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

У повному ланцюгу вартості ШІ навчання моделей є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найвищими технічними бар'єрами, що безпосередньо визначає межу можливостей моделі та ефективність її фактичного застосування. У порівнянні з легковаговим викликом на етапі інференції, процес навчання потребує безперервних інвестицій у великомасштабні обчислювальні потужності, складні процеси обробки даних та підтримку алгоритмів оптимізації високої інтенсивності, що робить його справжньою "важкою промисловістю" систем ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та Децентралізація.

Концентраційне навчання є найпоширенішим традиційним способом, що здійснюється єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де завершується весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи управління кластером до всіх компонентів навчального фреймворку, які координуються єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що дуже підходить для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, має переваги високої ефективності та контрольованих ресурсів, але в той же час стикається з проблемами монополії на дані, бар'єрів для ресурсів, споживання енергії та ризику єдиної точки.

Розподілене навчання є основним способом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично воно має "розподілені" характеристики, загалом воно все ще контролюється централізованою установою для координації та синхронізації, зазвичай працює в середовищі високошвидкісної локальної мережі, через технологію високошвидкісної міжмашинної зв'язку NVLink, де головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:

• Дані паралельно: кожен вузол тренує різні дані, параметри діляться, потрібно відповідати вагам моделі
• Паралельне моделювання: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості
• Паралельні канали: поетапне послідовне виконання, підвищення пропускної здатності
• Тензорне паралельне: тонка сегментація матричних обчислень, підвищення паралельної гранулярності

Розподілене навчання є поєднанням "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же керівник дистанційно керує співробітниками з кількох "офісів" для виконання завдання. На сьогоднішній день практично всі основні великі моделі навчаються саме таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий та антикорупційний шлях у майбутньому. Його основні характеристики полягають у тому, що: кілька недовірених вузлів ( можуть бути домашніми комп'ютерами, хмарними GPU або крайніми пристроями ), які співпрацюють для виконання завдань навчання без центрального координатора, зазвичай через протокол, що керує розподілом завдань і співпрацею, а також за допомогою механізму крипто стимулювання для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв і труднощі розподілу: високі труднощі в координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань
• Вузьке місце в ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, помітне вузьке місце в синхронізації градієнтів
• Відсутність довірчого виконання: відсутність довірчого виконуваного середовища ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях.
• Відсутність єдиного координаційного механізму: без центрального диспетчера, розподіл завдань, механізм скасування помилок є складними.

Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які кожен вносять обчислювальну потужність для спільного навчання моделі, але "дійсно здійсненне масове децентралізоване навчання" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, валідацію моделей та багато інших аспектів, але чи можливо "спільно ефективно + стимулювати чесність + отримати правильний результат" поки що перебуває на ранньому етапі прототипування.

Федеративне навчання, як перехідна форма між розподіленістю та децентралізацією, акцентує увагу на збереженні даних локально та централізованій агрегації параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, що акцентують на дотриманні конфіденційності, таких як охорона здоров'я, фінанси (. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні можливості співпраці, одночасно маючи переваги розподілених даних від децентралізованого навчання, але все ще покладається на надійного координатора і не має повністю відкритих та стійких до цензури характеристик. Можна розглядати це як "контрольовану децентралізацію" у сценаріях дотримання конфіденційності, де завдання навчання, структура довіри та механізми зв'язку є відносно м'якими, що робить його більш придатним як перехідну архітектуру для промислових розгортань.

) Порівняльна таблиця парадигм навчання AI### Технічна архітектура × Довіра та мотивація × Особливості застосування(

![Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до Децентралізації кооперації технічна революція])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) Децентралізація тренування меж, можливості та реальні шляхи

З точки зору навчальної парадигми, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, дуже високі вимоги до ресурсів або великі труднощі співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання на гетерогенних, бездокументних вузлах. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від великої пам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективне розподіл та синхронізацію в відкритих мережах; завдання, що мають сильні обмеження на конфіденційність даних і суверенність ###, такі як охорона здоров'я, фінанси, конфіденційні дані (, обмежені юридичними вимогами та етичними обмеженнями, не можуть бути відкритими для спільного використання; а завдання ), які не мають основи для співпраці, такі як закриті моделі підприємств або навчання внутрішніх прототипів (, не мають зовнішніх стимулів до участі. Ці межі разом складають реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є псевдопитанням. Насправді, у випадках завдань, що мають легку структуру, легко паралелізуються та можуть бути стимульовані, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Сюди входять, але не обмежуються: тонке налаштування LoRA, завдання після навчання, пов'язані з поведінкою ), такі як RLHF, DPO (, завдання навчання та маркування даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання за участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралелізованість, низьку зв'язаність і терпимість до гетерогенної обчислювальної потужності, що робить їх дуже підходящими для спільного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.

)# Децентралізація тренувальних завдань адаптивності загальний огляд

![Еволюція парадигми AI-навчання: від централізованого контролю до Децентралізації співпраці технічна революція]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Децентралізація тренувальних класичних проектів аналіз

Наразі у сфері децентралізованого навчання та федеративного навчання провідними блокчейн-проектами є 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, що представляє сучасні теоретичні дослідження; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io є відносно чіткими, і вже можна побачити перші кроки до інженерної реалізації. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерні архітектури цих п'яти проектів, а також буде детальніше розглянуто їхні відмінності та взаємодоповнювальні зв'язки в системі децентралізованого AI навчання.

Prime Intellect: тренувальна траєкторія, що підлягає перевірці, посилена навчальна кооперативна мережа первопрохідців

Prime Intellect прагне побудувати AI-мережу навчання без довіри, що дозволяє будь-кому брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити децентралізовану систему навчання AI з верифікацією, відкритістю та повноцінним механізмом стимулювання за допомогою трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один, структура стеку протоколів Prime Intellect та цінність ключових модулів

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

Два, детальний аналіз ключових механізмів тренування Prime Intellect

PRIME-RL: Архітектура завдань асинхронного підкріплювального навчання з декомпозицією

PRIME-RL є фреймворком моделювання та виконання завдань, створеним Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, спеціально розробленим для гетерогенних мереж і асинхронних учасників. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний адаптаційний об'єкт, структурно розділяючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно завершувати цикли завдань локально та співпрацювати з механізмами верифікації та агрегації через стандартизовані інтерфейси. На відміну від традиційних процесів навчання з наглядом, PRIME-RL більш підходить для реалізації гнучкого навчання в середовищі без центрального управління, знижуючи складність системи та закладаючи основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань та еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки тренування

TOPLOC)Довірене спостереження та перевірка локальності( є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, що використовується для визначення того, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторного обчислення всієї моделі, а замість цього аналізує локально узгоджені траєкторії між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії" для завершення верифікації легкоструктурного характеру. Вперше він перетворює поведінкові траєкторії під час навчання на перевіряємий об'єкт, що є ключовою інновацією для досягнення бездотикового розподілу винагороди за навчання, забезпечуючи життєздатний шлях для створення аудиторських і стимулюючих децентралізованих навчальних мереж співпраці.

SHARDCAST: асинхронна агрегація ваг та протокол поширення

SHARDCAST є протоколом вагового поширення та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, пропускною здатністю обмежених та змінних станів вузлів у реальних мережевих середовищах. Він поєднує механізм поширення gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам безперервно подавати часткові оновлення в умовах несинхронізації, реалізуючи поступову конвергенцію ваг та еволюцію декількох версій. На відміну від централізованих або синхронних методів AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість та стійкість до збоїв децентралізованого навчання, є основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: Рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк

OpenDiLoCo є комунікаційним оптимізаційним фреймворком, незалежно реалізованим і відкритим командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально розробленим для вирішення поширених проблем обмеженої пропускної здатності, гетерогенності пристроїв та нестабільності вузлів у децентралізованому навчанні. Його архітектура базується на паралельній обробці даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як Ring, Expander, Small-World, уникаючи високих витрат на зв'язок при глобальній синхронізації, і для виконання кооперативного навчання моделі спирається лише на локальних сусідніх вузлів. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, що суттєво підвищує участь у глобальному кооперативному навчанні і є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.

PCCL:Бібліотека синхронного зв'язку

PCCL)Prime Collective Communication Library( є легковаговою бібліотекою зв'язку, розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання ШІ, яка має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних бібліотек зв'язку в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих графічних процесорах та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронні комунікаційні можливості протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує толерантність до пропускної здатності навчальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи "остання миля" комунікаційної основи для створення по-справжньому відкритих, бездостовірних мереж спільного навчання.

Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей

Prime Intellect побудував мережу тренувань, що не потребує дозволу, є перевірною та має економічний механізм стимулювання, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороду на основі реальних внесків. Протокол працює на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначення навчального середовища, початкової моделі, функції винагороди та стандартів валідації
• Тренувальний вузол: виконання локального навчання, подання оновлень ваг і спостережуваних траєкторій
• Вузли верифікації: використання механізму TOPLOC для перевірки справжності навчальної поведінки та участі в розрахунку винагороди та агрегації стратегій.

Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторії, агрегацію ваг )SHARDCAST( та виплату винагород, що становить стимулюючий замкнутий цикл навколо "реальної навчальної поведінки".

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

Чотири, INTELLECT-2: перше перевірене децентралізоване навчальне моделювання

Prime Intellect випустив INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель посиленого навчання, яка була створена за допомогою асинхронного, без довіри, децентралізованого співробітництва вузлів, з обсягом параметрів до 32B. Модель INTELLECT-2 була розроблена