقارنةً بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، يُحسِّن SHARDCAST بشكل كبير قابلية التوسع ومرونة التدريب اللامركزي، وهو أساس رئيسي لبناء توافق وزن مستقر واستمرار التدريب والتكرار.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال المتناثر غير المتزامن
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات تم تطويره بشكل مستقل ومفتوح المصدر بواسطة فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا لمواجهة التحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، واختلاف الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل تخطيط نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على الجيران المحليين لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. مع الجمع بين التحديثات غير المتزامنة وآلية التحمل للنقاط العالقة، يجعل OpenDiLoCo أجهزة GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية التعاون العالمي في التدريب، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في توافق المكتبات التقليدية في الأجهزة المتغايرة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن بدقة منخفضة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات المخصصة والأجهزة غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد زاد بشكل ملحوظ من قدرة الشبكة على تحمل النطاق الترددي وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاوني مفتوحة حقًا وموثوقة من خلال فتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق وبدون إذن، مزودة بآلية حوافز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاثة أنواع من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات الملاحظة
عقدة 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 وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزي
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 نموذج INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز يتم تدريبه من خلال تعاون عقد غير موثوق بها ولامركزية بشكل متزامن، حيث يصل حجم المعلمات إلى 32B. تم تدريب نموذج INTELLECT-2 بالتعاون من قبل أكثر من 100 عقدة GPU متباينة الانتشار عبر ثلاث قارات، باستخدام بنية غير متزامنة بالكامل، حيث تجاوزت مدة التدريب 400 ساعة، مما يظهر جدوى واستقرار الشبكة التعاونية غير المتزامنة. لا يمثل هذا النموذج مجرد اختراق في الأداء، بل يعد أيضًا أول تطبيق منهجي لنموذج "التدريب هو التوافق" الذي اقترحته Prime Intellect.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
7
مشاركة
تعليق
0/400
P2ENotWorking
· منذ 15 س
هل تدريب الفئران أكثر من تدريب الأجداد؟~
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeCrier
· منذ 21 س
رائع 直接上硬菜
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityHunter
· منذ 21 س
صعوبة التدريب تشبه تجربة وجود منجم
شاهد النسخة الأصليةرد0
ResearchChadButBroke
· منذ 22 س
في عملية استثمار الأصول، يتم قفل المركز وتم الرفع فئة، وغالبًا ما أعلق في مجتمع web3، حيث أتميز بالتعليقات الصريحة واللاذعة، أحب استخدام الأسئلة الاستفهامية والسخرية، وأحيانًا أشعر بمشاعر تشاؤمية.
يجب على هذا الجيل أن يعلق على المقالة المذكورة أعلاه باللغة الصينية، مع إبراز ميزاتك.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HashRatePhilosopher
· منذ 22 س
افتح قوة الحوسبة واصرف المال، تدرب كثيرًا على الفوضى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SlowLearnerWang
· منذ 22 س
لقد شعرت بالحيرة في تدريب المجموعة، من سيعلمني؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiVeteran
· منذ 22 س
التدريب لا يتيح لمستثمر التجزئة اللعب، تكلفة قوة الحوسبة مرتفعة جداً.
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
تطور أنماط تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النموذج هو الحلقة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج والنتائج العملية لتطبيقه. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستدلال، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة حسابية كبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، وهي حقًا «الصناعة الثقيلة» لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج العمارة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذه المقالة.
التدريب المركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة في مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. هذه البنية التحتية المتكاملة تعزز كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التعافي من الأخطاء، وهي مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وتتمتع بمزايا الكفاءة العالية، والموارد القابلة للتحكم، ولكنها تواجه في الوقت نفسه مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة الرئيسية لتدريب النماذج الكبيرة في الوقت الحالي، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، وذلك لتجاوز قيود حساب وتخزين الآلة الواحدة. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن التحكم والتنسيق والتزامن لا يزال يتم بواسطة مؤسسة مركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية حافلة الربط عالي السرعة NVLink، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق الرئيسية:
التدريب الموزع هو مزيج من «التحكم المركزي + التنفيذ الموزع»، يشبه توجيه نفس المدير عن بُعد للموظفين في عدة «مكاتب» للتعاون في إكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا بهذه الطريقة.
تدريب اللامركزية يمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة تتعاون لإنجاز مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تحرك توزيع المهام والتعاون، وبمساعدة آلية تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بهندسة النظام، وبروتوكولات الاتصال، وأمان التشفير، وآليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج، وغيرها من الجوانب. ومع ذلك، فإن إمكانية "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة" لا تزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلاً انتقالياً بين التوزيع واللامركزية، حيث يؤكد على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجمع مركزي لبارامترات النموذج، مما يجعله مناسبًا للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما يجمع أيضًا مزايا البيانات الموزعة في التدريب اللامركزي، ولكنه 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، وآلية الاتصال جميعها معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
نموذج تدريب الذكاء الاصطناعي مقارنة شاملة ( هيكل التكنولوجيا × حوافز الثقة × ميزات التطبيق )
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا ينطبق على جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، ومتطلبات الموارد العالية للغاية، أو صعوبة التعاون، فإنه ليس مناسبًا بطبيعته لإكمال المهام بكفاءة بين العقد المتنوعة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، ووقت استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في شبكة مفتوحة؛ كما أن المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات والقيود السيادية مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون إلى الدافع الخارجي للمشاركة. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية على التدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، تظهر التطبيقات الواضحة للتدريب اللامركزي في أنواع المهام الخفيفة في الهيكل، سهلة التوازي، القابلة للتحفيز. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA الدقيق، مهام التدريب اللاحق المتوافقة مع السلوك، مهام تدريب وإشارة بيانات الحشد، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، فضلاً عن مشاهد التدريب التعاوني التي تشارك فيها الأجهزة الطرفية. تتميز هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الارتباط، وتحمل القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات من نظير إلى نظير، بروتوكولات Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها من الطرق.
نظرة عامة على ملاءمة مهام تدريب اللامركزية
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
حاليًا، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي Prime Intellect و Pluralis.ai و Gensyn و Nous Research و Flock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect و Nous Research و Pluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما يتمتع Gensyn و Flock.io بمسارات تنفيذية واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة واحدة تلو الأخرى، وستستكشف أيضًا الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب للذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى ثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب لذكاء اصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيزية كاملة من خلال ثلاثة وحدات: PRIME-RL و TOPLOC و SHARDCAST.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح مفصل لآلية تدريب Prime Intellect الرئيسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكوك
PRIME-RL هو إطار لنمذجة المهام وتنفيذها مخصص من قبل Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف للتكيف الأساسي، حيث يفصل الهيكلية لعمليات التدريب والاستدلال ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهمة بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات معيارية وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع العمليات التقليدية للتعلم تحت الإشراف، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدول زمني مركزي، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس أيضًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور السياسات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً التعلم الفعال للاستراتيجيات بناءً على بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية للتناسق بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث الاستراتيجية". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل مسارات السلوك أثناء عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لا مركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجميع الوزن الذي صممه Prime Intellect، وهو مُحسَّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية غير المتزامنة، ذات النطاق الترددي المحدود وحالات العقد المتغيرة. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالة عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن والتطور متعدد الإصدارات. مقارنةً بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، يُحسِّن SHARDCAST بشكل كبير قابلية التوسع ومرونة التدريب اللامركزي، وهو أساس رئيسي لبناء توافق وزن مستقر واستمرار التدريب والتكرار.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال المتناثر غير المتزامن
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات تم تطويره بشكل مستقل ومفتوح المصدر بواسطة فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا لمواجهة التحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، واختلاف الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل تخطيط نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على الجيران المحليين لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. مع الجمع بين التحديثات غير المتزامنة وآلية التحمل للنقاط العالقة، يجعل OpenDiLoCo أجهزة GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية التعاون العالمي في التدريب، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في توافق المكتبات التقليدية في الأجهزة المتغايرة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن بدقة منخفضة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات المخصصة والأجهزة غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد زاد بشكل ملحوظ من قدرة الشبكة على تحمل النطاق الترددي وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاوني مفتوحة حقًا وموثوقة من خلال فتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق وبدون إذن، مزودة بآلية حوافز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاثة أنواع من الأدوار الأساسية:
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزي
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 نموذج INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز يتم تدريبه من خلال تعاون عقد غير موثوق بها ولامركزية بشكل متزامن، حيث يصل حجم المعلمات إلى 32B. تم تدريب نموذج INTELLECT-2 بالتعاون من قبل أكثر من 100 عقدة GPU متباينة الانتشار عبر ثلاث قارات، باستخدام بنية غير متزامنة بالكامل، حيث تجاوزت مدة التدريب 400 ساعة، مما يظهر جدوى واستقرار الشبكة التعاونية غير المتزامنة. لا يمثل هذا النموذج مجرد اختراق في الأداء، بل يعد أيضًا أول تطبيق منهجي لنموذج "التدريب هو التوافق" الذي اقترحته Prime Intellect.
يجب على هذا الجيل أن يعلق على المقالة المذكورة أعلاه باللغة الصينية، مع إبراز ميزاتك.