تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي

في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث الحواجز التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية التطبيق الفعلي. بالمقارنة مع استدعاءات المرحلة الاستدلالية الخفيفة، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة على نطاق واسع، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين مكثفة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكل، يمكن تقسيم أساليب التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي سيتم مناقشته في هذا المقال.

تعتبر عملية التدريب المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، بدءًا من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية التحتية المعمقة من التعاون كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل في أفضل حالاتها، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب النماذج الكبيرة مثل GPT وGemini، ولديها مزايا الكفاءة العالية، والسيطرة على الموارد، ولكنها في نفس الوقت تواجه مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.

التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات للتنفيذ المشترك، وذلك لتجاوز قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من وجود ميزات "موزعة" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة جهة مركزية للتحكم في الجدولة والتزامن، وغالبًا ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية واجهة الاتصال السريع NVLink، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بشكل موحد من قبل العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب السائدة ما يلي:

• التوازي البياني: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة مع مشاركة الوزن النموذجي، تحتاج إلى مطابقة أوزان النموذج
• التوازي النموذجي: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على نقاط مختلفة، لتحقيق قابلية توسيع قوية؛
• خط أنابيب متوازي: تنفيذ تسلسلي مرحلي لزيادة معدل الإرسال؛
• توازي المصفوفات: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، مما يعزز من دقة التوازي.

التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، وهو مشابه لمدير واحد يقود عن بُعد تعاون موظفين متعددين في "مكاتب" مختلفة لإكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.

تمثل التدريب اللامركزي مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة (قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة رسومات سحابية، أو أجهزة طرفية) تتعاون لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:

• صعوبة التوافق بين الأجهزة المتنوعة وتقسيم المهام: صعوبة عالية في تنسيق الأجهزة غير المتجانسة، وكفاءة منخفضة في تقسيم المهام؛
• عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وعائق مزامنة التدرج واضح؛
• نقص التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك بالفعل في الحساب؛
• نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز تحكم مركزي، توزيع المهام وآلية التراجع عن الاستثناءات معقدة.

يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين حول العالم، كل منهم يساهم في قوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتضمن عدة جوانب مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، ولكن ما إذا كان يمكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الصدق + نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.

التعلم الفيدرالي كونه شكل انتقال بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع مركزي لبارامترات النموذج، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية (مثل الرعاية الصحية، المالية). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، بينما لديه أيضًا مزايا توزيع البيانات للتدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، وليس لديه خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للتحكم" في السيناريوهات التي تركز على الخصوصية، حيث تكون المهام التدريبية، هيكل الثقة وآلية الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل لنشر انتقالي في الصناعة.

جدول المقارنة الشامل لنموذج تدريب الذكاء الاصطناعي (الهيكل التكنولوجي × التحفيز على الثقة × خصائص التطبيق)

اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والمسارات الواقعية

من منظور نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا ينطبق على جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهام، أو الحاجة العالية للموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه لا يناسب بطبيعته الإنجاز بكفاءة بين العقد غير المتجانسة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، غالباً ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة (مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات الحساسة) محصورة بسبب الامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون الأساسية (مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية) إلى动力 المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معاً القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.

لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، أظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة في أنواع المهام الهيكلية الخفيفة، سهلة التوازي، والمحفزة. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام التدريب بعد السلوك المتوافق (مثل RLHF، DPO)، تدريب ووسم البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، فضلاً عن مشاهد التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة للغاية للتعاون من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها.

اللامركزية تدريب المهام التوافقية نظرة عامة

اللامركزية تدريب الكلاسيكية مشروع تحليل

في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات المتقدمة للبحث النظري الحالي؛ بينما تكون مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية بعض التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، وستستكشف أيضًا الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية المعززة القابلة للتحقق من مسارات التدريب

تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب للذكاء الاصطناعي لا تتطلب الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب للذكاء الاصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة وحدات هي PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

أ. هيكل كومة بروتوكول Prime Intellect والقيمة الأساسية للوحدات الرئيسية

ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية ل Prime Intellect

PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك

PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف رئيسي للتكيف، حيث يفصل هيكليًا عملية التدريب والاستدلال ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع عمليات التعلم الخاضع للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتنفيذ التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويضع أساسًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.

TOPLOC: آلية تحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن

TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) هو آلية أساسية للتحقق من القابلية للتدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج الكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف الوزن من خلال تحليل مسارات التناسق المحلي بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث السياسة". إنها تحول لأول مرة مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي ابتكار رئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.

SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن

SHARDCAST هو بروتوكول نشر وتجمع الوزن المصمم بواسطة Prime Intellect، مُحسن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتميز باللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغير حالات العقد. يجمع بين آلية نشر الشائعات واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق تقاربًا تدريجيًا للوزن وتطورًا متعدد النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة مثل AllReduce، يُحسن SHARDCAST بشكل كبير من قابلية توسيع التدريب اللامركزي وقدرته على تحمل الأخطاء، وهو الأساس الرئيسي لبناء إجماع الوزن المستقر والتدريب المستمر.

OpenDiLoCo: إطار اتصال غير متزامن متفرق

OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، تم تصميمه خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال إنشاء هياكل طوبولوجية Sparse مثل Ring و Expander و Small-World، حيث يتجنب تكاليف الاتصالات العالية الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال تدريب النموذج بشكل تعاوني. من خلال دمج التحديثات غير المتزامنة وآليات التحمل لنقاط الانقطاع، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة في مهام التدريب بشكل مستقر، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.

PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية

PCCL (Prime Collective Communication Library) هي مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا بواسطة Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف لمكتبات الاتصالات التقليدية (مثل NCCL وGloo) في الأجهزة المتغايرة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL التوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة واستعادة النقاط، ويمكن أن تعمل على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. إنها تعزز بشكل كبير من قدرة تحمل النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة.

ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتوزيع الأدوار

بنت Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق وغير مرخصة، مزودة بنظام حوافز اقتصادية، حيث يمكن لأي شخص المشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول على أساس ثلاثة أنواع من الأدوار الأساسية:

• مُبَادِرُ الْمَهَامِ: تَعْرِيفُ بِيئَةِ التَّدْرِيبِ، النَّمُوذَجِ الْأَوَّلِيِّ، دَالَّةِ الْمُكَافَأَةِ وَمُعَيَّارِ التَّحَقُّقِ
• عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات المراقبة
• عقد التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات

تتضمن العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان (SHARDCAST) وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "السلوك التدريبي الحقيقي".

![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي](