Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технічної революції децентралізованої координації

У повній ціннісній ланцюгу AI, навчання моделей є етапом з найбільшим споживанням ресурсів та найвищими технічними бар'єрами, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагового виклику на етапі висновків, процес навчання вимагає постійних великих обсягів обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що є справжньою «важкою промисловістю» у побудові AI-систем. З точки зору архітектурних парадигм, методи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.

Концентрація навчання є найпоширенішим традиційним способом, який здійснюється єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи управління кластером до усіх компонентів навчальної рамки, координується єдиною контрольованою системою. Ця глибока синхронізована архітектура забезпечує максимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що робить її дуже придатною для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контролю ресурсів, але разом з тим існують проблеми монополії даних, бар'єрів для ресурсів, споживання енергії та ризиків єдиної точки.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень та зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично воно має риси «дистрибуції», загалом все ще контролюється централізованими установами для управління та синхронізації, зазвичай працює у середовищі швидкої локальної мережі, завдяки технології швидкісної міжмашинної зв'язку NVLink, де головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Дані паралельно: кожен вузол навчає різні дані, параметри спільні, потрібно узгодити ваги моделі
• Модельна паралельність: розміщення різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості
• Паралельне оброблення: поетапне серійне виконання, підвищення пропускної спроможності
• Тензорне паралелізування: детальне розподілення матричних обчислень, підвищення паралельної гранулярності

Розподілене навчання є комбінацією «централізованого контролю + розподіленого виконання», аналогічно тому, як один і той же босс дистанційно керує кількома «офісами», щоб співпрацювати у виконанні завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий і стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні характеристики полягають у тому, що: кілька взаємно недовірливих вузлів співпрацюють для виконання завдань з навчання без центрального координатора, зазвичай через протоколи, що керують розподілом завдань і співпрацею, а також завдяки механізмам заохочення на основі криптографії, що забезпечують чесність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі розподілу: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань
• Вузьке місце в ефективності зв'язку: нестабільність мережевої комунікації, очевидне вузьке місце в синхронізації градієнтів
• Відсутність надійного виконання: брак надійного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях.
• Відсутність єдиної координації: немає центрального диспетчера, розподіл завдань, механізм повернення в разі виключень складний

Децентралізація тренування можна розуміти як: група глобальних волонтерів, які спільно вносять обчислювальну потужність для тренування моделі, але «справді здійсненне великомасштабне децентралізоване тренування» все ще є системною інженерною проблемою, що охоплює кілька аспектів, таких як системна архітектура, комунікаційні протоколи, криптографічна безпека, економічні механізми, верифікація моделей тощо, але чи можна «спільно ефективно + стимулювати чесність + отримувати правильні результати» все ще перебуває на етапі раннього прототипування.

Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленим та децентралізованим підходами, підкреслює локальне збереження даних та централізовану агрегацію параметрів моделі, що підходить для ситуацій, що акцентують увагу на відповідності вимогам конфіденційності. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні можливості співпраці, водночас має переваги розподілених даних децентралізованого навчання, проте все ще залежить від надійних координуючих сторін і не має повністю відкритих та антикорупційних характеристик. Можна розглядати як «контрольовану децентралізацію» в сценаріях відповідності вимогам конфіденційності, де тренувальні завдання, структура довіри та комунікаційні механізми є відносно м'якими, що робить його більш придатним як перехідну архітектуру для промисловості.

AI 训练范式全景对比表( технічна архітектура × довіра та заохочення × характеристики застосування)

Децентралізація тренувань: межі, можливості та реальні шляхи

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складність структури завдання, надзвичайно високі потреби в ресурсах або значні труднощі в співпраці, воно природним чином не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від високої пам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективний розподіл та синхронізацію в відкритій мережі; завдання з сильною конфіденційністю даних і обмеженнями суверенітету обмежені законодавчими вимогами та етичними обмеженнями, тому їх неможливо відкрито ділитися; а завдання, які не мають основи для співпраці, не мають зовнішніх мотивацій для участі. Ці межі спільно складають реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдопроблемою. Насправді, у випадках легковагових структур, легкості паралелізації та мотиваційних завдань, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Серед них: доопрацювання LoRA, завдання після навчання, що пов'язані з вирівнюванням поведінки, навчання та маркування даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і толерантність до гетерогенних обчислювальних потужностей, що робить їх дуже придатними для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.

Децентралізація тренувальних завдань оглядова таблиця

Децентралізація тренувальних класичних проектів аналіз

Наразі в передових областях децентралізованого навчання та федеративного навчання, до основних представницьких блокчейн-проектів належать Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технологічної інноваційності та складності інженерної реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували значну кількість оригінальних досліджень у системній архітектурі та дизайні алгоритмів, що представляє собою передові напрямки сучасних теоретичних досліджень; тоді як шляхи реалізації Gensyn та Flock.io є відносно чіткими, і вже можна побачити перші кроки до інженерної реалізації. У цій статті буде поступово проаналізовано основні технології та інженерні архітектури, що стоять за цими п'ятьма проектами, а також додатково розглянуто їхні відмінності та взаємодоповнюючі відносини в децентралізованій системі навчання штучного інтелекту.

Prime Intellect: тренувальна траєкторія, що підлягає верифікації, посилена навчальна кооперативна мережа-попередник

Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ без необхідності довіри, щоб будь-хто міг брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити децентралізовану систему навчання ШІ з верифікацією, відкритістю та повноцінними механізмами стимулювання за допомогою трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один. Структура та ключова модульна цінність Prime Intellect протоколу

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: Архітектура завдання асинхронного навчання з підкріпленням з декомпозицією

PRIME-RL є фреймворком моделювання та виконання завдань, спеціально розробленим Prime Intellect для децентралізованих навчальних сценаріїв, призначеним для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує посилене навчання як пріоритетний об'єкт адаптації, структуруючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг у незалежні цикли завдань, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати завдання локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в середовищі без централізованого управління, що зменшує складність системи та закладає основу для підтримки паралельних багатозадачних процесів і еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки тренування

TOPLOC є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не покладається на перерахунок всієї моделі, а замість цього аналізує локальну узгодженість між «послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії», щоб завершити верифікацію легковагової структури. Вперше він перетворює поведінкові траєкторії в процесі навчання на перевіряємий об'єкт, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу навчальних винагород без довіри, і надає здійсненний шлях для побудови перевіряючої, стимулюючої мережі децентралізованого співпраці.

SHARDCAST: асинхронна агрегація ваг та протокол розповсюдження

SHARDCAST є протоколом вагового розповсюдження та агрегації, розробленим Prime Intellect, спеціально оптимізованим для асинхронних, обмежених пропускною здатністю та змінних станів вузлів у реальних мережевих умовах. Він поєднує механізм розповсюдження gossip та локальну синхронізацію, дозволяючи кільком вузлам продовжувати подавати часткові оновлення в умовах несинхронізації, що забезпечує поступову конвергенцію ваг та еволюцію з кількома версіями. На відміну від централізованих або синхронних методів AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість та відмовостійкість децентралізованого навчання, є основою для стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: Рідкісна асинхронна комунікаційна рамка

OpenDiLoCo є незалежно реалізованою та з відкритим вихідним кодом системою оптимізації зв'язку, розробленою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind. Вона спеціально спроектована для вирішення типових викликів, таких як обмежена смуга пропускання, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, що виникають під час децентралізованого навчання. Її архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом створення розріджених топологій, таких як кільцеві, розширювальні та малосвітові, що дозволяє уникати високих витрат на зв'язок, пов'язаних з глобальною синхронізацією, і завершувати кооперативне навчання моделі, покладаючись лише на сусідні локальні вузли. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відновлення після збоїв, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, що суттєво підвищує можливість участі в глобальному співпраці в навчанні і є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої мережі навчання.

PCCL:Бібліотека координаційного зв'язку

PCCL є легким комунікаційним бібліотекою, спеціально розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання штучного інтелекту, яка має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних комунікаційних бібліотек в умовах гетерогенних пристроїв і мереж з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронну комунікаційну здатність протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує толерантність до пропускної здатності навчальних мереж і сумісність пристроїв, прокладаючи «остання миля» комунікаційної інфраструктури для побудови справжньої відкритої, безтрастової мережі спільного навчання.

Три, Prime Intellect інфраструктура стимулювання та рольова спеціалізація

Prime Intellect створив бездозвільну, верифіковану, з економічними стимулами мережу навчання, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях та отримувати винагороду на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначення середовища навчання, початкової моделі, функції винагороди та стандартів валідації
• Тренувальний вузол: виконання локального навчання, подання оновлень ваг та спостережуваних траєкторій
• Вузли перевірки: використання механізму TOPLOC для перевірки достовірності навчальної поведінки та участь у розрахунку винагород і агрегації стратегій

Ядро процесу угоди включає випуск завдань, навчання вузлів, перевірку траєкторій, агрегацію ваг та виплату винагород, формуючи стимулюючий замкнений цикл навколо «реальної навчальної поведінки».

Чотири, INTELLECT-2: випуск першої перевірної децентралізованої моделі навчання

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель посиленого навчання, створена за допомогою асинхронної, бездоверчої Децентралізації узгодженого навчання вузлів, з масштабом параметрів 32B. Модель INTELLECT-2 була навчена за участю понад 100 гетерогенних вузлів GPU, розташованих на трьох континентах, з використанням повністю асинхронної архітектури, час навчання перевищив 400 годин, продемонструвавши життєздатність і стабільність асинхронної мережі співпраці. Ця модель є не лише проривом у продуктивності, але й першим системним втіленням парадигми «навчання — це консенсус», запропонованої Prime Intellect.