Évolution des paradigmes d'entraînement AI : 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 a la plus haute barrière technique, déterminant directement le plafond de capacité des modèles et l'efficacité des applications pratiques. Comparé aux appels légers de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des flux de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant ainsi le véritable "industrie lourde" 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 au cœur de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité dans un cluster haute performance local, où tout le processus d'entraînement est achevé, depuis le matériel, les logiciels de base, le système de gestion de cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, tous coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration approfondie permet d'optimiser 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 comme GPT et Gemini, offrant des avantages en termes d'efficacité élevée et de ressources contrôlables. Cependant, elle présente également des problèmes de monopole de données, de barrières à l'entrée, de consommation d'énergie et de risque de point de défaillance.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement de grands modèles actuellement. Son cœur consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle et à les répartir sur plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulets d'étranglement en matière de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble reste contrôlé, planifié et synchronisé par des organismes centralisés, et fonctionne souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, utilisant 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 paramètres de données différents, les poids du modèle doivent être compatibles.
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité.
• Pipeline parallèle : exécution en série par étapes, amélioration du débit
• Parallélisme tensoriel : segmentation précise des calculs matriciels, amélioration de la granularité du parallélisme

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron dirigeant à distance la collaboration de plusieurs employés de "bureaux" pour accomplir une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance ( peuvent être des ordinateurs personnels, des GPU cloud ou des dispositifs de périphérie ) collaborant pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement en distribuant et en collaborant sur des tâches via des protocoles, tout en utilisant des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Difficulté d'hétérogénéité et de découpage des appareils : la coordination des appareils hétérogènes est difficile, l'efficacité de la découpe des tâches est faible
• Bouteille d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, le goulot d'étranglement de synchronisation de gradient est évident
• Exécution fiable manquante : manque d'environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si le nœud participe réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : pas de centralisateur, distribution des tâches et mécanisme de rollback des exceptions complexe

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier, contribuant chacun avec leur puissance de calcul pour entraîner le modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle réalisable" reste un défi systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation du modèle, et d'autres niveaux. 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 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. Il convient aux scénarios mettant l'accent sur la conformité à la vie privée, comme la santé et la finance. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie d'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la distribution des données dans l'entraînement décentralisé. Cependant, il dépend toujours d'une partie coordonnatrice de confiance et ne possède pas de caractéristiques totalement ouvertes et résistantes à la censure. Il peut être considéré comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans les scénarios de conformité à la vie privée, relativement modérée en termes de tâches d'entraînement, de structure de confiance et de mécanismes de communication, et est donc plus adaptée comme 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 limites, des opportunités et des chemins réels de l'entraînement

D'un 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 d'une grande 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 haute mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile la découpe et la synchronisation efficaces sur un réseau ouvert ; les tâches soumises à des restrictions fortes en matière de confidentialité et de souveraineté des données sont limitées par la conformité légale et les contraintes éthiques, ce qui les empêche d'être partagées ; et les tâches manquant de bases d'incitation à la collaboration manquent de dynamisme de participation externe. Ces limites constituent collectivement les contraintes réelles de la formation décentralisée actuelle.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un non-sens. En fait, dans les types de tâches légères, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre de claires perspectives d'application. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches d'entraînement post-alignement comportemental ) telles que RLHF, DPO###, l'entraînement et l'annotation par crowdsourcing de données, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à des puissances de calcul hétérogènes, ce qui les rend très adaptées à un entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.

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

![Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : d'un contrôle centralisé à une révolution technologique de collaboration décentralisée])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###

( Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de l'entraînement décentralisé 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 d'implémentation, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans l'architecture système et la conception d'algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe actuelle ; tandis que les chemins d'implémentation de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, montrant des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies core et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et leurs relations complémentaires dans le cadre d'un système d'entraînement AI décentralisé.

)# Prime Intellect: Pionniers 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 en calcul. Prime Intellect souhaite, à travers les trois modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construire un système d'entraînement AI décentralisé avec vérifiabilité, ouverture et un mécanisme d'incitation complet.

I. Valeur de la structure de la pile de protocoles Prime Intellect et des modules clés

![Évolution des paradigmes d'entraînement IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###

Deux, Explication détaillée des mécanismes clés de formation de 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 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, déconnectant structurellement les 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. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est plus adapté pour réaliser un entraînement flexible dans un environnement 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 vérification des comportements d'entraînement léger

TOPLOC(Observation de confiance et vérification de la localité) est un mécanisme central de vérifiabilité proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement complété un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais réalise une vérification de structure légère en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de la stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'entraînement en objets vérifiables, représentant une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'entraînement sans confiance, et offre 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 de réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds changeants. Il combine un mécanisme de propagation gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles dans des états non synchronisés, réalisant la convergence progressive des poids et l'évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement Décentralisation, constituant ainsi la base fondamentale pour établir un consensus de poids stable et des itérations d'entraînement continues.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé de manière indépendante et open-source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, conçu spécialement pour relever les défis courants de la formation décentralisée tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur le parallélisme de données, en construisant des structures topologiques clairsemées telles que Ring, Expander, Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et se reposant uniquement sur les nœuds voisins locaux pour réaliser l'entraînement collaboratif du modèle. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux appareils de périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, ce qui en fait l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL: bibliothèque de communication collaborative

PCCL(Prime Collective Communication Library) 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 dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies éparses, la compression de gradients, la synchronisation de faible précision et la reprise à partir de points de contrôle, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant un composant de base pour la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des dispositifs, ouvrant la voie aux fondamentaux 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 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 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 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 (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, constituant 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, c'est tout