Tiến hóa mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, trực tiếp quyết định giới hạn năng lực của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn nhẹ nhàng, quy trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, các phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập liên bang và huấn luyện phi tập trung mà bài viết này tập trung thảo luận.
Huấn luyện tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, cho đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này giúp chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chống lỗi hoạt động hiệu quả nhất, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương thức chính trong huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy tính để phối hợp thực hiện, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phân tán", nhưng tổng thể vẫn do các cơ quan tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ hóa, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, do nút chính thống nhất điều phối các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
Song song mô hình: Triển khai các phần khác nhau của mô hình trên các nút khác nhau, đạt được khả năng mở rộng mạnh mẽ.
Đường ống song song: Thực hiện tuần tự từng giai đoạn, tăng thông lượng
Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận một cách tinh vi, nâng cao độ phân giải song song
Đào tạo phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực thi phân tán", tương tự như việc một ông chủ điều khiển từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay, gần như tất cả các mô hình lớn chính đều hoàn thành việc đào tạo theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) hợp tác thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong việc phân tách và tính đồng nhất thiết bị: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị đồng nhất, hiệu quả phân chia nhiệm vụ thấp.
Nút thắt hiệu suất giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc rõ ràng
Thiếu thực thi tin cậy: Thiếu môi trường thực thi tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia tính toán hay không
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều độ trung ương, phân phối nhiệm vụ, cơ chế hoàn nguyên bất thường phức tạp
Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, bảo mật mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu đầu tiên.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại địa phương và tập hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế về phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy và không có đặc tính hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Có thể coi đây là một giải pháp "Phi tập trung được kiểm soát" trong bối cảnh tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc niềm tin và cơ chế giao tiếp tương đối ôn hòa, phù hợp hơn cho kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh tổng thể các phương pháp đào tạo AI) Cấu trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút đa dạng và không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể phân chia và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh bị giới hạn bởi quy định pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành các hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện tại.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ nhẹ cấu trúc, dễ song song, có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ ràng triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo hậu kỳ liên quan đến hành vi ) như RLHF, DPO###, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ kết nối thấp và chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán, v.v.
(# Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
![AI huấn luyện mô hình tiến hóa: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
( Phi tập trung đào tạo các dự án điển hình phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học tập liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đề xuất nhiều khám phá nguyên bản trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường triển khai của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể nhìn thấy những tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật đứng sau năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI Phi tập trung.
)# Prime Intellect: Người tiên phong trong mạng lưới hợp tác học tập tăng cường có thể xác minh được quỹ đạo huấn luyện
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin cậy, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, tính mở và cơ chế khuyến khích đầy đủ.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![AI đào tạo mô hình tiến hóa: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế huấn luyện Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ tách rời
PRIME-RL là khung mô hình và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản huấn luyện Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, cấu trúc tách rời quy trình huấn luyện, suy luận và tải lên trọng số, cho phép mỗi nút huấn luyện hoàn thành vòng nhiệm vụ độc lập tại chỗ, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện huấn luyện linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa tạo nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC: Cơ chế xác thực hành vi huấn luyện nhẹ
TOPLOC(Quan sát đáng tin cậy & Kiểm tra địa phương) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chính sách" giữa các quỹ đạo nhất quán cục bộ, hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi các quỹ đạo hành vi trong quá trình huấn luyện thành các đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền thông trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho các môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST cải thiện đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một khuôn khổ tối ưu hóa giao tiếp độc lập được nhóm Prime Intellect phát triển dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với các thách thức phổ biến trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và nút không ổn định. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ phụ thuộc vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành đào tạo mô hình hợp tác. Kết hợp việc cập nhật không đồng bộ và cơ chế chịu lỗi điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và thiết bị biên cũng có thể tham gia ổn định vào nhiệm vụ đào tạo, tăng cường đáng kể khả năng tham gia của đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL(Prime Collective Communication Library) là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt về khả năng thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần nền tảng hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng huấn luyện và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối cùng" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng huấn luyện hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới kích thích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect đã xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần sự cho phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác thực
Nút huấn luyện: Thực hiện huấn luyện cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia vào việc tính toán phần thưởng và tập hợp chiến lược.
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là toàn bộ
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoSurvivor
· 07-11 12:03
Tài nguyên tiêu tốn... vẫn là mô hình lớn tốn kém nhất.
Xem bản gốcTrả lời0
Lonely_Validator
· 07-11 08:27
Huấn luyện tốt thì sẽ ra khỏi vòng tròn. Cuốn vào là xong.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainBard
· 07-09 07:21
Cảm giác của ngành công nghiệp nặng, Khả năng tính toán áp lực vẫn hơi lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
RugPullSurvivor
· 07-08 15:05
Cảm giác Phi tập trung vẫn chỉ là chơi khái niệm.
Xem bản gốcTrả lời0
JustHodlIt
· 07-08 15:02
Đột phá cách mạng! ai thông minh?
Xem bản gốcTrả lời0
StableGeniusDegen
· 07-08 14:54
Có chút đắt, khả năng tính toán này ai chịu nổi...
Sự tiến hóa của các mô hình đào tạo AI: từ kiểm soát tập trung đến những đột phá công nghệ hợp tác phi tập trung.
Tiến hóa mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, trực tiếp quyết định giới hạn năng lực của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn nhẹ nhàng, quy trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, các phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập liên bang và huấn luyện phi tập trung mà bài viết này tập trung thảo luận.
Huấn luyện tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, cho đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này giúp chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chống lỗi hoạt động hiệu quả nhất, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương thức chính trong huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy tính để phối hợp thực hiện, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phân tán", nhưng tổng thể vẫn do các cơ quan tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ hóa, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, do nút chính thống nhất điều phối các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Đào tạo phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực thi phân tán", tương tự như việc một ông chủ điều khiển từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay, gần như tất cả các mô hình lớn chính đều hoàn thành việc đào tạo theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) hợp tác thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, bảo mật mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu đầu tiên.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại địa phương và tập hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế về phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy và không có đặc tính hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Có thể coi đây là một giải pháp "Phi tập trung được kiểm soát" trong bối cảnh tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc niềm tin và cơ chế giao tiếp tương đối ôn hòa, phù hợp hơn cho kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh tổng thể các phương pháp đào tạo AI) Cấu trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút đa dạng và không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể phân chia và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh bị giới hạn bởi quy định pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành các hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện tại.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ nhẹ cấu trúc, dễ song song, có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ ràng triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo hậu kỳ liên quan đến hành vi ) như RLHF, DPO###, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ kết nối thấp và chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán, v.v.
(# Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
![AI huấn luyện mô hình tiến hóa: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
( Phi tập trung đào tạo các dự án điển hình phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học tập liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đề xuất nhiều khám phá nguyên bản trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường triển khai của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể nhìn thấy những tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật đứng sau năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI Phi tập trung.
)# Prime Intellect: Người tiên phong trong mạng lưới hợp tác học tập tăng cường có thể xác minh được quỹ đạo huấn luyện
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin cậy, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, tính mở và cơ chế khuyến khích đầy đủ.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![AI đào tạo mô hình tiến hóa: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế huấn luyện Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ tách rời
PRIME-RL là khung mô hình và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản huấn luyện Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, cấu trúc tách rời quy trình huấn luyện, suy luận và tải lên trọng số, cho phép mỗi nút huấn luyện hoàn thành vòng nhiệm vụ độc lập tại chỗ, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện huấn luyện linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa tạo nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC: Cơ chế xác thực hành vi huấn luyện nhẹ
TOPLOC(Quan sát đáng tin cậy & Kiểm tra địa phương) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chính sách" giữa các quỹ đạo nhất quán cục bộ, hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi các quỹ đạo hành vi trong quá trình huấn luyện thành các đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền thông trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho các môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST cải thiện đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một khuôn khổ tối ưu hóa giao tiếp độc lập được nhóm Prime Intellect phát triển dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với các thách thức phổ biến trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và nút không ổn định. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ phụ thuộc vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành đào tạo mô hình hợp tác. Kết hợp việc cập nhật không đồng bộ và cơ chế chịu lỗi điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và thiết bị biên cũng có thể tham gia ổn định vào nhiệm vụ đào tạo, tăng cường đáng kể khả năng tham gia của đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL(Prime Collective Communication Library) là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt về khả năng thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần nền tảng hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng huấn luyện và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối cùng" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng huấn luyện hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới kích thích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect đã xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần sự cho phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là toàn bộ