Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration 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 le plus haut seuil technique, déterminant directement la limite de capacité du modèle et l'efficacité de son application réelle. 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 support d'algorithmes d'optimisation de haute intensité, constituant ainsi le véritable "heavy industry" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue architectural, 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 matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde coopération permet d'atteindre une efficacité optimale en matière de partage de mémoire, de synchronisation des gradients et de mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle comme GPT, Gemini, avec des avantages d'efficacité élevée et de ressources contrôlables. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et le risque de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement de grands modèles actuellement. Son cœur consiste à décomposer la tâche d'entraînement du modèle et à la distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les limites de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il possède physiquement des caractéristiques "décentralisées", l'ensemble est toujours contrôlé, planifié et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus interconnecté haute vitesse NVLink, avec le nœud principal coordonnant uniformément les sous-tâches. Les méthodes principales comprennent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, doit correspondre aux poids du modèle
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité
• Pipeline parallèle : exécution en série par étapes, augmentation du débit
• Parallélisme tensoriel : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité parallèle

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement d'une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles dominants sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont : 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 et collaborer sur les tâches, 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 :

• Difficultés d'hétérogénéité et de découpage des appareils : coordination difficile des appareils hétérogènes, faible efficacité de découpage des tâches.
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident
• Exécution fiable manquante : manque d'environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : pas de répartiteur central, distribution des tâches, mécanisme de rollback des exceptions complexe

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 systémique d'ingénierie, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles et d'autres aspects. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + inciter à l'honnêteté + résultats corrects" est encore à un stade précoce d'exploration de prototype.

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, ce qui le rend adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie d'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant de l'avantage de la dispersion des données dans l'entraînement décentralisé, mais il reste dépendant d'une entité de coordination fiable et ne possède pas les caractéristiques d'ouverture complète et de résistance à la censure. Il peut être considéré comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, relativement modérée en termes de tâches d'entraînement, de structures de confiance et de mécanismes de communication, et est plus appropriée en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement AI( Architecture technique × Incitation à la confiance × Caractéristiques d'application)

Décentralisation des frontières, opportunités et chemins réels de la formation

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certaines situations, en raison de la complexité de la structure des tâches, des exigences en ressources extrêmement élevées ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée pour être réalisée efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile une découpe et une synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches soumises à des restrictions fortes en matière de confidentialité des données et de souveraineté sont limitées par des contraintes légales et éthiques, ce qui rend le partage ouvert impossible ; tandis que les tâches sans incitations à la collaboration manquent de motivation externe pour la participation. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de la formation décentralisée actuelle.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, pour les types de tâches légères, facilement parallèles et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : l'ajustement LoRA, les tâches d'entraînement post-alignment comportemental, les tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing de données, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité des puissances de calcul, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

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

Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de pointe de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets de blockchain les plus représentatifs incluent Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de 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 ainsi les directions de recherche théorique de pointe ; tandis que les chemins de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, montrant déjà des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies clés et l'architecture d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et leurs relations complémentaires dans le système d'entraînement AI décentralisé.

Prime Intellect: Pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage par renforcement vérifiables par trajectoire 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 de calcul. Prime Intellect souhaite, à travers les trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construire un système d'entraînement AI décentralisé avec vérifiabilité, ouverture et mécanismes d'incitation complets.

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

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

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

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, décomposant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement de poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment le cycle 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 à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans des environnements sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et posant les bases pour soutenir le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de validation de comportement d'entraînement léger

TOPLOC est un mécanisme central de vérifiabilité de l'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais complète la vérification de la structure légère en analysant les trajectoires de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui est une innovation clé pour réaliser une allocation de récompenses d'entraînement sans confiance, fournissant un chemin viable pour construire un réseau de formation collaboratif décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de propagation de poids asynchrone

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 gossip avec une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu 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 considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant la base fondamentale pour établir un consensus de poids stable et un itération d'entraînement continue.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de la communication indépendant et open source réalisé par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, spécialement conçu pour faire face aux défis courants tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des dispositifs et l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture repose sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant l'entraînement coopératif du modèle en ne s'appuyant que sur les nœuds voisins locaux. Combinant mises à jour asynchrones et mécanismes de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux dispositifs en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant considérablement la participativité de l'entraînement collaboratif mondial, et représente l'une des infrastructures de communication clés pour la construction de réseaux d'entraînement décentralisés.

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 les goulets 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 sparse, la compression de gradient, la synchronisation à faible précision et la récupération après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant de base soutenant 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 la "dernière ligne droite" des bases de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement 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 permission, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois catégories 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 la véracité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la vérification des trajectoires, l'agrégation des poids et la distribution des récompenses, constituant un cercle d'incitation autour des "comportements d'entraînement réels".

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 par renforcement au monde formé par la coopération de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une taille de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été formé grâce à la collaboration de plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une architecture entièrement asynchrone, avec une durée d'entraînement de plus de 400 heures, démontrant la faisabilité et la stabilité du réseau de coopération asynchrone. Ce modèle représente non seulement une percée en termes de performance, mais également le premier déploiement systématique du paradigme "l'entraînement est le consensus" proposé par Prime Intellect.