Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация кооперации технологическая революция
В полной цепочке создания ценности ИИ обучение моделей является этапом, требующим наибольших ресурсов и имеющим наивысший технический порог, что непосредственно определяет предельные возможности модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного масштабного投入 вычислительной мощности, сложных процессов обработки данных и поддержки интенсивных алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжелой промышленностью" в строительстве ИИ-систем. С точки зрения архитектурных парадигм методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, о котором будет подробно обсуждено в данной статье.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, который осуществляется единственным учреждением в локальном высокопроизводительном кластере, где весь процесс обучения, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение нижнего уровня, систему управления кластером и все компоненты обучающего фреймворка, координируется единой контрольной системой. Эта глубоко согласованная архитектура обеспечивает максимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупномасштабных моделей, таких как GPT и Gemini, с преимуществами высокой эффективности и управляемых ресурсов, однако одновременно существуют проблемы монополизации данных, барьеров для ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки.
Распределенная тренировка является основным способом обучения больших моделей, ее суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их на несколько машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на наличие физических "распределенных" характеристик, в целом все еще контролируется и координируется централизованной организацией, часто функционирует в среде высокоскоростных локальных сетей, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел централизованно координирует подзадачи. Основные методы включают:
Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо сопоставить веса модели
Модельное параллелизм: размещение различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости
Параллельное выполнение: поэтапное последовательное выполнение для повышения пропускной способности
Тензорное параллельное вычисление: детализированное разбиение матричных вычислений, повышение степени параллелизма
Распределенное обучение является комбинацией "централизованного управления + распределенного выполнения", что аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно управляет сотрудничеством нескольких "офисных" сотрудников для выполнения задач. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.
Децентрализация тренировки представляет собой более открытую и устойчивую к цензуре будущую траекторию. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверительных узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или крайними устройствами ), которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно через протоколы, управляющие распределением задач и сотрудничеством, и с помощью криптостимулов, обеспечивающих добросовестность вкладов. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:
Гетерогенность устройств и сложности разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач
Проблема с эффективностью связи: нестабильная сетевая связь, явная проблема синхронизации градиентов
Отсутствие доверенной среды выполнения: нехватка доверенной среды выполнения, затрудняющая проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях.
Отсутствие единой координации: нет центрального диспетчера, распределение задач и механизмы отката ошибок сложны
Децентрализация тренировки может быть понята как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно жизнеспособная крупномасштабная децентрализованная тренировка" все еще является системной инженерной задачей, затрагивающей архитектуру системы, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, валидацию модели и другие аспекты, но вопрос о том, можно ли "совместно эффективно + стимулировать честность + получить правильные результаты", все еще находится на стадии раннего прототипирования.
Федеративное обучение как переходная форма между распределёнными и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, подходит для сценариев, обращающих внимание на соблюдение конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы (. Федеративное обучение обладает структурой распределённого обучения и локальной кооперативной способностью, при этом имея преимущества распределённых данных при Децентрализация, но всё же зависит от доверенной стороны, не обладая полным открытым и антицензурным характером. Его можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в условиях соблюдения конфиденциальности, в которой задачи обучения, структура доверия и коммуникационные механизмы относительно мягкие, что делает его более подходящим в качестве переходной архитектуры для промышленности.
) Полный сравнительный анализ парадигм обучения ИИ### Техническая архитектура × Доверие и стимулы × Характеристики приложений(
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) 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, крайне высоких требований к ресурсам или большой сложности сотрудничества, она изначально не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, децентрализованными узлами. 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 с сильными ограничениями по конфиденциальности данных и суверенитету ограничены правовыми и этическими рамками, что делает невозможным открытое совместное использование; а задачи, лишенные базовых стимулов для сотрудничества, не имеют внешней мотивации для участия. Эти границы совместно формируют реальные ограничения текущего Децентрализованного обучения.
Но это не означает, что Децентрализация обучения является ложной концепцией. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкостью параллелизма и возможностью стимуляции, Децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: дообучением LoRA, задачами постобучения, основанными на выравнивании поведения, такими как RLHF, DPO###, задачами краудсорсинга данных и аннотирования, обучением небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценариями совместного обучения с участием периферийных 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, протокол Swarm, распределенные оптимизаторы и другие методы.
(# Обзор соответствия задачам обучения по Децентрализации
![Эволюция парадигмы AI-тренировок: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
В настоящее время в области Децентрализации обучения и федеративного обучения представительные блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технологической инновационности и сложности инженерной реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и алгоритмного дизайна, что представляет собой передовые направления текущих теоретических исследований; в то время как реализационные пути Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже можно увидеть первые шаги в инженерной реализации. В данной статье будут поочередно проанализированы ключевые технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также дополнительно исследованы их различия и взаимодополняющие отношения в системе Децентрализации AI обучения.
)# Prime Intellect: Пионер сети кооперативного обучения с подтверждаемыми траекториями
Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, которая не требует доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать заслуженные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать систему децентрализованного обучения ИИ с тремя основными модулями: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, обладающую проверяемостью, открытостью и полноценным механизмом стимулов.
Одна, структура стека протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
Два, подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect
PRIME-RL: Архитектура заданий для декомпозированного асинхронного обучения с подкреплением
PRIME-RL является фреймворком для моделирования задач и выполнения, разработанным Prime Intellect для децентрализованных обучающих сценариев, специально созданным для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного подхода, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, что позволяет каждому обучающему узлу независимо выполнять циклы задач локально и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами валидации и агрегирования. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельного выполнения нескольких задач и эволюции стратегий.
TOPLOC:Легковесный механизм проверки поведения при обучении
TOPLOC(Доверенное Наблюдение и Проверка Политики-Локальности) является основной механизмом проверки обучаемости, предложенным Prime Intellect, который используется для определения, действительно ли узел на основе данных наблюдения завершил эффективное обучение стратегии. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полного пересчета модели, а анализирует локальные согласованные траектории между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии", чтобы завершить верификацию легковесной структуры. Он впервые преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без необходимости доверия, предоставляя жизнеспособный путь для создания可审计,可激励的去中心化协作训练网络.
SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегации и распространения весов
SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для асинхронной, ограниченной по пропускной способности и меняющейся по состоянию узлов реальной сетевой среды. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в состоянии несинхронизации, что обеспечивает постепенную сходимость весов и эволюцию нескольких версий. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и устойчивость к сбоям децентрализованного обучения, являясь ключевой основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.
OpenDiLoCo — это оптимизированный для связи фреймворк, независимый от команды Prime Intellect, реализованный и открытый в соответствии с концепцией 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, создавая разреженные топологические структуры, такие как Ring, Expander и Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на связь, связанных с глобальной синхронизацией, и завершить совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлов. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмами восстановления после сбоев OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно повышая доступность глобального совместного обучения и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованных учебных сетей.
PCCL: Библиотека координационной связи
PCCL(Prime Collective Communication Library) является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для Децентрализация AI тренировочной среды, нацеленной на решение проблем адаптации традиционных библиотек связи в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженную топологию, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, является основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно увеличивает допустимую пропускную способность тренировочной сети и совместимость устройств, прокладывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения действительно открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.
Три, Система стимулов Prime Intellect и распределение ролей
Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешения, является проверяемой и обладает экономическим стимулом, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол функционирует на основе трех основных ролей:
Инициатор задачи: определение учебной среды, начальной модели, функции вознаграждения и стандартов верификации
Обучающие узлы: выполняйте локальное обучение, отправляйте обновления весов и наблюдайте за траекторией
Узлы проверки: использование механизма TOPLOC для проверки достоверности учебного поведения и участия в расчете вознаграждений и агрегации стратегий
Ядро процесса протокола включает в себя публикацию задач, обучение узлов, верификацию траекторий, агрегацию весов ( SHARDCAST ) и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реальных тренировочных действий".
Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация тренировочной модели
Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это полное
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
7
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoSurvivor
· 07-11 12:03
Расходы ресурсов... всё равно большие модели требуют больше всего денег
Посмотреть ОригиналОтветить0
Lonely_Validator
· 07-11 08:27
Если ты хорошо тренировался, то выйдешь за пределы. Это и есть завершение.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainBard
· 07-09 07:21
Чувство тяжелой промышленности, давление вычислительной мощности все еще довольно велико.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugPullSurvivor
· 07-08 15:05
Кажется, Децентрализация все еще играет концепцией
Посмотреть ОригиналОтветить0
JustHodlIt
· 07-08 15:02
Революционный прорыв! ИИ интеллект?
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableGeniusDegen
· 07-08 14:54
Немного дорого, кто сможет выдержать эту вычислительную мощность...
Эволюция парадигм обучения ИИ: от централизованного контроля к технологическому прорыву децентрализованной кооперации
Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация кооперации технологическая революция
В полной цепочке создания ценности ИИ обучение моделей является этапом, требующим наибольших ресурсов и имеющим наивысший технический порог, что непосредственно определяет предельные возможности модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного масштабного投入 вычислительной мощности, сложных процессов обработки данных и поддержки интенсивных алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжелой промышленностью" в строительстве ИИ-систем. С точки зрения архитектурных парадигм методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, о котором будет подробно обсуждено в данной статье.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, который осуществляется единственным учреждением в локальном высокопроизводительном кластере, где весь процесс обучения, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение нижнего уровня, систему управления кластером и все компоненты обучающего фреймворка, координируется единой контрольной системой. Эта глубоко согласованная архитектура обеспечивает максимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупномасштабных моделей, таких как GPT и Gemini, с преимуществами высокой эффективности и управляемых ресурсов, однако одновременно существуют проблемы монополизации данных, барьеров для ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки.
Распределенная тренировка является основным способом обучения больших моделей, ее суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их на несколько машин для совместного выполнения, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на наличие физических "распределенных" характеристик, в целом все еще контролируется и координируется централизованной организацией, часто функционирует в среде высокоскоростных локальных сетей, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел централизованно координирует подзадачи. Основные методы включают:
Распределенное обучение является комбинацией "централизованного управления + распределенного выполнения", что аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно управляет сотрудничеством нескольких "офисных" сотрудников для выполнения задач. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.
Децентрализация тренировки представляет собой более открытую и устойчивую к цензуре будущую траекторию. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверительных узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или крайними устройствами ), которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно через протоколы, управляющие распределением задач и сотрудничеством, и с помощью криптостимулов, обеспечивающих добросовестность вкладов. Основные вызовы, с которыми сталкивается эта модель, включают:
Децентрализация тренировки может быть понята как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно жизнеспособная крупномасштабная децентрализованная тренировка" все еще является системной инженерной задачей, затрагивающей архитектуру системы, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, валидацию модели и другие аспекты, но вопрос о том, можно ли "совместно эффективно + стимулировать честность + получить правильные результаты", все еще находится на стадии раннего прототипирования.
Федеративное обучение как переходная форма между распределёнными и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, подходит для сценариев, обращающих внимание на соблюдение конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы (. Федеративное обучение обладает структурой распределённого обучения и локальной кооперативной способностью, при этом имея преимущества распределённых данных при Децентрализация, но всё же зависит от доверенной стороны, не обладая полным открытым и антицензурным характером. Его можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в условиях соблюдения конфиденциальности, в которой задачи обучения, структура доверия и коммуникационные механизмы относительно мягкие, что делает его более подходящим в качестве переходной архитектуры для промышленности.
) Полный сравнительный анализ парадигм обучения ИИ### Техническая архитектура × Доверие и стимулы × Характеристики приложений(
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) 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, крайне высоких требований к ресурсам или большой сложности сотрудничества, она изначально не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, децентрализованными узлами. 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 с сильными ограничениями по конфиденциальности данных и суверенитету ограничены правовыми и этическими рамками, что делает невозможным открытое совместное использование; а задачи, лишенные базовых стимулов для сотрудничества, не имеют внешней мотивации для участия. Эти границы совместно формируют реальные ограничения текущего Децентрализованного обучения.
Но это не означает, что Децентрализация обучения является ложной концепцией. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкостью параллелизма и возможностью стимуляции, Децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: дообучением LoRA, задачами постобучения, основанными на выравнивании поведения, такими как RLHF, DPO###, задачами краудсорсинга данных и аннотирования, обучением небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценариями совместного обучения с участием периферийных 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, протокол Swarm, распределенные оптимизаторы и другие методы.
(# Обзор соответствия задачам обучения по Децентрализации
![Эволюция парадигмы AI-тренировок: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
( Децентрализация тренировочных классических проектов解析
В настоящее время в области Децентрализации обучения и федеративного обучения представительные блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технологической инновационности и сложности инженерной реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и алгоритмного дизайна, что представляет собой передовые направления текущих теоретических исследований; в то время как реализационные пути Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже можно увидеть первые шаги в инженерной реализации. В данной статье будут поочередно проанализированы ключевые технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также дополнительно исследованы их различия и взаимодополняющие отношения в системе Децентрализации AI обучения.
)# Prime Intellect: Пионер сети кооперативного обучения с подтверждаемыми траекториями
Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, которая не требует доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать заслуженные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать систему децентрализованного обучения ИИ с тремя основными модулями: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, обладающую проверяемостью, открытостью и полноценным механизмом стимулов.
Одна, структура стека протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
Два, подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect
PRIME-RL: Архитектура заданий для декомпозированного асинхронного обучения с подкреплением
PRIME-RL является фреймворком для моделирования задач и выполнения, разработанным Prime Intellect для децентрализованных обучающих сценариев, специально созданным для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного подхода, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, что позволяет каждому обучающему узлу независимо выполнять циклы задач локально и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами валидации и агрегирования. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельного выполнения нескольких задач и эволюции стратегий.
TOPLOC:Легковесный механизм проверки поведения при обучении
TOPLOC(Доверенное Наблюдение и Проверка Политики-Локальности) является основной механизмом проверки обучаемости, предложенным Prime Intellect, который используется для определения, действительно ли узел на основе данных наблюдения завершил эффективное обучение стратегии. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полного пересчета модели, а анализирует локальные согласованные траектории между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии", чтобы завершить верификацию легковесной структуры. Он впервые преобразует поведенческие траектории в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без необходимости доверия, предоставляя жизнеспособный путь для создания可审计,可激励的去中心化协作训练网络.
SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегации и распространения весов
SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для асинхронной, ограниченной по пропускной способности и меняющейся по состоянию узлов реальной сетевой среды. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в состоянии несинхронизации, что обеспечивает постепенную сходимость весов и эволюцию нескольких версий. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и устойчивость к сбоям децентрализованного обучения, являясь ключевой основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.
OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка
OpenDiLoCo — это оптимизированный для связи фреймворк, независимый от команды Prime Intellect, реализованный и открытый в соответствии с концепцией 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, создавая разреженные топологические структуры, такие как Ring, Expander и Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на связь, связанных с глобальной синхронизацией, и завершить совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлов. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмами восстановления после сбоев OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно повышая доступность глобального совместного обучения и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованных учебных сетей.
PCCL: Библиотека координационной связи
PCCL(Prime Collective Communication Library) является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для Децентрализация AI тренировочной среды, нацеленной на решение проблем адаптации традиционных библиотек связи в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженную топологию, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, является основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно увеличивает допустимую пропускную способность тренировочной сети и совместимость устройств, прокладывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения действительно открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.
Три, Система стимулов Prime Intellect и распределение ролей
Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешения, является проверяемой и обладает экономическим стимулом, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол функционирует на основе трех основных ролей:
Ядро процесса протокола включает в себя публикацию задач, обучение узлов, верификацию траекторий, агрегацию весов ( SHARDCAST ) и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реальных тренировочных действий".
Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация тренировочной модели
Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это полное