Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества технической революции

В полной цепочке создания стоимости ИИ обучение моделей является этапом с наибольшими затратами ресурсов и самой высокой технической преградой, что напрямую определяет пределы возможностей моделей и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесных вызовов на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных инвестиций в масштабные вычислительные мощности, сложные процессы обработки данных и поддержку высокоинтенсивных оптимизационных алгоритмов, что делает его настоящей "тяжелой промышленностью" в построении системы ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, на котором мы сосредоточим внимание в данной статье.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, который осуществляется единственным учреждением в локальном высокопроизводительном кластере, где все процессы обучения, от аппаратного обеспечения, программного обеспечения низкого уровня, системы распределения кластера до всех компонентов обучающего фреймворка, координируются единой управляющей системой. Эта архитектура глубокой координации позволяет достичь максимальной эффективности в совместном использовании памяти, синхронизации градиентов и механизмах отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая преимуществами высокой эффективности и контролируемых ресурсов, но одновременно сталкивается с проблемами, такими как монополия на данные, барьеры ресурсов, потребление энергии и риски единой точки.

Распределённое обучение — это основной способ обучения больших моделей в настоящее время. Его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их на несколько машин для совместного выполнения, что позволяет преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Хотя физически оно обладает характеристиками "Децентрализация", в целом всё же контролируется централизованными организациями, которые осуществляют управление и синхронизацию, часто работая в среде высокоскоростной локальной сети и используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink для единой координации подзадач основным узлом. Основные методы включают:

• Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо согласовать веса модели
• Модельная параллельность: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости
• Параллелизм трубопроводов: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности
• Тензорное параллелизм: детализированное разделение матричных вычислений, повышение степени параллелизма

Распределённое обучение – это комбинация "централизованного контроля + распределённого исполнения", аналогично тому, как один и тот же начальник удалённо управляет сотрудниками нескольких "офисов", чтобы совместно выполнять задачи. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.

Децентрализация тренировки представляет собой более открытый и устойчивый к цензуре путь в будущее. Его ключевые характеристики заключаются в следующем: несколько недоверяющих друг другу узлов совместно выполняют задачи тренировки без центрального координатора, обычно через протоколы, управляющие распределением задач и сотрудничеством, и с помощью механизмов криптоощущения, обеспечивающих добросовестность вкладов. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Гетерогенность устройств и трудности сегментации: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность сегментации задач.
• Бутылочное горлышко эффективности связи: нестабильная сеть связи, очевидное бутылочное горлышко синхронизации градиента
• Отсутствие доверительного выполнения: отсутствие доверенной вычислительной среды, затрудняющее проверку того, действительно ли узел участвует в вычислениях.
• Недостаток единой координации: отсутствие центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизм отката при исключениях

Децентрализация тренировки может быть понята как: группа глобальных волонтеров, которые совместно вносят вычислительную мощность для тренировки модели, но "действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки" по-прежнему является системной инженерной задачей, которая затрагивает несколько уровней, включая системную архитектуру, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы и валидацию модели, но возможность "совместной эффективности + мотивации честности + правильности результатов" все еще находится на ранней стадии прототипирования.

Федеративное обучение как переходная форма между распределенной и Децентрализация подчеркивает локальное хранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и способностью к локальной кооперации, одновременно имея преимущества распределенных данных в Децентрализация, но по-прежнему зависит от надежной координирующей стороны и не обладает полностью открытыми и антицензурными характеристиками. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в сценах соблюдения конфиденциальности, которая относительно умеренна в задачах обучения, структуре доверия и механизмах коммуникации, более подходящая в качестве переходной архитектуры для промышленного развертывания.

Панорамная сравнительная таблица парадигм AI-обучения ( Архитектура технологий × Децентрализация × 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 потребностей в ресурсах или большой сложности сотрудничества, она естественно не подходит для эффективного завершения на гетерогенных, недоверенных узлах. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи, требующие сильной защиты данных и суверенитета, ограничены юридическими нормами и этическими ограничениями, что делает невозможным открытое совместное использование; а задачи, у которых отсутствует базовая мотивация для сотрудничества, испытывают недостаток внешних стимулов для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущего Децентрализованного обучения.

Но это не означает, что децентрализация обучения является ложной задачей. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкой параллельностью и возможностью стимулирования, децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи дообучения с выравниванием поведения, обучение и аннотирование данных с помощью краудсорсинга, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием краевых устройств. Эти задачи обычно обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и толерантностью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, протоколы Swarm, распределенные оптимизаторы и другие способы.

Обзор адаптивности задач обучения Децентрализация

Децентрализация训练经典项目解析

В настоящее время в области Децентрализации обучения и федеративного обучения,代表的 блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили много оригинальных исследований в области системной архитектуры и проектирования алгоритмов, представляя собой передовые направления текущих теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже виден предварительный прогресс в инженерной реализации. В данной статье будут последовательно проанализированы основные технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также будет дополнительно исследовано их различие и взаимодополнение в системе Децентрализации AI обучения.

Prime Intellect: тренируемая траектория проверяемой усиленной обучающей кооперативной сети пионер

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя любому участвовать в обучении и получать заслуженные награды за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную систему обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полноценным механизмом стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL, TOPLOC и SHARDCAST.

Од. Структура стека протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей

Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: архитектура задач асинхронного обучения с подкреплением с декомпозицией

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

TOPLOC: легкий механизм верификации поведения обучения

TOPLOC — это основный механизм проверки обучаемости, предложенный Prime Intellect, который используется для определения того, действительно ли узел на основании наблюдаемых данных завершил эффективное обучение стратегии. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полного пересчета модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальные согласованные траектории между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии". Он впервые преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет жизнеспособный путь для создания аудируемой, стимулируемой децентрализованной сети совместного обучения.

SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегирования и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный специально для асинхронных, ограниченных по полосе и с переменным состоянием узлов реальных сетевых условий. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и локальную синхронизацию, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в состоянии несинхронизации, достигая прогрессивного сходимости весов и многоверсионной эволюции. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основным фундаментом для построения стабильного консенсуса весов и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка

OpenDiLoCo является независимой реализацией и открытым исходным кодом фреймворка оптимизации связи, разработанного командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind. Он специально разработан 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, а также использует разреженные топологии, такие как Ring, Expander и Small-World, чтобы избежать высоких коммуникационных затрат на глобальную синхронизацию, полагаясь только на локальных соседних узлах для совместного обучения модели. В сочетании с асинхронными обновлениями и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет обычным GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно увеличивая возможность участия в глобальном совместном обучении и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованной сети обучения.

PCCL:Библиотека совместной связи

PCCL — это легковесная библиотека связи, специально разработанная Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, нацеленная на решение проблем совместимости 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 базовым компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Она значительно повышает устойчивость пропускной способности обучающей сети и совместимость устройств, прокладывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для создания по-настоящему открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.

Три, Сеть стимулов Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешения, проверяема и имеет экономические стимулы, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех ключевых ролей:

• Инициатор задачи: определение тренировочной среды, начальной модели, функции вознаграждения и стандартов валидации
• Узел обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдательных траекторий
• Узлы проверки: использование механизма TOPLOC для проверки подлинности обучающих действий и участие в расчете вознаграждений и агрегировании стратегий.

Основные процессы протокола включают публикацию задач, обучение узлов, проверку траекторий, агрегирование весов и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реального тренировочного поведения".

Четыре, INTELLECT-2: первый проверяемый Децентрализация обучающий модель выпуск

Prime Intellect выпустила INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель обучения с подкреплением, созданная с помощью асинхронного, доверия не требующего, Децентрализация узлового сотрудничества, с размером параметров 32B. Модель INTELLECT-2 была обучена с помощью более чем 100 гетерогенных узлов GPU, разбросанных по трем континентам, с использованием полностью асинхронной архитектуры, время обучения составило более 400 часов, что демонстрирует осуществимость и стабильность асинхронной сети сотрудничества. Эта модель не только является прорывом в производительности, но и первым системным внедрением парадигмы "обучение — это консенсус", предложенной Prime Intellect. INTELLECT-2 интегрирует