Décentralisation entraînement: le prochain avant-garde de l'IA

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est le maillon le plus gourmand en ressources et le plus exigeant sur le plan technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité réelle des applications. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des flux de traitement de données complexes et un support d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant ainsi le véritable "heavy industry" de la construction des systèmes d'IA. En termes de paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est l'objet principal de cette discussion.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, avec l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, tous coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde optimise l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle comme GPT et Gemini, présentant des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources, mais souffrant également de problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'accès aux ressources, la consommation d'énergie et les risques de point de défaillance.

L'entraînement distribué est la méthode principale d'entraînement des grands modèles actuellement. Son principe de base est de décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis de les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les limitations de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "décentralisées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé, planifié et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, avec un nœud principal coordonnant uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, doit correspondre aux poids du modèle
• Parallélisation de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité.
• Pipeline parallèle : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit
• Parallélisme de tenseurs : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité du parallélisme

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à la réalisation d'une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un avenir plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques essentielles sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance collaborent à l'achèvement des tâches d'entraînement sans coordonnateur central, généralement par le biais de protocoles qui pilotent la distribution et la coopération des tâches, et grâce à des mécanismes d'incitation cryptographique qui garantissent l'intégrité des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des dispositifs et difficulté de segmentation : la coordination des dispositifs hétérogènes est difficile, l'efficacité de la segmentation des tâches est faible
• Goulots d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation de gradient évident
• Exécution fiable manquante : manque d'environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul
• Manque de coordination unifiée : pas de planificateur central, distribution des tâches, mécanisme de rollback des exceptions complexe

L'entraînement décentralisé peut être compris comme : un groupe de bénévoles du monde entier, chacun contribuant leur puissance de calcul pour entraîner un modèle de manière collaborative, mais "un véritable entraînement décentralisé à grande échelle" demeure un défi systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, et d'autres niveaux, mais la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + inciter à l'honnêteté + produire des résultats corrects" est encore au stade d'exploration précoce des prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle, ce qui le rend adapté aux scénarios où la conformité à la vie privée est primordiale. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie pour l'entraînement distribué et des capacités de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données de l'entraînement décentralisé, mais il dépend toujours d'une partie de coordination de confiance et ne possède pas de caractéristiques complètement ouvertes et anti-censure. On peut le considérer comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, relativement modérée en termes de tâches d'entraînement, de structure de confiance et de mécanismes de communication, ce qui le rend plus approprié en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Décentralisation entraînement des frontières, opportunités et chemins réalistes

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des besoins en ressources très élevés ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée pour être réalisée de manière efficace entre des nœuds hétérogènes et de confiance. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile la division et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches fortement limitées par la confidentialité des données et les restrictions de souveraineté sont soumises à des contraintes légales et éthiques, ce qui empêche le partage ouvert ; et les tâches manquant de bases d'incitation à la collaboration manquent de motivation externe pour la participation. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans des types de tâches légers, facilement parallélisables et incitatifs, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Comprenant, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches d'entraînement et d'annotation post-formation de type alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base contrôlés par les ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisme, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité des capacités de calcul, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.

Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de pointe de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets de blockchain représentatifs incluent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté de mise en œuvre, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans l'architecture système et la conception d'algorithmes, représentant ainsi les directions de recherche théorique de pointe ; tandis que les voies de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement claires, montrant déjà des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies clés et l'architecture d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et leurs relations complémentaires dans le cadre d'un système de formation IA décentralisé.

Prime Intellect : Trajectoire d'entraînement vérifiable de réseaux de collaboration d'apprentissage renforcé pionniers

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement d'IA sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution computationnelle. Prime Intellect souhaite, à travers les trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, bâtir un système d'entraînement d'IA décentralisé, doté de vérifiabilité, d'ouverture et d'un mécanisme d'incitation complet.

01、Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

L'architecture de base de Prime Intellect comprend les modules clés suivants :

• PRIME-RL : architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée
• TOPLOC: Mécanisme de vérification de comportement d'entraînement léger
• SHARDCAST: Protocole de agrégation et de propagation de poids asynchrone
• OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse
• PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

02, Détails des mécanismes clés de l'entraînement de Prime Intellect

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et des participants asynchrones. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, déconnectant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement de poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment la boucle de tâches localement et de collaborer via des interfaces normalisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Comparé aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est plus adapté à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans un environnement sans ordonnance centralisée, réduisant à la fois la complexité du système et établissant une base pour soutenir le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC est un mécanisme central de vérification de l'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais complète la vérification de structure allégée en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de la stratégie". Il transforme pour la première fois la trajectoire comportementale au cours du processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'entraînement sans confiance, fournissant un chemin viable pour construire un réseau d'entraînement collaboratif décentralisé, auditables et incitatifs.

SHARDCAST est un protocole de diffusion et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements de réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœud variables. Il combine un mécanisme de diffusion gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre continuellement des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multiversion. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant la base essentielle pour établir un consensus de poids stable et un entraînement itératif continu.

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication réalisé de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, spécialement conçu pour relever les défis courants liés à la bande passante limitée, à l'hétérogénéité des dispositifs et à l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés associés à la synchronisation globale, et ne dépendant que des nœuds voisins locaux pour effectuer l'entraînement collaboratif du modèle. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU de consommation et aux dispositifs en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulots d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles sur des appareils hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies éparses, la compression des gradients, la synchronisation à faible précision et la récupération après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant de base soutenant la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des appareils, ouvrant ainsi la "dernière étape" des infrastructures de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.

03、Prime Intellect incitation réseau et répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles clés :

• Initiateur de la tâche : définir l'environnement de formation, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
• Nœud d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation.
• Nœud de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier la véracité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la vérification des trajectoires, l'agrégation des poids et la distribution des récompenses, formant un cycle d'incitation autour du "comportement d'entraînement réel".

04, INTELLECT-2 : Première publication d'un modèle d'entraînement décentralisé vérifiable.

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, le premier grand modèle d'apprentissage renforcé au monde formé par la coopération de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une échelle de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 est formé par la collaboration de plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents.