Décentralisation entraînement : Exploration de nouveaux paradigmes dans le domaine de l'IA
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'intelligence artificielle, l'entraînement des modèles est l'étape la plus consommatrice de ressources et celle avec la barrière technique la plus élevée, déterminant directement le plafond des capacités des modèles et l'effet des applications réelles. Comparé à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des flux de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant véritablement l'"industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. Du point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le principal sujet de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité dans un cluster haute performance local, où tout le processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, au cadre d'entraînement est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet d'optimiser l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle comme GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources, mais présente également des problèmes tels que la monopolisation des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et le risque de point unique.
L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement des grands modèles, son cœur consiste à décomposer la tâche d'entraînement du modèle et à la répartir sur plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les limites de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus de connexion haute vitesse NVLink, le nœud principal coordonne unifiément les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :
Parallélisme des données : chaque nœud entraîne des paramètres de données différents, partageant les poids du modèle, nécessitant une correspondance.
Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité
Pipeline parallèle : exécution en série par étapes, augmentation du débit
Parallélisme de tenseurs : segmentation détaillée du calcul matriciel, amélioration de la granularité du parallélisme
L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement des tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles dominants (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) sont entraînés de cette manière.
La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance ( peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU dans le cloud ou des appareils en périphérie ) collaborant pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement en distribuant et en collaborant sur les tâches via des protocoles, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :
Difficulté d'hétérogénéité et de découpage des appareils : la coordination des appareils hétérogènes est difficile, l'efficacité du découpage des tâches est basse.
Goulots d'étranglement de l'efficacité de communication : la communication réseau est instable, le goulot d'étranglement de synchronisation des gradients est évident.
Exécution fiable manquante : manque d'environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
Manque de coordination unifiée : pas de planificateur central, distribution des tâches et mécanismes de rollback des anomalies complexes
La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour entraîner le modèle en collaboration, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle réalisable" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles et d'autres aspects. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + incitatif pour l'honnêteté + résultats corrects" est encore dans la phase d'exploration des prototypes précoces.
L'apprentissage fédéré, en tant que forme intermédiaire entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centrale des paramètres du modèle, adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée ( tels que la santé et la finance ). L'apprentissage fédéré possède la structure d'ingénierie de l'entraînement distribué et la capacité de coopération locale, tout en bénéficiant de l'avantage de la dispersion des données de l'entraînement décentralisé, mais dépend toujours d'une partie de coordination fiable, ne possédant pas des caractéristiques totalement ouvertes et résistantes à la censure. On peut le considérer comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, avec des tâches d'entraînement, une structure de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, plus adaptés comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.
Décentralisation des limites, des opportunités et des voies réelles de l'entraînement
D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement ne convient pas à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des besoins en ressources extrêmement élevés ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée pour être réalisée efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent de haute mémoire vidéo, de faible latence et de bande passante élevée, ce qui rend difficile la segmentation et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches où la confidentialité des données et les restrictions de souveraineté sont fortes, comme la santé, la finance et les données sensibles (, sont limitées par des contraintes légales et éthiques, ce qui empêche le partage ouvert ; tandis que les tâches ) manquant de motivation à la collaboration, comme l'entraînement de modèles fermés d'entreprise ou de prototypes internes (, manquent d'incitation à la participation externe. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de l'entraînement décentralisé actuel.
Mais cela ne signifie pas que la formation décentralisée est un faux problème. En fait, pour les types de tâches légères, faciles à paralléliser et incitatives, la formation décentralisée montre un potentiel d'application clair. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le réglage fin LoRA, les tâches de post-formation d'alignement comportemental ) telles que RLHF, DPO(, les tâches de formation et d'annotation avec crowdsourcing de données, la formation de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que les scénarios de formation collaborative impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité de la puissance de calcul, ce qui les rend très adaptées à une formation collaborative via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration à la pointe de l'entraînement décentralisé])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
Décentralisation entraînement classique projet analyse
Actuellement, dans le domaine de pointe de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain représentatifs incluent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté d'implémentation, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans l'architecture des systèmes et la conception des algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe actuelle ; tandis que les chemins d'implémentation de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, permettant de voir des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies centrales et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système de formation AI décentralisé.
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration à la pointe de l'entraînement décentralisé])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
) Prime Intellect: un pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage renforcé vérifiables par la trajectoire d'entraînement
Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement IA sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution en calcul. Prime Intellect souhaite, grâce aux trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, établir un système d'entraînement IA décentralisé, vérifiable, ouvert et doté d'un mécanisme d'incitation complet.
01、Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration à la pointe de la formation décentralisée]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02, Explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect
#PRIME-RL: Architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée
PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution des tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés, développé par Prime Intellect, spécifiquement conçu pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objectif d'adaptation prioritaire, découplant de manière structurelle les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant ainsi à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment sa boucle de tâches localement et de collaborer via une interface standardisée avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans des environnements sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et établissant les bases pour le support du parallélisme multitâche et de l'évolution des stratégies.
#TOPLOC:Mécanisme de validation des comportements d'entraînement léger
TOPLOC###Observation de Confiance et Vérification de Localité( est un mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul de l'ensemble du modèle, mais complète la vérification de structure légère en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'apprentissage en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'apprentissage sans confiance, offrant un chemin viable pour construire un réseau d'apprentissage collaboratif décentralisé, auditable et incitatif.
#SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de diffusion des poids asynchrones
SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements de réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds variables. Il combine un mécanisme de propagation de type gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles même dans des états désynchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant la base essentielle pour établir un consensus stable sur les poids et une itération d'entraînement continue.
#OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse
OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication réalisé de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, conçu spécifiquement pour relever les défis courants de la formation décentralisée tels que les limitations de bande passante, l'hétérogénéité des dispositifs et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi le coût élevé de communication lié à la synchronisation globale, et permettant d'effectuer une formation collaborative du modèle uniquement en s'appuyant sur les nœuds voisins locaux. Grâce à l'intégration de mises à jour asynchrones et d'un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU de consommation et aux dispositifs périphériques de participer de manière stable aux tâches de formation, améliorant considérablement la participation à la formation collaborative mondiale, et constitue une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau de formation décentralisé.
#PCCL: bibliothèque de communication collaborative
PCCL)Prime Collective Communication Library( est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles ) telles que NCCL, Gloo( dans des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge la topologie éparse, la compression des gradients, la synchronisation à faible précision et la récupération après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant de base qui soutient la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des dispositifs, ouvrant ainsi la "dernière ligne droite" des bases de communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance.
)# 03、Prime Intellect incitation réseau et répartition des rôles
Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, vérifiable, avec un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses basées sur des contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois catégories de rôles clés :
Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
Nœuds d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation
Nœud de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier l'authenticité du comportement d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.
Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, la formation des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids ###SHARDCAST( et la distribution des récompenses, formant ainsi un cercle d'incitation autour de "l'action de formation réelle".
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration de pointe de l'entraînement décentralisé])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 04, INTELLECT-2: Première publication d'un modèle d'entraînement décentralisé vérifiable.
Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, qui est le premier grand modèle d'apprentissage par renforcement au monde formé par la collaboration de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une taille de paramètre atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été formé par la collaboration de plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant
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· Il y a 10h
La puissance de calcul doit être déployée de manière dispersée.
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· Il y a 10h
Il y a trop de goulets d'étranglement de performance.
Décentralisation AI entraînement : technologies et défis du prochain réseau de collaboration ouvert
Décentralisation entraînement : Exploration de nouveaux paradigmes dans le domaine de l'IA
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'intelligence artificielle, l'entraînement des modèles est l'étape la plus consommatrice de ressources et celle avec la barrière technique la plus élevée, déterminant directement le plafond des capacités des modèles et l'effet des applications réelles. Comparé à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des flux de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant véritablement l'"industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. Du point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le principal sujet de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité dans un cluster haute performance local, où tout le processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, au cadre d'entraînement est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet d'optimiser l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle comme GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources, mais présente également des problèmes tels que la monopolisation des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et le risque de point unique.
L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement des grands modèles, son cœur consiste à décomposer la tâche d'entraînement du modèle et à la répartir sur plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les limites de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus de connexion haute vitesse NVLink, le nœud principal coordonne unifiément les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :
L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement des tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles dominants (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) sont entraînés de cette manière.
La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont les suivantes : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance ( peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU dans le cloud ou des appareils en périphérie ) collaborant pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement en distribuant et en collaborant sur les tâches via des protocoles, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :
La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour entraîner le modèle en collaboration, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle réalisable" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles et d'autres aspects. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + incitatif pour l'honnêteté + résultats corrects" est encore dans la phase d'exploration des prototypes précoces.
L'apprentissage fédéré, en tant que forme intermédiaire entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centrale des paramètres du modèle, adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée ( tels que la santé et la finance ). L'apprentissage fédéré possède la structure d'ingénierie de l'entraînement distribué et la capacité de coopération locale, tout en bénéficiant de l'avantage de la dispersion des données de l'entraînement décentralisé, mais dépend toujours d'une partie de coordination fiable, ne possédant pas des caractéristiques totalement ouvertes et résistantes à la censure. On peut le considérer comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, avec des tâches d'entraînement, une structure de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, plus adaptés comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.
Décentralisation des limites, des opportunités et des voies réelles de l'entraînement
D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement ne convient pas à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des besoins en ressources extrêmement élevés ou de la difficulté de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée pour être réalisée efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent de haute mémoire vidéo, de faible latence et de bande passante élevée, ce qui rend difficile la segmentation et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches où la confidentialité des données et les restrictions de souveraineté sont fortes, comme la santé, la finance et les données sensibles (, sont limitées par des contraintes légales et éthiques, ce qui empêche le partage ouvert ; tandis que les tâches ) manquant de motivation à la collaboration, comme l'entraînement de modèles fermés d'entreprise ou de prototypes internes (, manquent d'incitation à la participation externe. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de l'entraînement décentralisé actuel.
Mais cela ne signifie pas que la formation décentralisée est un faux problème. En fait, pour les types de tâches légères, faciles à paralléliser et incitatives, la formation décentralisée montre un potentiel d'application clair. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le réglage fin LoRA, les tâches de post-formation d'alignement comportemental ) telles que RLHF, DPO(, les tâches de formation et d'annotation avec crowdsourcing de données, la formation de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que les scénarios de formation collaborative impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité de la puissance de calcul, ce qui les rend très adaptées à une formation collaborative via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.
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Décentralisation entraînement classique projet analyse
Actuellement, dans le domaine de pointe de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain représentatifs incluent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté d'implémentation, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans l'architecture des systèmes et la conception des algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe actuelle ; tandis que les chemins d'implémentation de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, permettant de voir des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies centrales et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système de formation AI décentralisé.
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration à la pointe de l'entraînement décentralisé])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
) Prime Intellect: un pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage renforcé vérifiables par la trajectoire d'entraînement
Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement IA sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution en calcul. Prime Intellect souhaite, grâce aux trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, établir un système d'entraînement IA décentralisé, vérifiable, ouvert et doté d'un mécanisme d'incitation complet.
01、Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration à la pointe de la formation décentralisée]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02, Explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect
#PRIME-RL: Architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée
PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution des tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés, développé par Prime Intellect, spécifiquement conçu pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objectif d'adaptation prioritaire, découplant de manière structurelle les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant ainsi à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment sa boucle de tâches localement et de collaborer via une interface standardisée avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans des environnements sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et établissant les bases pour le support du parallélisme multitâche et de l'évolution des stratégies.
#TOPLOC:Mécanisme de validation des comportements d'entraînement léger
TOPLOC###Observation de Confiance et Vérification de Localité( est un mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul de l'ensemble du modèle, mais complète la vérification de structure légère en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'apprentissage en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'apprentissage sans confiance, offrant un chemin viable pour construire un réseau d'apprentissage collaboratif décentralisé, auditable et incitatif.
#SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de diffusion des poids asynchrones
SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements de réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds variables. Il combine un mécanisme de propagation de type gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles même dans des états désynchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant la base essentielle pour établir un consensus stable sur les poids et une itération d'entraînement continue.
#OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse
OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication réalisé de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, conçu spécifiquement pour relever les défis courants de la formation décentralisée tels que les limitations de bande passante, l'hétérogénéité des dispositifs et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi le coût élevé de communication lié à la synchronisation globale, et permettant d'effectuer une formation collaborative du modèle uniquement en s'appuyant sur les nœuds voisins locaux. Grâce à l'intégration de mises à jour asynchrones et d'un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU de consommation et aux dispositifs périphériques de participer de manière stable aux tâches de formation, améliorant considérablement la participation à la formation collaborative mondiale, et constitue une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau de formation décentralisé.
#PCCL: bibliothèque de communication collaborative
PCCL)Prime Collective Communication Library( est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles ) telles que NCCL, Gloo( dans des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge la topologie éparse, la compression des gradients, la synchronisation à faible précision et la récupération après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant de base qui soutient la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des dispositifs, ouvrant ainsi la "dernière ligne droite" des bases de communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance.
)# 03、Prime Intellect incitation réseau et répartition des rôles
Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, vérifiable, avec un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses basées sur des contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois catégories de rôles clés :
Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, la formation des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids ###SHARDCAST( et la distribution des récompenses, formant ainsi un cercle d'incitation autour de "l'action de formation réelle".
![Le Saint Graal de Crypto AI : exploration de pointe de l'entraînement décentralisé])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 04, INTELLECT-2: Première publication d'un modèle d'entraînement décentralisé vérifiable.
Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, qui est le premier grand modèle d'apprentissage par renforcement au monde formé par la collaboration de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une taille de paramètre atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été formé par la collaboration de plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant