Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : d'un contrôle centralisé à une révolution technologique de collaboration décentralisée.

Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée

Dans toute la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus gourmande en ressources et ayant les plus hauts barrières techniques, déterminant directement la limite de capacité du modèle et l'effet d'application réel. Par rapport 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 processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation de haute intensité, constituant le véritable "heavy industry" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être divisées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.

Évolution des paradigmes d'entraînement IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein de clusters locaux haute performance, couvrant tout le processus d'entraînement, du matériel ( comme les GPU NVIDIA ), aux logiciels de bas niveau ( comme CUDA, cuDNN ), aux systèmes de gestion de cluster ( comme Kubernetes ), jusqu'aux frameworks d'entraînement ( tels que PyTorch basé sur le backend NCCL ), tous les composants étant coordonnés 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, étant très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini, offrant des avantages en termes d'efficacité élevée et de contrôle des ressources, mais présentant également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et les risques de point de défaillance unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale de formation des grands modèles actuellement. Son principe fondamental est de décomposer les tâches d'entraînement du modèle et de les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il possède des caractéristiques "décentralisées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé, orchestré et synchronisé par des entités centralisées, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local haute vitesse, grâce à la technologie de bus interconnexion haute vitesse NVLink, avec un nœud principal coordonnant uniformément les sous-tâches. Les méthodes courantes incluent :

  • Données parallèles : 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 séquentielle par étapes, augmentation du débit
  • Parallélisme de tenseur : découpage fin des calculs matriciels, amélioration de la granularité parallèle

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureaux" pour collaborer à l'accomplissement de tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux (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 fondamentales sont les suivantes : plusieurs nœuds mutuellement non fiables ( peuvent être des ordinateurs personnels, des GPU dans le cloud ou des dispositifs en périphérie ) travaillant ensemble pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour piloter la distribution des tâches et la collaboration, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté comprennent :

  • Hétérogénéité des dispositifs et difficultés de découpage : la coordination des dispositifs hétérogènes est difficile, l'efficacité du découpage des tâches est faible.
  • Goulots d'étranglement de l'efficacité de communication : la communication réseau est instable, le goulot d'étranglement de la synchronisation des gradients est évident.
  • Exécution de confiance manquante : manque d'environnement d'exécution de confiance, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
  • Manque de coordination uniforme : pas de centralisateur, distribution des tâches, mécanismes de rollback des exceptions complexes.

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de volontaires du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour former le modèle en collaboration. Cependant, "la véritable formation décentralisée à grande échelle" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture du système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, et d'autres aspects. La question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + incitatif pour l'honnêteté + résultats corrects" est encore à un stade précoce d'exploration de prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle, ce qui le rend adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée, comme ceux du secteur médical et financier. L'apprentissage fédéré possède la structure d'ingénierie de l'entraînement distribué et la capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la distribution des données de l'entraînement décentralisé. Cependant, il dépend toujours d'une partie de coordination de confiance et ne possède pas les caractéristiques d'une ouverture totale et de résistance à la censure. On peut le considérer comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios conformes à la vie privée, avec des tâches d'entraînement, des structures de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, ce qui le rend plus adapté en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

( Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement de l'IA ) Architecture technique × Incitation à la confiance × Caractéristiques d'application ###

Évolution des paradigmes d'entraînement AI : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée

( Décentralisation entraînement des limites, opportunités et chemins réalistes

Du point de vue des paradigmes d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement n'est pas adaptée 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 des difficultés de collaboration, elle ne convient naturellement pas à une exécution efficace entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une haute mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, et il est difficile de le découper et de le synchroniser efficacement dans un réseau ouvert ; les tâches ayant des restrictions fortes sur la confidentialité des données et la souveraineté, comme le médical, la finance, et les données sensibles ), sont limitées par des contraintes légales et éthiques, et ne peuvent pas être partagées librement ; tandis que les tâches manquant de bases d'incitation à la collaboration, comme les modèles fermés des entreprises ou l'entraînement de prototypes internes ###, manquent de motivation à la participation externe. Ces frontières constituent ensemble les limites réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans les types de tâches légères en structure, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre un potentiel d'application évident. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches d'entraînement post-alignement comportemental comme RLHF, DPO(, les tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base avec des ressources contrôlables, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des appareils edge. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à la puissance de calcul hétérogène, ce qui les rend très adaptées à un entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.

)# Tableau d'aperçu de l'adaptabilité des tâches de formation à la Décentralisation

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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 de blockchain représentatifs incluent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté de mise en œuvre, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales en matière d'architecture système et de conception d'algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe actuelle ; tandis que les voies de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement claires, et des progrès d'ingénierie préliminaires peuvent déjà être observés. Cet article analysera successivement les technologies clés et l'architecture d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système de formation AI décentralisé.

)# Prime Intellect: Pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage par renforcement vérifiables par la trajectoire d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement AI sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution computationnelle. Prime Intellect souhaite, à travers les trois modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, établir un système d'entraînement AI décentralisé avec vérifiabilité, ouverture et un mécanisme d'incitation complet.

I. Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

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Deux, explication détaillée des mécanismes clés de l'entraînement Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâche d'apprentissage par renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches sur mesure pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu par Prime Intellect, spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet de priorité, déconnectant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléversement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement d'accomplir indépendamment des cycles de tâches en local, et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté à la réalisation d'un entraînement flexible dans un environnement sans planification centralisée, réduisant ainsi la complexité du système et posant les bases pour prendre en charge le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de validation des comportements d'entraînement léger

TOPLOC)Observation de confiance et vérification de la localité### est un mécanisme central de vérifiabilité 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 complet du modèle, mais analyse plutôt la trajectoire de cohérence locale entre "série d'observations ↔ mise à jour de la stratégie" pour réaliser une vérification de structure allégée. Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus d'apprentissage en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour permettre une distribution des récompenses d'apprentissage sans confiance, offrant ainsi une voie réalisable pour construire un réseau de formation décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de propagation des poids asynchrones

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds changeants. Il combine un mécanisme de propagation en gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles dans des états non synchronisés, 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 fondamentale pour établir un consensus stable sur les poids et des itérations d'entraînement continues.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, spécialement conçu pour relever les défis courants de la formation décentralisée tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des topologies éparses telles que Ring, Expander, Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant de réaliser un entraînement collaboratif du modèle en ne s'appuyant que sur les nœuds voisins locaux. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux appareils en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement 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 goulots 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 les topologies éparses, la compression des gradients, la synchronisation à faible précision et la reprise après incident, pouvant fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant de base soutenant 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 "le dernier kilomètre" de l'infrastructure de communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance.

Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans permission, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles clés :

  • Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
  • Nœud d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation
  • Nœuds de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier la véracité du comportement d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication de tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids )SHARDCAST( et la distribution des récompenses, formant un cercle d'incitation autour du "comportement d'entraînement réel".

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Quatre, INTELLECT-2: Lancement du premier modèle d'entraînement décentralisé vérifiable

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, c'est tout

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ForkMongervip
· Il y a 5h
mdr l'ia centralisée n'est que de la gouvernance attendant d'être exploitée... il est temps de fork ce paradigme tbh
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MetaNeighborvip
· Il y a 5h
Entraînez-vous bien, les pros ont de l'argent, alors amusez-vous.
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SquidTeachervip
· Il y a 5h
J'ai lu l'article, je suis trop fatigué, les mots-clés s'en vont.
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WhaleMistakervip
· Il y a 5h
L'entraînement de la puissance de calcul coûte cher 🐔... Qui rembourse ?
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MEV_Whisperervip
· Il y a 5h
Qui a la puissance de calcul, décide...
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SilentObservervip
· Il y a 6h
Puissance de calcul coût est un gros problème !!
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LightningPacketLossvip
· Il y a 6h
Encore à parler d'IA, ma carte graphique ne fait que 225 watts, pleure.
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