Эволюция парадигм обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции
В полной цепочке создания стоимости ИИ модельное обучение является этапом с наибольшими затратами ресурсов и самым высоким технологическим барьером, что напрямую определяет верхний предел возможностей модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного масштабного вычислительного ресурса, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки оптимизационных алгоритмов, что является настоящей "тяжелой промышленностью" системы ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и Децентрализация.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным методом, при котором весь процесс обучения выполняется единой организацией на локальном высокопроизводительном кластере, от аппаратного обеспечения, основного программного обеспечения, системы управления кластерами до всех компонентов обучающего фреймворка — все это координируется единой управляющей системой. Эта глубокая согласованная архитектура обеспечивает оптимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая высокой эффективностью и контролируемыми ресурсами, но одновременно сталкиваясь с проблемами монополизации данных, барьеров для ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки.
Распределенное обучение является основным способом обучения современных больших моделей, его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их для совместного выполнения на нескольких машинах, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на физическое наличие "Децентрализация" характеристик, в целом все еще контролируется и координируется централизованным органом, часто работает в среде высокоскоростной локальной сети, с использованием технологии высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, главные узлы координируют подзадачи. Основные методы включают:
Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры делятся, необходимо соответствие весам модели.
Модульное параллелизм: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости
Параллельное выполнение: поэтапное последовательное выполнение, увеличение пропускной способности
Тензорное параллелизм: детальная сегментация матричных вычислений, повышение уровня параллелизма
Распределённое обучение — это комбинация "централизованного контроля + распределённого исполнения", аналогичная удалённому командованию одним боссом несколькими сотрудниками "офиса" для совместного выполнения задач. В настоящее время почти все основные модели обучаются таким образом.
Децентрализация тренировки представляет собой более открытую и антикоррупционную будущую траекторию. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверительных узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или краевыми устройствами ), которые совместно выполняют задачи тренировки без центрального координатора, обычно через протоколы, управляющие распределением задач и сотрудничеством, и с помощью криптоощибок для обеспечения честности вкладов. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:
Гетерогенность устройств и сложность разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач
Отсутствие доверенной среды выполнения: отсутствие доверенной среды выполнения затрудняет проверку того, действительно ли узлы участвуют в вычислениях.
Недостаток единой координации: нет центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизмы отката при сбоях
Децентрализация тренировки можно понимать как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки" все еще является системной инженерной задачей, которая включает в себя системную архитектуру, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, проверку моделей и другие аспекты, но вопрос о том, можно ли "совместно эффективно + мотивировать честность + получить правильные результаты" все еще находится на ранней стадии прототипирования.
Федеративное обучение, как переходная форма между распределенными и Децентрализация, подчеркивает локальное хранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, что подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальными кооперативными способностями, при этом оно также имеет преимущества распределенных данных при Децентрализация, но по-прежнему зависит от доверенной координирующей стороны и не обладает полностью открытыми и антикоррупционными характеристиками. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в сценариях соблюдения конфиденциальности, которая относительно умеренна в отношении задач обучения, структуры доверия и механизмов связи, что делает ее более подходящей в качестве переходной архитектуры развертывания в промышленности.
) Полный сравнительный анализ парадигм обучения ИИ ### Техническая архитектура × Доверие и стимулы × Признаки применения (
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества в технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.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 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, связанные с конфиденциальностью данных и сильными ограничениями суверенитета ###, такие как медицина, финансы и секретные данные (, ограничены юридическими нормами и этическими ограничениями, что делает невозможным открытоеSharing; а задачи ), которые не имеют основы для сотрудничества, такие как закрытые модели компаний или обучение внутренних прототипов (, лишены внешнего стимула для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущего Децентрализованного обучения.
Но это не означает, что Децентрализация тренировки является ложной проблемой. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкими параллельными процессами и поощряемым типом задач Децентрализация тренировки демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи последующей тренировки, такие как RLHF, DPO ), тренировка и аннотирование данных с краудсорсингом, тренировка небольших базовых моделей с контролем ресурсов, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи в целом обладают высокой параллельностью, низкой связностью и способны терпеть гетерогенные вычислительные мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, Swarm протоколы, распределенные оптимизаторы и т.д.
(# Децентрализация тренировки задача адаптация обзор таблицы
![Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация и сотрудничеству в технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Децентрализация тренировки классических проектов анализа
В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения наиболее представительные 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 множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и алгоритмического дизайна, представляя текущие передовые направления теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, уже можно увидеть первые шаги в инженерной реализации. В этой статье будут последовательно разобраны ключевые технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также далее будет обсуждаться их различия и взаимодополняющие отношения в децентрализованной системе обучения AI.
)# Prime Intellect: Пионеры совместных сетей с подтверждаемой траекторией обучения с подкреплением
Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя любому участвовать в тренировке и получать надежные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется построить децентрализованную систему обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полноценной системой стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Одна, структура стеков протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей
![Эволюция парадигмы AI-тренировок: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технологии]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect
PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного обучения с подкреплением с декомпозицией
PRIME-RL является задачей моделирования и выполнения, разработанной Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально созданной для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного адаптивного объекта, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому узлу обучения независимо выполнять циклы задач локально и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами верификации и агрегации. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL лучше подходит для реализации гибкого обучения в средах без центрального управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельного выполнения нескольких задач и эволюции стратегий.
TOPLOC: легкий механизм проверки поведения в обучении
TOPLOC(Доверяемое Наблюдение & Проверка Политики-Локальности) является основным механизмом проверки обучаемости, предложенным Prime Intellect, для определения, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от перерасчета всей модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальную согласованность траекторий между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии". Впервые он преобразует траектории поведения в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет 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 реальных сетевых условий с асинхронной передачей, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и локальную стратегию синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в условиях асинхронного состояния, достигая прогрессивной сходимости весов и многовариантной эволюции. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.
OpenDiLoCo — это независимая реализация и открытый коммуникационный оптимизационный фреймворк, созданный командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, специально разработанный для решения распространенных проблем ограниченной пропускной способности, гетерогенности устройств и нестабильности узлов в процессе Децентрализации обучения. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, обеспечивая решение через построение разреженных топологических структур, таких как Ring, Expander, Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на глобальную синхронизацию и завершить совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлов. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в учебных задачах, значительно увеличивая вовлеченность в глобальное совместное обучение и становясь ключевой коммуникационной инфраструктурой для построения сети децентрализованного обучения.
PCCL:Библиотека совместной связи
PCCL(Prime Collective Communication Library) является легковесной библиотекой коммуникаций, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, призванной решить проблемы адаптации традиционных библиотек коммуникаций 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 основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно повышает пропускную способность сети для обучения и совместимость устройств, прокладывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения поистине открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.
Три, Prime Intellect стимуляционная сеть и распределение ролей
Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешений, является проверяемой и имеет экономические стимулы, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол функционирует на основе трех основных ролей:
Инициатор задачи: определить среду обучения, начальную модель, функцию вознаграждения и стандарты валидации
Узел обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдательных траекторий
Узлы верификации: Использование механизма TOPLOC для проверки подлинности обучающего поведения и участия в расчете вознаграждений и агрегации стратегий.
Ядро процесса протокола включает в себя публикацию задач, обучение узлов, проверку траекторий, агрегирование весов ( SHARDCAST ) и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реального тренировочного поведения".
Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой модели децентрализованного обучения
Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель обучения с подкреплением, созданная с помощью асинхронного, не требующего доверия сотрудничества децентрализованных узлов, с количеством параметров 32B. Модель INTELLECT-2 была создана
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» .
12 Лайков
Награда
12
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
AllTalkLongTrader
· 07-22 15:43
Централизованность мертва, web3 - это будущее
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationWatcher
· 07-22 13:06
Слишком много электроэнергии, кто заплатит?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrybaby
· 07-19 16:36
Большая инфраструктура — это здорово! Сосредоточение власти еще сильнее!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GmGnSleeper
· 07-19 16:35
Смотреть на это просто голова болит... слишком низкоуровневые вещи.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FUD_Whisperer
· 07-19 16:33
Это же просто тренировка в режиме web3, зачем так громко называть?
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityNinja
· 07-19 16:31
Поиграли в Децентрализация?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHuntress
· 07-19 16:26
Это опять капитал, накапливающий огромные ресурсы.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ShadowStaker
· 07-19 16:25
хм, еще одно предложение для децентрализованного обучения ИИ... когда люди поймут, что топология сети является настоящим узким местом здесь, смх
Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технологической трансформации
Эволюция парадигм обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции
В полной цепочке создания стоимости ИИ модельное обучение является этапом с наибольшими затратами ресурсов и самым высоким технологическим барьером, что напрямую определяет верхний предел возможностей модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного масштабного вычислительного ресурса, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки оптимизационных алгоритмов, что является настоящей "тяжелой промышленностью" системы ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и Децентрализация.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным методом, при котором весь процесс обучения выполняется единой организацией на локальном высокопроизводительном кластере, от аппаратного обеспечения, основного программного обеспечения, системы управления кластерами до всех компонентов обучающего фреймворка — все это координируется единой управляющей системой. Эта глубокая согласованная архитектура обеспечивает оптимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая высокой эффективностью и контролируемыми ресурсами, но одновременно сталкиваясь с проблемами монополизации данных, барьеров для ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки.
Распределенное обучение является основным способом обучения современных больших моделей, его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их для совместного выполнения на нескольких машинах, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на физическое наличие "Децентрализация" характеристик, в целом все еще контролируется и координируется централизованным органом, часто работает в среде высокоскоростной локальной сети, с использованием технологии высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, главные узлы координируют подзадачи. Основные методы включают:
Распределённое обучение — это комбинация "централизованного контроля + распределённого исполнения", аналогичная удалённому командованию одним боссом несколькими сотрудниками "офиса" для совместного выполнения задач. В настоящее время почти все основные модели обучаются таким образом.
Децентрализация тренировки представляет собой более открытую и антикоррупционную будущую траекторию. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверительных узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или краевыми устройствами ), которые совместно выполняют задачи тренировки без центрального координатора, обычно через протоколы, управляющие распределением задач и сотрудничеством, и с помощью криптоощибок для обеспечения честности вкладов. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:
Децентрализация тренировки можно понимать как: группа глобальных добровольцев, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки" все еще является системной инженерной задачей, которая включает в себя системную архитектуру, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, проверку моделей и другие аспекты, но вопрос о том, можно ли "совместно эффективно + мотивировать честность + получить правильные результаты" все еще находится на ранней стадии прототипирования.
Федеративное обучение, как переходная форма между распределенными и Децентрализация, подчеркивает локальное хранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, что подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальными кооперативными способностями, при этом оно также имеет преимущества распределенных данных при Децентрализация, но по-прежнему зависит от доверенной координирующей стороны и не обладает полностью открытыми и антикоррупционными характеристиками. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в сценариях соблюдения конфиденциальности, которая относительно умеренна в отношении задач обучения, структуры доверия и механизмов связи, что делает ее более подходящей в качестве переходной архитектуры развертывания в промышленности.
) Полный сравнительный анализ парадигм обучения ИИ ### Техническая архитектура × Доверие и стимулы × Признаки применения (
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества в технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.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 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, связанные с конфиденциальностью данных и сильными ограничениями суверенитета ###, такие как медицина, финансы и секретные данные (, ограничены юридическими нормами и этическими ограничениями, что делает невозможным открытоеSharing; а задачи ), которые не имеют основы для сотрудничества, такие как закрытые модели компаний или обучение внутренних прототипов (, лишены внешнего стимула для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущего Децентрализованного обучения.
Но это не означает, что Децентрализация тренировки является ложной проблемой. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкими параллельными процессами и поощряемым типом задач Децентрализация тренировки демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи последующей тренировки, такие как RLHF, DPO ), тренировка и аннотирование данных с краудсорсингом, тренировка небольших базовых моделей с контролем ресурсов, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи в целом обладают высокой параллельностью, низкой связностью и способны терпеть гетерогенные вычислительные мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, Swarm протоколы, распределенные оптимизаторы и т.д.
(# Децентрализация тренировки задача адаптация обзор таблицы
![Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация и сотрудничеству в технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Децентрализация тренировки классических проектов анализа
В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения наиболее представительные 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 множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и алгоритмического дизайна, представляя текущие передовые направления теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, уже можно увидеть первые шаги в инженерной реализации. В этой статье будут последовательно разобраны ключевые технологии и инженерные архитектуры, стоящие за этими пятью проектами, а также далее будет обсуждаться их различия и взаимодополняющие отношения в децентрализованной системе обучения AI.
)# Prime Intellect: Пионеры совместных сетей с подтверждаемой траекторией обучения с подкреплением
Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя любому участвовать в тренировке и получать надежные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется построить децентрализованную систему обучения ИИ с проверяемостью, открытостью и полноценной системой стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Одна, структура стеков протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей
![Эволюция парадигмы AI-тренировок: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технологии]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect
PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного обучения с подкреплением с декомпозицией
PRIME-RL является задачей моделирования и выполнения, разработанной Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально созданной для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Он использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного адаптивного объекта, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому узлу обучения независимо выполнять циклы задач локально и сотрудничать через стандартизированные интерфейсы с механизмами верификации и агрегации. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL лучше подходит для реализации гибкого обучения в средах без центрального управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельного выполнения нескольких задач и эволюции стратегий.
TOPLOC: легкий механизм проверки поведения в обучении
TOPLOC(Доверяемое Наблюдение & Проверка Политики-Локальности) является основным механизмом проверки обучаемости, предложенным Prime Intellect, для определения, действительно ли узел завершил эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от перерасчета всей модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальную согласованность траекторий между "последовательностью наблюдений ↔ обновлением стратегии". Впервые он преобразует траектории поведения в процессе обучения в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет 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 реальных сетевых условий с асинхронной передачей, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и локальную стратегию синхронизации, позволяя нескольким узлам продолжать отправлять частичные обновления в условиях асинхронного состояния, достигая прогрессивной сходимости весов и многовариантной эволюции. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно повышает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.
OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка
OpenDiLoCo — это независимая реализация и открытый коммуникационный оптимизационный фреймворк, созданный командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, специально разработанный для решения распространенных проблем ограниченной пропускной способности, гетерогенности устройств и нестабильности узлов в процессе Децентрализации обучения. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, обеспечивая решение через построение разреженных топологических структур, таких как Ring, Expander, Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на глобальную синхронизацию и завершить совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлов. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом восстановления после сбоев, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и периферийным устройствам стабильно участвовать в учебных задачах, значительно увеличивая вовлеченность в глобальное совместное обучение и становясь ключевой коммуникационной инфраструктурой для построения сети децентрализованного обучения.
PCCL:Библиотека совместной связи
PCCL(Prime Collective Communication Library) является легковесной библиотекой коммуникаций, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, призванной решить проблемы адаптации традиционных библиотек коммуникаций 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 основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно повышает пропускную способность сети для обучения и совместимость устройств, прокладывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения поистине открытой, не требующей доверия сети совместного обучения.
Три, Prime Intellect стимуляционная сеть и распределение ролей
Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешений, является проверяемой и имеет экономические стимулы, 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, проверку траекторий, агрегирование весов ( SHARDCAST ) и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реального тренировочного поведения".
Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой модели децентрализованного обучения
Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель обучения с подкреплением, созданная с помощью асинхронного, не требующего доверия сотрудничества децентрализованных узлов, с количеством параметров 32B. Модель INTELLECT-2 была создана