تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد وأعلى مستوى من التحدي التقني، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقاته العملية. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة على نطاق واسع، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي.
تعد التدريبات المركزية الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث تكتمل جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة داخل مجموعة محلية عالية الأداء، من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية التحتية المتكاملة كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل في حالة الأخطاء مثالية، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT وGemini، ولها مزايا الكفاءة العالية، والموارد القابلة للتحكم، لكنها في الوقت نفسه تواجه مشكلات مثل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يكمن جوهره في تقسيم مهمة تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة أجهزة لتنفيذها بالتعاون، وذلك لتجاوز قيود حساب وتخزين جهاز واحد. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أنه لا يزال يتم التحكم في الكل من قبل هيئة مركزية تقوم بالجدولة والمزامنة، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
البيانات المتوازية: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة تتشارك في الأوزان النموذجية، يجب أن تتطابق.
التوازي في النموذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة، لتحقيق توسع قوي
تنفيذ على مراحل بشكل متسلسل: تحسين معدل النقل
التوازي المتجه: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، تحسين حجم التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير عن بُعد لعدة "مكاتب" ليعمل الموظفون معًا لإتمام المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا بهذه الطريقة.
تدريب اللامركزية يمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومةً للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية أو وحدات معالجة رسومات سحابية أو أجهزة حافة ) تتعاون لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تُدير توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات تحفيزية مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة تنسيق الأجهزة المتنوعة وتقسيم المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتنوعة وكفاءة منخفضة في تقسيم المهام
*瓶颈 كفاءة الاتصال: الشبكة غير مستقرة، وصعوبة مزامنة التدرجات واضحة
نقص التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعليًا في الحساب.
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز توجيه مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الأخطاء معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، كل منهم يساهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا منهجيًا، يشمل عدة جوانب مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، آليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكر.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلًا انتقاليًا بين التوزيع واللامركزية، حيث يبرز الاحتفاظ المحلي بالبيانات وتجميع معلمات النموذج بشكل مركزي، ويناسب السيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية ( مثل الرعاية الصحية والمالية ). يمتلك التعلم الفيدرالي هيكلًا هندسيًا للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما يحتفظ أيضًا بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله مناسبًا كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، أو متطلبات الموارد العالية للغاية، أو صعوبة التعاون، فإنه لا يتناسب بشكل طبيعي مع الإنجاز الفعال بين العقد غير المتجانسة وذات الثقة المنخفضة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، ووقت استجابة منخفض، ونطاق ترددي عالي السرعة، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في شبكة مفتوحة؛ المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة القوية ( مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ) مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي لا توجد فيها حوافز تعاون ( مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ) إلى دوافع المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية على التدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فرضية زائفة. في الواقع، فإن التدريب اللامركزي يظهر آفاق تطبيقية واضحة في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف وسهولة التوازي والتحفيز. تشمل هذه المهام، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، مهام تدريب وتصنيف البيانات الجماعية، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، و سيناريوهات التدريب التعاوني التي تشارك فيها الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام بشكل عام بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقابلية تحمل القوة الحوسبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جداً للتدريب التعاوني من خلال الشبكات الند للند، وبروتوكولات Swarm، والمُحسّنين الموزعين.
)# اللامركزية تدريب المهام التكيفية نظرة عامة
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الكلاسيكيات مشروع تحليل
حاليًا، تشمل المشاريع الرائدة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي، المشاريع البارزة في مجال البلوكشين مثل Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخيارات الخوارزمية، وتمثل الاتجاهات المتقدمة في البحث النظري الحالي؛ بينما مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، وتناقش أيضًا الفروق وعلاقات التكامل بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد شبكة التعلم المعزز المتعاون القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI غير مركزية لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب AI لامركزي قابل للتحقق وذو انفتاح وآلية تحفيزية متكاملة من خلال ثلاثة وحدات: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الرئيسية
PRIME-RL: بنية مهام التعلم المعزز غير المتزامن المنفصلة
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكيفي أولوي، ويفكك الهيكلية بين عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإتمام دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون عبر واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم المراقب التقليدية، يُعتبر PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC)المراقبة الموثوقة والتحقق من السياسة المحلية( هو آلية جوهرية للتحقق من القابلية للتدريب قدمها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل مسارات الاتساق المحلي بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية". إنه يحول لأول مرة مسارات السلوك أثناء عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون حاجة للثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية غير مركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول التجميع والنشر غير المتزامن للأوزان
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر وتجمع الأوزان مصمم بواسطة Prime Intellect، مصمم بشكل خاص لبيئات الشبكة الحقيقية التي تتسم باللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغير حالات العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. مقارنة بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، فإن SHARDCAST يعزز بشكل ملحوظ من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق أوزان مستقر وتكرارات تدريب مستمرة.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصال الذي أنشأه فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مفتوح المصدر ومصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكاليف الاتصال العالية الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال تدريب النموذج التعاوني. بدمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل الفشل في النقاط، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، ويعد أحد البنى التحتية الأساسية للاتصال في بناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب AI اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه مكتبات الاتصالات التقليدية على الأجهزة المتغايرة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الهيكل النادر، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصالات غير المتزامنة لبروتوكول OpenDiLoCo. إنها تعزز بشكل كبير القدرة على تحمل النطاق الترددي لشبكة التدريب والتوافق مع الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية حقيقية مفتوحة وموثوق بها.
ثالثاً، شبكة Prime Intellect والتحفيز وتقسيم الأدوار
قام Prime Intellect بإنشاء شبكة تدريبية قابلة للتحقق، بدون إذن، وتحتوي على آلية تحفيز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعتمد تشغيل البروتوكول على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات المراقبة
عقد التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب، والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات
تتضمن العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![AI تدريب نماذج التطور: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزي
تم إطلاق Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهو أول نموذج كبير من التعلم المعزز تم تدريبه بواسطة عقد لامركزية متزامنة وغير موثوقة، بحجم معلمات يصل إلى 32B. تم تصميم نموذج INTELLECT-2 من قبل
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
8
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
AllTalkLongTrader
· 07-22 15:43
لقد مات المركزية، الويب 3 هو المستقبل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationWatcher
· 07-22 13:06
تستهلك الكثير من الطاقة، من سيدفع؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeCrybaby
· 07-19 16:36
البنية التحتية الكبرى رائعة ~ السلطة مركزة بشكل أقوى!
شاهد النسخة الأصليةرد0
GmGnSleeper
· 07-19 16:35
يبدو أنه مؤلم للغاية... هذه الأمور أساسية جداً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FUD_Whisperer
· 07-19 16:33
أليس مجرد نموذج تدريب web3؟ لماذا يسمى بهذا الاسم الرائع؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityNinja
· 07-19 16:31
هل قمت بتجربة التدريب على اللامركزية؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHuntress
· 07-19 16:26
إنها مرة أخرى دورة رأس المال المتراكمة من موارد هائلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ShadowStaker
· 07-19 16:25
همم، عرض آخر لتدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي... متى سيدرك الناس أن بنية الشبكة هي العقبة الحقيقية هنا، سمح.
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد وأعلى مستوى من التحدي التقني، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقاته العملية. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة على نطاق واسع، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي.
تعد التدريبات المركزية الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث تكتمل جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة داخل مجموعة محلية عالية الأداء، من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية التحتية المتكاملة كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل في حالة الأخطاء مثالية، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT وGemini، ولها مزايا الكفاءة العالية، والموارد القابلة للتحكم، لكنها في الوقت نفسه تواجه مشكلات مثل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يكمن جوهره في تقسيم مهمة تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة أجهزة لتنفيذها بالتعاون، وذلك لتجاوز قيود حساب وتخزين جهاز واحد. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أنه لا يزال يتم التحكم في الكل من قبل هيئة مركزية تقوم بالجدولة والمزامنة، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير عن بُعد لعدة "مكاتب" ليعمل الموظفون معًا لإتمام المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا بهذه الطريقة.
تدريب اللامركزية يمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومةً للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية أو وحدات معالجة رسومات سحابية أو أجهزة حافة ) تتعاون لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تُدير توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات تحفيزية مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، كل منهم يساهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا منهجيًا، يشمل عدة جوانب مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، آليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكر.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلًا انتقاليًا بين التوزيع واللامركزية، حيث يبرز الاحتفاظ المحلي بالبيانات وتجميع معلمات النموذج بشكل مركزي، ويناسب السيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية ( مثل الرعاية الصحية والمالية ). يمتلك التعلم الفيدرالي هيكلًا هندسيًا للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما يحتفظ أيضًا بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله مناسبًا كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي( هيكل التكنولوجيا × تحفيز الثقة × الخصائص التطبيقية)
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والواقع المسار
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، أو متطلبات الموارد العالية للغاية، أو صعوبة التعاون، فإنه لا يتناسب بشكل طبيعي مع الإنجاز الفعال بين العقد غير المتجانسة وذات الثقة المنخفضة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، ووقت استجابة منخفض، ونطاق ترددي عالي السرعة، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في شبكة مفتوحة؛ المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة القوية ( مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ) مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي لا توجد فيها حوافز تعاون ( مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ) إلى دوافع المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية على التدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فرضية زائفة. في الواقع، فإن التدريب اللامركزي يظهر آفاق تطبيقية واضحة في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف وسهولة التوازي والتحفيز. تشمل هذه المهام، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، مهام تدريب وتصنيف البيانات الجماعية، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، و سيناريوهات التدريب التعاوني التي تشارك فيها الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام بشكل عام بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقابلية تحمل القوة الحوسبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جداً للتدريب التعاوني من خلال الشبكات الند للند، وبروتوكولات Swarm، والمُحسّنين الموزعين.
)# اللامركزية تدريب المهام التكيفية نظرة عامة
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الكلاسيكيات مشروع تحليل
حاليًا، تشمل المشاريع الرائدة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي، المشاريع البارزة في مجال البلوكشين مثل Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخيارات الخوارزمية، وتمثل الاتجاهات المتقدمة في البحث النظري الحالي؛ بينما مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، وتناقش أيضًا الفروق وعلاقات التكامل بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد شبكة التعلم المعزز المتعاون القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI غير مركزية لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب AI لامركزي قابل للتحقق وذو انفتاح وآلية تحفيزية متكاملة من خلال ثلاثة وحدات: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الرئيسية
PRIME-RL: بنية مهام التعلم المعزز غير المتزامن المنفصلة
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكيفي أولوي، ويفكك الهيكلية بين عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإتمام دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون عبر واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم المراقب التقليدية، يُعتبر PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC)المراقبة الموثوقة والتحقق من السياسة المحلية( هو آلية جوهرية للتحقق من القابلية للتدريب قدمها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل مسارات الاتساق المحلي بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية". إنه يحول لأول مرة مسارات السلوك أثناء عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون حاجة للثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية غير مركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول التجميع والنشر غير المتزامن للأوزان
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر وتجمع الأوزان مصمم بواسطة Prime Intellect، مصمم بشكل خاص لبيئات الشبكة الحقيقية التي تتسم باللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغير حالات العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. مقارنة بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، فإن SHARDCAST يعزز بشكل ملحوظ من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق أوزان مستقر وتكرارات تدريب مستمرة.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصال الذي أنشأه فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مفتوح المصدر ومصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكاليف الاتصال العالية الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال تدريب النموذج التعاوني. بدمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل الفشل في النقاط، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، ويعد أحد البنى التحتية الأساسية للاتصال في بناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب AI اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه مكتبات الاتصالات التقليدية على الأجهزة المتغايرة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الهيكل النادر، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصالات غير المتزامنة لبروتوكول OpenDiLoCo. إنها تعزز بشكل كبير القدرة على تحمل النطاق الترددي لشبكة التدريب والتوافق مع الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية حقيقية مفتوحة وموثوق بها.
ثالثاً، شبكة Prime Intellect والتحفيز وتقسيم الأدوار
قام Prime Intellect بإنشاء شبكة تدريبية قابلة للتحقق، بدون إذن، وتحتوي على آلية تحفيز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعتمد تشغيل البروتوكول على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تتضمن العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![AI تدريب نماذج التطور: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزي
تم إطلاق Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهو أول نموذج كبير من التعلم المعزز تم تدريبه بواسطة عقد لامركزية متزامنة وغير موثوقة، بحجم معلمات يصل إلى 32B. تم تصميم نموذج INTELLECT-2 من قبل