分散化トレーニング:AIの次のフロンティア

AIの全価値連鎖において、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルも最も高いプロセスであり、モデルの能力の上限と実際のアプリケーションの効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しと比較して、トレーニングプロセスは継続的な大規模な計算能力の投入、複雑なデータ処理フロー、そして高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステム構築の真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方法は集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデラルラーニング、そして本稿で重点的に議論する分散化トレーニングの4つのカテゴリに分類できます。

集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、単一の機関がローカル高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基盤ソフトウェア、クラスタースケジューリングシステム、トレーニングフレームワークの全てのコンポーネントが統一された制御システムによって調整されて実行されます。この深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率を最適化し、GPT、Geminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しています。効率が高く、リソースが制御可能という利点がありますが、一方でデータの独占、リソースの壁、エネルギー消費、単一障害リスクなどの問題も存在します。

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分散化トレーニングは現在の大規模モデルトレーニングの主流方式であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに配布して協調実行することで、単一マシンの計算およびストレージのボトルネックを突破することです。物理的には「分散化」特性を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、スケジュール、同期されています。通常、高速なローカルエリアネットワーク環境で実行され、マスターノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には以下が含まれます:

• データ並列: 各ノードは異なるデータをトレーニングし、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要があります
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードに展開し、強力なスケーラビリティを実現する
• パイプライン並行: フェーズごとの直列実行、スループットの向上
• テンソル並列: マトリックス計算の詳細な分割、並列粒度の向上

分散型トレーニングは「集中管理 + 分散実行」の組み合わせであり、同じボスがリモートで複数の「オフィス」の従業員に指示を出してタスクを完了させることに例えられます。現在、ほぼすべての主流の大規模モデルはこの方法でトレーニングを完了しています。

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分散化トレーニングは、よりオープンで検閲に対する耐性を持つ未来の道を示しています。その核心的な特徴は、信頼しない複数のノードが中央の調整者なしで協力してトレーニングタスクを完了することです。通常、プロトコルによってタスクの配布と協力が駆動され、暗号化されたインセンティブメカニズムを利用して貢献の誠実性を確保します。このモデルが直面する主な課題には:

• デバイスの異種性と分割の困難: 異種デバイスの調整が難しく、タスクの分割効率が低い
• 通信効率のボトルネック: ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが顕著である
• 信頼できる実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証するのが難しい
• 統一的な調整の欠如:中央のスケジューラがなく、タスクの配信や異常のロールバックメカニズムが複雑

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれの計算能力を提供してモデルを協調的にトレーニングすることと理解できますが、「真に実現可能な大規模な分散化トレーニング」は依然としてシステム的なエンジニアリングの課題であり、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証などの複数の側面に関わります。しかし、「協調的に効果的 + 誠実を奨励 + 結果が正確」であるかどうかは、まだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデラルラーニングは分散型と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持とモデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスを重視するシーンに適しています。フェデラルラーニングは分散トレーニングのエンジニアリング構造とローカル協調能力を持ちながら、分散化トレーニングのデータ分散の利点も兼ね備えていますが、信頼できる調整者に依存しており、完全なオープン性や検閲耐性を持っているわけではありません。プライバシーコンプライアンスのシーンにおける "制御された分散化" の一種として見ることができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムにおいて比較的穏やかであり、産業界の移行的なデプロイメントアーキテクチャとしてより適しています。

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分散型トレーニングの境界、機会、現実

トレーニングのパラダイムから見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプに適用できるわけではありません。特定のシナリオにおいては、タスクの構造が複雑で、リソースの要求が極めて高いか、協力の難易度が高いため、異種の、信頼されないノード間で効率的に完了することが自然に適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存しており、オープンネットワークで効果的に分割および同期することが難しいです。データのプライバシーと主権制限が強いタスクは、法的な遵守や倫理的な制約に制約され、オープンに共有することができません。一方、協力のインセンティブ基盤が欠如しているタスクは、外部の参加動機が不足しています。これらの境界が現在の分散化トレーニングの現実的な制限を構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽の命題であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で、並列処理が容易で、インセンティブがあるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の前景を示しています。LoRA微調整、行動整合性を持つ後トレーニングタスク、データクラウドソーシングトレーニングおよび注釈タスク、リソースを制御可能な小型基盤モデルのトレーニング、そしてエッジデバイス参加による協調トレーニングシナリオを含むがこれに限らない。これらのタスクは一般的に高い並列性、低いカップリング性、異種計算力を容認する特性を持っており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法で協調的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

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分散化トレーニングクラシックプロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデラル学習の最前線分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトにはPrime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度の観点から、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くの独創的な探求を提案しており、現在の理論研究の最前線を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実現経路は相対的に明確であり、初歩的なエンジニアリングの進展が見られます。本稿では、これら5つのプロジェクトの背後にあるコア技術とエンジニアリングアーキテクチャの道を順次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるそれらの違いと相補関係についてさらに探討します。

プライムインテレクト: トレーニングトレイルが検証可能な強化学習協同ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、信頼を必要としないAIトレーニングネットワークの構築に取り組んでおり、誰でもトレーニングに参加でき、計算貢献に対して信頼できる報酬を得られるようにしています。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つのモジュールを通じて、検証可能でオープン、かつインセンティブメカニズムが整ったAI分散化トレーニングシステムを構築することを目指しています。

01、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と重要なモジュールの価値

Prime Intellectのコアアーキテクチャには以下の重要なモジュールが含まれています:

• PRIME-RL:デカップリング非同期強化学習タスクアーキテクチャ
• TOPLOC:軽量トレーニング行動検証メカニズム
• SHARDCAST: 非同期の重み集約および伝播プロトコル
• OpenDiLoCo:スパース非同期通信フレームワーク
• PCCL:協調通信ライブラリ

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02、Prime Intellectトレーニングの重要なメカニズムの詳細

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化トレーニングシナリオのためにカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークと非同期参加のために設計されています。強化学習を優先適応対象として採用し、トレーニング、推論、および重みのアップロードプロセスを構造的にデカップリングし、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了できるようにし、標準化されたインターフェースを介して検証と集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは中央調整のない環境での弾力的トレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減し、多タスクの並行処理と戦略の進化をサポートする基盤を築いています。

TOPLOCはPrime Intellectが提案したトレーニングの検証可能性のコアメカニズムであり、ノードが観測データに基づいて実際に有効な戦略学習を完了したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、「観測シーケンス↔戦略更新」間の局所的一貫性の軌跡を分析することで、軽量な構造検証を完了します。これはトレーニングプロセス中の行動軌跡を検証可能なオブジェクトに変換する初の試みであり、信頼を必要としないトレーニング報酬配分を実現するための重要なイノベーションであり、監査可能でインセンティブのある分散型協力トレーニングネットワークを構築するための実行可能な道筋を提供します。

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重み伝播と集約プロトコルであり、非同期、帯域幅制限、ノードの状態変化が激しい実際のネットワーク環境に最適化されています。これはgossip伝播メカニズムと局所的な同期戦略を組み合わせ、複数のノードが非同期状態のままで部分的な更新を継続的に提出できるようにし、重みの漸進的収束と多バージョンの進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce手法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重みの合意と継続的なトレーニングの反復を構築するための核心的な基盤となります。

OpenDiLoCoはPrime IntellectチームがDeepMindが提案したDiLoCoの理念に基づいて独立して実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークで、分散化トレーニングにおける一般的な帯域幅の制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並行性に基づき、Ring、Expander、Small-Worldなどのスパーストポロジー構造を構築することにより、グローバルな同期の高い通信コストを回避し、局所的な隣接ノードに依存してモデルの協調トレーニングを完了します。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムを組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマー向けGPUやエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、世界的な協力トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信インフラの一つとなっています。

PCCLはPrime Intellectのために分散化AIトレーニング環境に特化して設計された軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリが異種デバイスや低帯域幅ネットワークで直面する適応のボトルネックを解決することを目的としています。PCCLはスパーストポロジー、勾配圧縮、低精度同期およびチェックポイント復元をサポートしており、消費者向けGPUや不安定なノード上で動作可能で、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信能力を支える基盤コンポーネントです。これにより、トレーニングネットワークの帯域幅耐性とデバイス互換性が大幅に向上し、真にオープンで信頼を必要としない協調トレーニングネットワークの構築における"最後の1マイル"の通信基盤が整いました。

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03、Prime Intellectのインセンティブネットワークと役割分担

Prime Intellectは、許可不要で検証可能、経済的インセンティブメカニズムを備えたトレーニングネットワークを構築し、誰でもタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができます。プロトコルは、3つの主要な役割に基づいて運用されます:

• タスクの発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数、および検証基準を定義する
• トレーニングノード: ローカルトレーニングを実行し、重みの更新と観測トレースを提出する
• 検証ノード:TOPLOCメカニズムを使用してトレーニング行動の真実性を検証し、報酬計算と戦略集約に参加する

プロトコルのコアプロセスには、タスクの公開、ノードのトレーニング、トラッキングの検証、ウェイトの集約、報酬の配布が含まれ、"実際のトレーニング行動"を中心としたインセンティブのクローズドループを構成します。

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04、INTELLECT-2:初の検証可能な分散化トレーニングモデルのリリース

Prime Intellectは2025年5月にINTELLECT-2を発表しました。これは、全世界初の非同期で信頼不要な分散化ノードの協力によって訓練された強化学習の大モデルで、パラメータ規模は32Bに達します。INTELLECT-2モデルは、三大陸に広がる100以上のGPU異種ノードが協調して訓練します。