Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la coopération décentralisée

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente la plus haute barrière technique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'effet d'application réel. 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 processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. Du point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de coopération profonde maximise l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend particulièrement adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini, offrant des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et les risques de point de défaillance.

L'entraînement distribué est la méthode principale d'entraînement des grands modèles actuelle, dont le noyau consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle et à les répartir sur plusieurs machines pour exécuter des tâches de manière collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement de calcul et de stockage en moniteur. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé et synchronisé par une entité centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink, où le nœud principal coordonne uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales comprennent :

• Données parallèles : chaque nœud entraîne des données différentes avec des paramètres partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle
• Parallélisation de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une grande extensibilité
• Pipeline parallèle : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit
• Parallélisme de tenseur : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité du parallèle

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureaux" pour collaborer à l'achèvement de tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles mainstream sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente donc un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques clés sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance collaborent pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour distribuer les tâches et coopérer, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des appareils et difficulté de découpage : la coordination des appareils hétérogènes est difficile, l'efficacité du découpage des tâches est faible.
• Bouteille d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, bouteille d'étranglement de synchronisation des gradients évidente
• Exécution fiable manquante : absence d'un 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 et mécanismes de rollback des exceptions complexes

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour entraîner un modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle réalisable" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture des systèmes, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la vérification des modèles, et plusieurs autres aspects. Cependant, la capacité à "coordonner efficacement + inciter à l'honnêteté + garantir des résultats corrects" est encore à un stade précoce d'exploration de 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, et est adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie de formation distribuée et des capacités de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la distribution des données de la formation décentralisée, mais il dépend toujours d'une partie coordonnatrice de confiance et ne possède pas de caractéristiques complètement ouvertes et résistantes à la censure. On peut le considérer comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, avec des tâches de formation, des structures de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, plus adaptés en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement de l'IA( architecture technique × incitation à la confiance × caractéristiques d'application)

Décentralisation des limites, opportunités et chemins réalistes de l'entraînement

Du 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 extrêmement élevés ou de la difficulté de collaboration, il n'est pas naturellement approprié d'accomplir efficacement des tâches entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une haute mémoire graphique, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, rendant difficile la division et la synchronisation efficaces sur un réseau ouvert ; les tâches avec des restrictions fortes en matière de confidentialité des données et de souveraineté sont limitées par la conformité légale et les contraintes éthiques, ne pouvant pas être partagées ouvertement ; et les tâches sans une base d'incitation à la collaboration manquent de motivation externe pour la participation. Ces frontières constituent ensemble les limitations réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux concept. En fait, dans des types de tâches légères en structure, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre un potentiel d'application clair. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le réglage fin LoRA, les tâches d'entraînement post-alignement comportemental, les tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à la puissance de calcul hétérogène, ce qui les rend très adaptées à une formation collaborative via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.

Aperçu de l'adaptabilité des tâches d'entraînement à la Décentralisation

Décentralisation entraînement classique projet analyse

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

Prime Intellect: pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage par renforcement vérifiables par les trajectoires d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement AI sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour ses contributions en calcul. Prime Intellect souhaite, grâce aux trois modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construire un système d'entraînement AI décentralisé doté de vérifiabilité, d'ouverture et d'un mécanisme d'incitation complet.

I. Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

Deux, explication des mécanismes clés de l'entraînement Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâche d'apprentissage par renforcement asynchrone découplé

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés conçu par Prime Intellect, spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, décomposant structurellement le 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 standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Comparé aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans un environnement sans ordonnancement central, réduisant ainsi la complexité système et posant les bases pour supporter le parallélisme multi-tâches et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de vérification du comportement d'entraînement léger

TOPLOC est un mécanisme de cœur de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul de l'ensemble du modèle, mais réalise une vérification de structure allégée en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires de comportement pendant le processus de formation en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses de formation sans confiance, offrant une voie réalisable pour construire un réseau d'entraînement collaboratif décentralisé, auditables et incitatifs.

SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de propagation des poids asynchrones

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds variables. Il combine un mécanisme de propagation de type 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 multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore significativement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement Décentralisation, constituant la base fondamentale pour construire un consensus de poids stable et un entraînement itératif continu.

OpenDiLoCo: Cadre de communication asynchrone sparse

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

PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

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

Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la 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 à des 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 d'entraînement, 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 l'authenticité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

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

Quatre, INTELLECT-2 : Lancement du premier modèle d'entraînement décentralisé vérifiable

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, qui est le premier grand modèle d'apprentissage renforcé au monde formé par la collaboration de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une échelle de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été entraîné en collaboration par plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une architecture complètement asynchrone, avec une durée d'entraînement de plus de 400 heures, démontrant la faisabilité et la stabilité du réseau de collaboration asynchrone. Ce modèle représente non seulement une percée en termes de performance, mais aussi la première mise en œuvre systématique du paradigme "l'entraînement est le consensus" proposé par Prime Intellect. INTELLECT-2 intègre