AIトレーニングパラダイムの進化: 集中制御から分散化協調への技術革命

AIの全価値チェーンにおいて、モデルの訓練はリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高いプロセスであり、モデルの能力の上限と実際の応用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、訓練プロセスは継続的な大規模な計算力の投入、複雑なデータ処理プロセス、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」となります。アーキテクチャのパラダイムから見ると、訓練方式は集中化訓練、分散化訓練、フェデラルラーニング、そして本論文が重点的に議論する分散化訓練の4つに分類できます。

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

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の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、ベースソフトウェア、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動作します。このような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おり、高い効率とリソースの制御可能性という利点がありますが、同時にデータの独占、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。

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の方法であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに分配して協調して実行することにより、単一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、および同期されており、通常は高速ローカルエリアネットワーク環境で動作し、NVLink高速相互接続バス技術を通じて、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:

• データ並行: 各ノードが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、強力な拡張性を実現する;
• パイプライン並行処理:段階的に直列実行し、スループットを向上させる;
• テンソル並列: マトリックス計算を詳細に分割し、並列粒度を向上させる。

分散化トレーニングは「集中制御 + 分散実行」の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」社員に指示を出してタスクを完了す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、複数の相互に信頼しないノードが中央のコーディネーター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促進され、暗号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は次のとおりです:

• デバイスの異種性とタスク分割の難しさ: 異種デバイスの調整が難しく、タスク分割の効率が低い;
• 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明らかである;
• 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ことが難しい;
• 統一した調整が欠如: 中央のスケジューラーがなく、タスクの配布や例外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計算能力を提供してモデルを協力してトレーニングすることと理解できますが、「真に実行可能な大規模分散化トレーニング」は、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を含む、システム的なエンジニアリングの課題です。しかし、「協力的に効果的 + 正直にインセンティブを与え + 結果が正しい」かどうかは、まだ初期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過渡的形態として、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な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、完全にオープンで検閲に耐える特性を持っていません。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」ソリューションとして見ることができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムのすべて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最も適しています。

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しているわけではありません。特定のシナリオでは、タスク構造が複雑で、リソースの要求が非常に高い、または協力が難しいため、その特性上、異種で信頼しないノード間で効率的に完了するのに適していません。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内で効果的に分割および同期することが難しいです。また、データのプライバシーと主権が強く制限されているタスクは、法的なコンプライアンスと倫理的な制約に縛られ、オープンに共有することができません。そして、協力のインセンティブが不足しているタスクは外部の参加動機が欠けています。これらの境界は、現在の分散化トレーニングの現実的な制約を構成しています。

しかし、これは分散化訓練が偽命題であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で並列化が容易で、インセンティブがあるタスクタイプにおいて、分散化訓練は明確な応用の展望を示しています。これには、LoRA微調整、行動整合型の後訓練タスク、データクラウドソーシング訓練とラベリングタスク、リソースが制御可能な小型基盤モデルの訓練、エッジデバイスが参加する協調訓練シーンが含まれますが、これに限りません。これらのタスクは一般的に高い並列性、低い結合性、異種計算能力に対する耐性の特性を持ち、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法を通じて協調的な訓練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レーティッドラーニング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の実現難易度の観点から、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の実現の道筋は比較的明確で、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核心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、さらにその分散化AIトレーニングシステムにおける違いと相互補完関係について探討します。

プライムインテレクト: トレーニング軌跡が検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰もが参加できる信頼不要のAIトレーニングネットワークの構築に取り組んでおり、その計算貢献に対して信頼できる報酬を得ることができます。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの三つのモジュールを通じて、検証可能でオープンな、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。

一、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と主要モジュールの価値

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二、Prime Intellectトレーニングの重要なメカニズムの詳細

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

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。強化学習を優先的に適用対象とし、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することで、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し、標準化されたインターフェースを通じて検証および集約メカニズムと協調できます。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは中央のスケジューリングのない環境での弾力的なトレーニングにより適しており、システムの複雑さを低減するだけでなく、マルチ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:軽量トレーニング行動検証メカニズム

TOPLOCはPrime Intellectが提案したトレーニング可検証性コアメカニズムであり、あるノードが観測データに基づいて有効な戦略学習を実施したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重厚な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可検証なオブジェクトに変換する初めての試みであり、信頼不要なトレーニング報酬分配を実現するための重要な革新であり、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を提供します。

SHARDCAST: 非同期の重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重み伝播と集約プロトコルで、非同期、帯域幅制限、ノード状態が変動する実際のネットワーク環境に最適化されています。それは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進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce方法と比較して、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ており、安定した重み合意と持続的なトレーニング反復を構築するための核心的な基盤です。

OpenDiLoCo:スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoは、Prime IntellectチームがDeepMindが提唱した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あり、分散化トレーニングにおいて一般的な帯域幅の制約、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列性に基づいており、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジ構造を構築することで、グローバル同期の高い通信コストを回避し、局所的な隣接ノードのみに依存してモデルの協調トレーニングを完了することができます。非同期更新とチェックポイント耐障害機能を組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向け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なり、グローバルな協力トレーニングの参加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基盤の一つとなっています。

PCCL:協調通信ライブラリ

PCCLはPrime Intellectが分散化AIトレーニング環境のために特別に設計し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において適応のボトルネックを解決することを目指しています。PCCLは疎なトポロジー、勾配圧縮、低精度の同期およびチェックポイント復元をサポートし、コンシューマ向けGPUや不安定なノードで動作可能であり、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。これは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を大幅に向上させ、真にオープンで信頼不要の協調トレーニングネットワークの「最後の一マイル」の通信基盤を確立します。

三、Prime Intellect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な経済的インセンティブメカニズムを持つトレーニングネットワークを構築し、誰もがタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得られるようにしています。プロトコルは、三つの核心的な役割に基づいて運営されています:

• タスク発起者:トレーニング環境、初期モデル、報酬関数と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、ウェイト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、タスクの発行、ノードのトレーニング、トラッキングの検証、重みの集約、報酬の配布が含まれ、「実際のトレーニング行動」を中心にしたインセンティブのクローズドループを構成しています。

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四、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、世界初の非同期で信頼不要な分散化ノード協調訓練によって作成された強化学習の大規模モデルで、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異種ノードによって協調訓練され、完全非同期アーキテクチャを使用し、訓練時間は400時間を超え、非同期協調ネットワークの実現可能性と安定性を示しました。このモデルは単なる性能の突破ではなく、Prime Intellectが提唱する「訓練即共識」パラダイムの初のシステム実装でもあります。INTELLECT-2はPRIME-RL、TOPLOC、SHARDCASTなどのコアプロトコルモジュールを統合しており、分散化訓練の新たな章を象徴しています。