Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация и кооперации в технологической революции

В полной цепочке создания ценности ИИ, обучение моделей является этапом с максимальными затратами ресурсов и наивысшими техническими барьерами, что напрямую определяет пределы возможностей модели и фактические результаты применения. В отличие от легковесных вызовов на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных крупных затрат вычислительной мощности, сложных процессов обработки данных и поддержки интенсивных алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжелой промышленностью" в построении систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, обсуждаемое в данной статье.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, при котором вся процедура обучения выполняется одним учреждением на локальном высокопроизводительном кластере, от аппаратного обеспечения, программного обеспечения нижнего уровня, систем управления кластерами до всех компонентов обучающего фреймворка, которые координируются единой системой управления. Эта глубоко согласованная архитектура позволяет оптимизировать эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая преимуществами высокой эффективности и контролируемых ресурсов, но одновременно сталкиваясь с проблемами монополии данных, барьеров ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки.

Распределённое обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время, его суть заключается в разбиении задачи обучения модели на части и распределении их на несколько машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одной машине. Несмотря на то, что физически имеется характеристика «распределённости», в целом процесс всё ещё контролируется централизованной организацией для координации и синхронизации, часто работающей в высокоскоростной локальной сети, с использованием технологии высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел координирует выполнение подзадач. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает различные данные, параметры делятся, необходимо сопоставить веса модели
• Модульное параллелизм: размещение различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости
• Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности
• Тензорное параллелизм: тонкая сегментация матричных вычислений, повышение степени параллелизма

Распределённое обучение — это сочетание «централизованного контроля + распределённого выполнения», аналогично тому, как один и тот же босс удалённо управляет несколькими «офисами», чтобы сотрудники сотрудничали для выполнения задач. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются таким образом.

Децентрализация тренировки представляет собой более открытый и устойчивый к цензуре путь в будущее. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверяющих друг другу узлов совместно выполняют задачи тренировки без центрального координатора, обычно через протокол, который управляет распределением задач и сотрудничеством, и с помощью механизмов криптоощущения, обеспечивающих честность вкладов. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Гетерогенность устройств и трудности разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач
• П瓶нек производительности связи: нестабильная сетевая связь, явные узкие места в синхронизации градиентов
• Недостаток доверительного исполнения: отсутствие доверенной вычислительной среды, затрудняющее проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях.
• Отсутствие единой координации: нет центрального диспетчера, сложные механизмы распределения задач и отката при исключениях

Децентрализация тренировки можно понимать как: группа глобальных волонтеров, каждый из которых вносит свои вычислительные мощности для совместной тренировки модели, однако «действительно жизнеспособная массовая децентрализация тренировки» все еще представляет собой системную инженерную задачу, охватывающую множество аспектов, таких как системная архитектура, коммуникационные протоколы, криптографическая безопасность, экономические механизмы, проверка моделей и т.д., но возможность «совместной эффективности + стимуляция честности + правильность результатов» все еще находится на ранней стадии прототипирования.

Федеративное обучение, как переходная форма между распределенной и Децентрализацией, подчеркивает локальное хранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, что делает его подходящим для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности. Федеративное обучение имеет инженерную структуру распределенного обучения и локальные возможности сотрудничества, одновременно обладая преимуществами распределенных данных при Децентрализации, но все еще зависит от доверенной координирующей стороны и не обладает полностью открытыми и резистентными к цензуре характеристиками. Его можно рассматривать как «контролируемую Децентрализацию» в сценариях соблюдения конфиденциальности, с относительно мягкими требованиями к задачам обучения, структуре доверия и механизмам связи, что делает его более подходящим в качестве переходной архитектуры для промышленного развертывания.

AI 训练范式全景对比表(техническая архитектура × доверительные стимулы × особенности применения)

Децентрализация тренировки: границы, возможности и реальные пути

С точки зрения парадигмы обучения, Децентрализация обучения не подходит для всех типов задач. В некоторых сценариях, из-за сложной структуры задач, высоких требований к ресурсам или трудностей в сотрудничестве, она изначально не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, доверенными узлами. Например, обучение крупных моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи с сильными ограничениями по конфиденциальности данных и суверенитету ограничены правовыми и этическими нормами, что делает невозможным открытое совместное использование; а задачи, которые не имеют основ для сотрудничества, лишены внешней мотивации для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущего Децентрализованного обучения.

Но это не означает, что децентрализация обучения является ложным утверждением. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкостью параллелизма и возможностью поощрения, децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи постобучения для выравнивания поведения, задачи обучения и аннотации с краудсорсингом данных, обучение малых базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи обычно обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и терпимостью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, протокол Swarm, распределенные оптимизаторы и другие способы.

Обзор соответствия задач обучения по Децентрализации

Децентрализация тренировки классических проектов анализа

В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения среди代表ительных блокчейн-проектов можно выделить Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технологической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и проектирования алгоритмов, представляя современные теоретические направления; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, уже можно наблюдать начальные этапы инжинирингового прогресса. В данной статье будут последовательно разобраны ключевые технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также будет дополнительно исследовано их различие и взаимодополнение в системе децентрализованного AI-обучения.

Prime Intellect: тренируемые траектории, проверяемые с помощью усиленного обучения, пионеры кооперативных сетей

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, которая не требует доверия, позволяя любому участвовать в обучении и получать заслуженные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную систему обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полной системой стимулов через три основных модуля: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

一、Структура стека протоколов Prime Intellect и ценность ключевых модулей

Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного усиленного обучения с декомпозицией

PRIME-RL является фреймворком моделирования и выполнения задач, созданным Prime Intellect для Децентрализация обучающих сценариев, разработанным специально для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного объекта адаптации, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому узлу обучения независимо выполнять циклы задач на локальном уровне и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами валидации и агрегации. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкого обучения в среде без центрального управления, что снижает сложность системы и создает основу для поддержки параллельного выполнения нескольких задач и эволюции стратегий.

TOPLOC: легкий механизм проверки поведения в обучении

TOPLOC — это механизм ключевой верификации, предложенный Prime Intellect, который используется для определения того, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от повторного вычисления всей модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальные последовательности согласованности между «последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии». Впервые он преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в объекты, подлежащие верификации, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет жизнеспособный путь для создания可审计,可激励的 Децентрализация协作训练网络.

SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегирования и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации веса, разработанный Prime Intellect, специально оптимизированный для асинхронных, ограниченных пропускной способностью и изменяющихся состояний узлов в реальных сетевых условиях. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в состоянии несинхронизации, достигая прогрессивной сходимости веса и многоверсионной эволюции. В сравнении с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная система

OpenDiLoCo является независимым реализованным и открытым фреймворком оптимизации связи, созданным командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, специально разработанным для решения таких проблем, как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы, которые часто встречаются в процессе децентрализованного обучения. Его архитектура основана на параллельной обработке данных и, создавая разреженные топологии, такие как Ring, Expander и Small-World, избегает высоких затрат на связь из-за глобальной синхронизации, полагаясь только на соседние узлы для завершения совместного обучения модели. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и крайним устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно повышая доступность глобального совместного обучения и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованных обучающих сетей.

PCCL:Библиотека совместной связи

PCCL является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, которая направлена на решение проблем адаптации традиционных библиотек связи в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, являясь основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно улучшает устойчивость сети к пропускной способности и совместимость устройств, прокладывая «последнюю милю» коммуникационной инфраструктуры для создания действительно открытой, доверительной сети совместного обучения.

Три, Сеть стимулов Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect построил обучающую сеть без разрешений, с возможностью верификации и экономическими стимулами, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех типов основных ролей:

• Инициатор задачи: определите тренировочную среду, начальную модель, функцию вознаграждения и критерии валидации
• Узел обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдательных траекторий
• Узлы проверки: использование механизма TOPLOC для проверки真实性 обучающего поведения и участия в расчетах вознаграждений и агрегации стратегий

Основные процессы протокола включают в себя публикацию заданий, обучение узлов, верификацию траекторий, агрегирование весов и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг «реального тренировочного поведения».

Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой децентрализованной обучающей модели

Prime Intellect выпустила INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель усиленного обучения, обученная с использованием асинхронных, доверительных узлов с Децентрализация, объем параметров которой составляет 32B. Модель INTELLECT-2 была завершена с помощью более 100 GPU гетерогенных узлов, расположенных на трех континентах, с использованием полностью асинхронной архитектуры, время обучения составило более 400 часов, продемонстрировав жизнеспособность и стабильность асинхронной сетевой кооперации. Эта модель не только представляет собой прорыв в производительности, но и является первой системной реализацией парадигмы Prime Intellect «обучение как консенсус».