Sự tiến hóa của mô hình huấn luyện AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung phối hợp
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có rào cản kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và sự hỗ trợ của các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "ngành công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Xét từ góc độ kiến trúc, phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và Phi tập trung huấn luyện.
Đào tạo 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 địa phương, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao, tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải 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 pháp chính hiện nay để huấn luyện các mô hình lớn, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối đến nhiều máy tính để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua những hạn chế về tính toán và lưu trữ trên một máy. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được kiểm soát và điều phối bởi các cơ quan trung tâm, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết NVLink tốc độ cao, do nút chính đồng bộ hóa các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút đào tạo các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
Mô hình song song: 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 theo giai đoạn, nâng cao thông lượng
Phân tán tensor: Chia nhỏ tinh vi tính toán ma trận, cải thiện độ phân giải song song
Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên phối hợp hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay hầu hết các mô hình lớn phổ biến đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo đại diện cho con đường tương lai với tính mở và chống kiểm duyệt cao 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 ) phối hợp thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức điều động phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong việc phân tách và đồng bộ thiết bị: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị phi tập trung, hiệu quả phân tách nhiệm vụ thấp.
Đ bottleneck hiệu suất giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, rõ ràng bị tắc nghẽn đồng bộ độ dốc
Thiếu khả năng thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia vào tính toán hay không
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, việc phân phát nhiệm vụ và cơ chế hoàn nguyên bất thường phức tạp
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện 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, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng khả năng "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
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, thích hợp cho các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của việc đào tạo phân tán và khả năng hợp tác tại địa phương, đồng thời mang lại lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên điều phối đáng tin cậy và không hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Nó có thể coi là một "giải pháp Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối ôn hòa, phù hợp hơn như một kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI) Kiến trúc kỹ thuật × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Xét từ quan điểm về phương thức huấn luyện, Phi tập trung huấn luyện không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số bối cảnh, 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 một cách hiệu quả giữa các nút khác nhau và không tin cậy. Ví dụ, huấn luyện 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 hóa hiệu quả trong mạng mở; nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ) bị ràng buộc bởi quy định pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi đó, những nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình nguồn đóng của doanh nghiệp hoặc huấn luyện nguyên mẫu nội bộ ### lại thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của Phi tập trung huấn luyện hiện nay.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và chú thích dữ liệu theo hình thức crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các tình huống đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán khác nhau, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân phối và các phương thức khác.
)# Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
( Phi tập trung训练经典项目解析
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học 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 hiện thực hóa kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi đó, con đường hiện thực hóa của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy được tiến triển ban đầu trong công nghiệp hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật đằng 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 tăng cường có thể xác minh được đường đi đào tạo
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 tin cậy cho những đóng góp tính toán của họ. 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, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ tăng cường phi tập trung phi tuyến tính
PRIME-RL là khuôn khổ mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách biệt quá trình đào tạo, suy diễn và tải trọng trọng số, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ một cách độc lập tại địa phương, và hợp tác thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa với cơ chế xác minh và tổng hợp. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có lập lịch trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và sự tiến hóa chiến lược.
TOPLOC: cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC)Quan sát Tin cậy & Kiểm tra Địa phương### là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh đào tạo do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng để xác định liệu một nút có thực sự hoàn thành việc học chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thay vào đó thông qua phân tích quỹ đạo đồng nhất cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược", hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối thưởng đào tạo không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và sự tiến hóa đa phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chống lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và huấn luyện lặp lại liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp không đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect phát triển độc lập và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo mà DeepMind đã đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với những thách thức thường gặp 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 tính song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ phụ thuộc vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo mô hình hợp tác. Kết hợp với 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, nâng cao đáng kể khả năng tham gia vào đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp thiết yếu 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 đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ bản hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" trong cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect đã xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các nhiệm vụ và nhận được phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác minh
Nút đào tạo: Thực hiện đào tạo cục bộ, gửi cập nhật trọng số và quan sát quỹ đạo
Nút 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 cũng như tổng hợp chiến lược.
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, hợp nhất trọng số )SHARDCAST( và phát thưởng, tạo thành một vòng khép kín khuyến khích xung quanh "hành vi đào tạo thực tế".
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
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 mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phi tập trung không cần tin cậy và bất đồng bộ, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được phát triển bởi một nhóm...
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.
12 thích
Phần thưởng
12
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AllTalkLongTrader
· 07-22 15:43
Centralized đã chết, web3 mới là tương lai
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationWatcher
· 07-22 13:06
Quá tốn điện, ai sẽ trả tiền?
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrybaby
· 07-19 16:36
Cơ sở hạ tầng lớn thật tuyệt vời ～ Quyền lực tập trung càng mạnh mẽ hơn!
Xem bản gốcTrả lời0
GmGnSleeper
· 07-19 16:35
Nhìn mà đau đầu quá... quá cơ bản rồi những cái này
Xem bản gốcTrả lời0
FUD_Whisperer
· 07-19 16:33
Chẳng phải chỉ là chế độ huấn luyện web3 sao, gọi tên nghe hoành tráng vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 07-19 16:31
Chơi chơi Phi tập trung đã được đào tạo rồi chứ?
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHuntress
· 07-19 16:26
Lại là một vòng vốn được tích lũy từ nguồn lực khổng lồ.
Xem bản gốcTrả lời0
ShadowStaker
· 07-19 16:25
hmm một lần nữa là đề xuất cho việc đào tạo AI phi tập trung... khi nào mọi người mới nhận ra rằng cấu trúc mạng mới thực sự là nút thắt ở đây smh
Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: từ kiểm soát tập trung đến sự thay đổi công nghệ hợp tác phi tập trung
Sự tiến hóa của mô hình huấn luyện AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung phối hợp
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có rào cản kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và sự hỗ trợ của các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "ngành công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Xét từ góc độ kiến trúc, phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và Phi tập trung huấn luyện.
Đào tạo 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 địa phương, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao, tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải 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 pháp chính hiện nay để huấn luyện các mô hình lớn, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối đến nhiều máy tính để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua những hạn chế về tính toán và lưu trữ trên một máy. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được kiểm soát và điều phối bởi các cơ quan trung tâm, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết NVLink tốc độ cao, do nút chính đồng bộ hóa các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên phối hợp hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay hầu hết các mô hình lớn phổ biến đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo đại diện cho con đường tương lai với tính mở và chống kiểm duyệt cao 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 ) phối hợp thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức điều động phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện 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, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng khả năng "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
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, thích hợp cho các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của việc đào tạo phân tán và khả năng hợp tác tại địa phương, đồng thời mang lại lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên điều phối đáng tin cậy và không hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Nó có thể coi là một "giải pháp Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối ôn hòa, phù hợp hơn như một kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI) Kiến trúc kỹ thuật × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Xét từ quan điểm về phương thức huấn luyện, Phi tập trung huấn luyện không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số bối cảnh, 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 một cách hiệu quả giữa các nút khác nhau và không tin cậy. Ví dụ, huấn luyện 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 hóa hiệu quả trong mạng mở; nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ) bị ràng buộc bởi quy định pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi đó, những nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình nguồn đóng của doanh nghiệp hoặc huấn luyện nguyên mẫu nội bộ ### lại thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của Phi tập trung huấn luyện hiện nay.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và chú thích dữ liệu theo hình thức crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các tình huống đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán khác nhau, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân phối và các phương thức khác.
)# Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
( Phi tập trung训练经典项目解析
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học 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 hiện thực hóa kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi đó, con đường hiện thực hóa của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy được tiến triển ban đầu trong công nghiệp hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật đằng 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 tăng cường có thể xác minh được đường đi đào tạo
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 tin cậy cho những đóng góp tính toán của họ. 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, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ tăng cường phi tập trung phi tuyến tính
PRIME-RL là khuôn khổ mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách biệt quá trình đào tạo, suy diễn và tải trọng trọng số, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ một cách độc lập tại địa phương, và hợp tác thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa với cơ chế xác minh và tổng hợp. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có lập lịch trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và sự tiến hóa chiến lược.
TOPLOC: cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC)Quan sát Tin cậy & Kiểm tra Địa phương### là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh đào tạo do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng để xác định liệu một nút có thực sự hoàn thành việc học chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thay vào đó thông qua phân tích quỹ đạo đồng nhất cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược", hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối thưởng đào tạo không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và sự tiến hóa đa phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chống lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và huấn luyện lặp lại liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp không đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect phát triển độc lập và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo mà DeepMind đã đề xuất, được thiết kế đặc biệt để đối phó với những thách thức thường gặp 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 tính song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ phụ thuộc vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo mô hình hợp tác. Kết hợp với 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, nâng cao đáng kể khả năng tham gia vào đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp thiết yếu 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 đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ bản hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" trong cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect đã xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các nhiệm vụ và nhận được phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, hợp nhất trọng số )SHARDCAST( và phát thưởng, tạo thành một vòng khép kín khuyến khích xung quanh "hành vi đào tạo thực tế".
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
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 mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phi tập trung không cần tin cậy và bất đồng bộ, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được phát triển bởi một nhóm...