Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до Децентралізації співпраці технологічна революція

У повній ціновій ланцюгу ШІ, навчання моделей є етапом з найбільшим споживанням ресурсів та найвищими технічними бар'єрами, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легкого виклику на етапі інференції, процес навчання потребує постійних масштабних обчислювальних вкладень, складних процесів обробки даних та високої інтенсивності підтримки алгоритмів оптимізації, що є справжньою "важкою промисловістю" у побудові систем ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке буде обговорюватись у цій статті.

Концентрація навчання є найпоширенішим традиційним способом, коли єдине агентство завершує весь процес навчання в локальному високопродуктивному кластері, від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи розподілу кластерів до всіх компонентів навчальної рамки, які координуються єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури дозволяє досягти оптимальної ефективності спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що робить її дуже придатною для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini тощо, має переваги у вигляді високої ефективності та контрольованих ресурсів, але в той же час стикається з проблемами монополії на дані, бар'єрів ресурсів, споживання енергії та ризику одноточкових відмов.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей сьогодні, його основа полягає в розподілі завдань навчання моделі на багато машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислювальної потужності та зберігання окремого комп'ютера. Незважаючи на те, що фізично має "Децентралізація" характеристики, у цілому він все ще контролюється централізованою установою для координації та синхронізації, часто працює в середовищі швидкої локальної мережі, через технологію високошвидкісної міжмашинної комунікації NVLink, де головний вузол координує підзавдання. Основні методи включають:

• Дані паралельні: кожен вузол тренує різні дані, параметри спільні, потрібно узгодити ваги моделі
• Модельне паралелізм: розміщення різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості
• Паралельні канали: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної здатності
• Тензорне паралелювання: уточнене розділення матричних обчислень, підвищення паралельного масштабу

Розподілене навчання є комбінацією "централізованого управління + розподіленого виконання", подібно до того, як один і той же керівник дистанційно керує співробітниками кількох "офісів", які співпрацюють для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються саме цим способом.

Децентралізація тренування представляє більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні риси полягають у тому, що: кілька ненадійних вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або крайніми пристроями ), які спільно виконують завдання тренування без централізованого координатора, зазвичай за допомогою протоколів для розподілу завдань та співпраці, а також завдяки механізмам криптостимулів для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та складнощі сегментації: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність сегментації завдань
• Перешкода в ефективності зв'язку: нестабільність мережевої комунікації, очевидні перешкоди в синхронізації градієнтів
• Відсутність надійного виконання: відсутність надійного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузол бере участь у обчисленнях.
• Відсутність єдиної координації: немає центрального диспетчера, складний механізм розподілу завдань та відкату в разі ненормальних ситуацій

Децентралізація тренування можна розуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносять обчислювальну потужність для спільного навчання моделі, але "справді життєздатне велике масштабне децентралізоване тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, валідацію моделей та інші аспекти, але можливість "спільної ефективності + заохочення чесності + правильності результатів" все ще перебуває на стадії раннього прототипування.

Федеративне навчання як перехідна форма між дистриб'юцією та децентралізацією підкреслює локальне збереження даних і централізовану агрегацію параметрів моделі, підходить для сцен, що акцентують увагу на відповідності конфіденційності, таких як медицина, фінанси (. Федеративне навчання має інженерну структуру дистриб'юторного навчання та локальні кооперативні можливості, одночасно володіючи перевагами розподілених даних децентралізованого навчання, але все ще залежить від надійних координаторів і не має повністю відкритих та антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як варіант "контрольованої децентралізації" в умовах відповідності конфіденційності, з відносно м'якими завданнями навчання, структурами довіри та механізмами зв'язку, що більше підходить для перехідної архітектури промислових розгортань.

) Порівняльна таблиця парадигм навчання AI### технічна архітектура × довірчі стимули × характер застосування(

![Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентралізація тренування меж, можливостей та реальних шляхів

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або велику складність співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від великої відеопам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює ефективне розподіл та синхронізацію в відкритій мережі; завдання, що підлягають строгим обмеженням конфіденційності даних і суверенітету, обмежені юридичною відповідністю та етичними обмеженнями, не можуть бути відкрито поділеними; а завдання, які не мають основи для співпраці, позбавлені зовнішнього стимулу для участі. Ці межі спільно формують реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдопитанням. Насправді, у випадках легких за структурою, легких для паралелізації та заохочувальних завдань децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Включаючи, але не обмежуючись: LoRA доопрацювання, завдання після навчання з поведінковою відповідністю ###, такі як RLHF, DPO (, завдання з краудсорсингу даних та розмітки, навчання малих базових моделей з контролем ресурсів, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність та здатність терпіти гетерогенну обчислювальну потужність, що робить їх дуже підходящими для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.

)# Огляд адаптації навчальних завдань з Децентралізації

![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до технічної революції децентралізованої співпраці]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

) Децентралізація тренування класичних проєктів аналіз

Наразі в галузі децентралізованого навчання та федеративного навчання провідні блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технологічної інноваційності та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмічному дизайні, представляючи сучасні теоретичні дослідження; тоді як шляхи реалізації Gensyn та Flock.io є відносно зрозумілими, вже можна побачити початковий прогрес у інженерії. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерні архітектури, що стоять за цими п'ятьма проектами, а також буде далі обговорено їхні відмінності та взаємодоповнюючі відносини в децентралізованій системі навчання ШІ.

Prime Intellect: Тренувальна траєкторія, що може бути перевірена, посилена навчанням, мережа співпраці

Prime Intellect прагне побудувати мережу навчання ШІ, яка не потребує довіри, щоб кожен міг брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect планує створити децентралізовану систему навчання ШІ з верифікацією, відкритістю та повноцінним механізмом стимулювання через три основні модулі: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один. Структура та ключова модульна цінність протоколу Prime Intellect

![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до децентралізованої співпраці технічна революція]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Два. Докладний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: архітектура завдань асинхронного підсиленого навчання з декомпозицією

PRIME-RL є рамкою моделювання та виконання завдань, розробленою Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, спеціально створеною для гетерогенних мереж і асинхронних учасників. Вона використовує посилене навчання як пріоритетний об’єкт адаптації, структурно декомпозуючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегування. На відміну від традиційних процесів контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації гнучкого навчання в середовищах без централізованого управління, знижуючи складність системи та закладаючи основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань і еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки тренування

TOPLOC)Довірене спостереження та перевірка локальності( є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторних обчислень усієї моделі, а аналізує локальні траєкторії узгодженості між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії" для завершення верифікації легковагової структури. Вперше він перетворює поведінкові траєкторії під час навчання на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу винагороди за навчання без довіри, забезпечуючи можливий шлях для побудови аудиторних і стимулюючих децентралізованих мереж співпраці.

SHARDCAST: асинхронний агрегаційний протокол зважування та розповсюдження

SHARDCAST є протоколом розповсюдження та агрегації ваг, розробленим Prime Intellect, спеціально оптимізованим для асинхронних, обмежених за пропускною здатністю та змінних станів вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм розповсюдження gossip і стратегію локальної синхронізації, що дозволяє кільком вузлам продовжувати надсилати часткові оновлення у стані асинхронності, реалізуючи поступову збіжність ваг та багатоверсійну еволюцію. Порівняно з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість і відмовостійкість децентралізованого навчання, є основою для створення стабільного консенсусу ваг та безперервних ітерацій навчання.

OpenDiLoCo: Розріджена асинхронна комунікаційна структура

OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим кодом оптимізаційного фреймворку зв'язку, розробленим командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально розробленим для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, які часто зустрічаються в децентралізованому навчанні. Його архітектура базується на паралельних даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як Кільце, Розширювач, Малосвітова мережа, що дозволяє уникнути високих витрат на комунікацію через глобальну синхронізацію, покладаючись лише на сусідні локальні вузли для виконання спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізми відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, суттєво підвищуючи можливість участі в глобальному кооперативному навчанні, є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови мережі децентралізованого навчання.

PCCL:Бібліотека кооперативного зв'язку

PCCL)Prime Collective Communication Library( є легким комунікаційним бібліотекою, розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання AI, що має на меті вирішення проблем адаптації традиційних комунікаційних бібліотек в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує рідкісну топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронні комунікаційні можливості протоколу OpenDiLoCo. Він значно підвищує толерантність до пропускної здатності мережі для навчання та сумісність пристроїв, прокладаючи "останні кілометри" комунікаційної інфраструктури для створення справжньої відкритої, без довіри, мережі спільного навчання.

Три, мережа стимулювання Prime Intellect та розподіл ролей

Prime Intellect побудував мережу тренувань, яка не потребує дозволу, є перевірною та має економічні стимули, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороду на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначення навчального середовища, початкової моделі, функції винагороди та стандартів валідації
• Навчальні вузли: виконання локального навчання, подача оновлень ваг та спостережних траєкторій
• Вузли перевірки: використання механізму TOPLOC для перевірки достовірності навчальної поведінки та участі в обчисленні винагороди та агрегації стратегій.

Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, перевірку траєкторій, агрегацію ваги )SHARDCAST( та виплату нагород, формуючи систему заохочень, що обертається навколо "реальної тренувальної поведінки".

![AI навчання парадигми еволюція: від централізованого контролю до Децентралізація співпраці технічна революція])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-04fc0663a97f322d1554535ca56b4c1c.webp(

Чотири, INTELLECT-2: перший перевіряємий децентралізований навчальний модель випуск

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це повна