Évolution des paradigmes d'entraînement AI : 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 qui consomme le plus de ressources et qui présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité de leur application réelle. 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 processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, ce qui en fait véritablement une "industrie lourde" pour 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.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, jusqu'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 tels que GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité élevée et de ressources contrôlables. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et le risque de points de défaillance.
L'entraînement distribué est la méthode principale d'entraînement des grands modèles actuellement, son noyau consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis à les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement de calcul et de stockage sur une machine unique. Bien qu'il présente des caractéristiques "décentralisées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé, programmé et synchronisé par des institutions centralisées, fonctionnant souvent dans des environnements de réseau local à haute vitesse, coordonnés par un nœud principal via la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink. Les méthodes principales comprennent :
Données parallèles : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle
Parallélisation du modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour atteindre une forte extensibilité ;
Pipelines parallèles : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit ;
Parallélisme de tenseurs : segmentation fine des calculs matriciels, amélioration de la granularité du parallélisme.
L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron coordonnant à distance plusieurs bureaux pour que les employés collaborent à l'exécution des tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont formés 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 (qui peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU cloud ou des dispositifs en périphérie) collaborent pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour diriger la répartition des tâches et la collaboration, et grâce à un mécanisme d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :
Hétérogénéité des appareils et difficulté de découpage : coordination difficile des appareils hétérogènes, faible efficacité de découpage des tâches ;
Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident ;
Exécution fiable manquante : manque d'un environnement d'exécution fiable, rendant difficile la vérification de la participation réelle des nœuds au calcul ;
Manque de coordination unifiée : pas de centralisateur, la distribution des tâches et le mécanisme de retour en arrière des exceptions sont complexes.
La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de volontaires du monde entier contribuant chacun leur puissance de calcul pour entraîner un modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, etc. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + inciter à l'honnêteté + produire des résultats corrects" en est encore au stade précoce de l'exploration de prototypes.
L'apprentissage fédéré, en tant que forme transitoire 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 qui nécessitent le respect de la vie privée (comme la santé et la finance). L'apprentissage fédéré présente une structure d'ingénierie pour l'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant de l'avantage de la dispersion des données dans l'entraînement décentralisé, mais il dépend toujours d'un tiers de confiance et n'a pas les caractéristiques d'une ouverture totale et d'une résistance à la censure. Il peut être considéré 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, ce qui le rend plus adapté en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.
Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement AI (Architecture technique × Décentralisation × Caractéristiques d'application)
Décentralisation des frontières, opportunités et chemins réels de l'entraînement
D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée 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 coopération, il n'est naturellement pas adapté pour être réalisé efficacement entre des nœuds hétérogènes et décentralisés. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une mémoire vidéo élevée, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile le découpage et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches avec des restrictions fortes sur la confidentialité et la souveraineté des données (comme la santé, la finance, et les données sensibles) sont limitées par des contraintes légales et éthiques, et ne peuvent pas être partagées ouvertement ; tandis que les tâches sans incitations à la coopération (comme les modèles fermés des entreprises ou l'entraînement de prototypes internes) manquent de motivation pour la participation externe. Ces limites forment ensemble les restrictions réelles de l'entraînement décentralisé actuel.
Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un non-sens. En fait, dans des types de tâches légères, facilement parallélisables et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : l'ajustement LoRA, les tâches de post-formation alignées sur le comportement (comme RLHF, DPO), l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing, l'entraînement de modèles de base de petite taille contrôlables en ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance aux puissances de calcul hétérogènes, ce qui les rend très adaptées à la formation collaborative via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.
Aperçu de l'adaptabilité des tâches d'entraînement à la Décentralisation
Décentralisation entraînement classique projet analyse
Actuellement, dans le domaine 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 ce qui concerne l'innovation technologique et la 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 avant-gardistes de la recherche théorique actuelle ; tandis que les chemins de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, montrant des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies clés et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système d'entraînement AI décentralisé.
Prime Intellect : précurseur des réseaux de collaboration d'apprentissage renforcé vérifiables par des trajectoires 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.
Un, la structure de la pile de protocoles Prime Intellect et la valeur des modules clés
Deux, explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect
PRIME-RL : Architecture de tâche d'apprentissage par 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, spécialement conçu pour les réseaux hétérogènes et la participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, décomposant structurellement le processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment la boucle de tâches localement et de collaborer via des interfaces normalisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans un environnement sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et posant les bases du soutien au parallélisme multitâche et à l'évolution des stratégies.
TOPLOC : Mécanisme de vérification des comportements d'entraînement léger
TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) est un mécanisme central de vérification de l'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais réalise une 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 de comportement au cours du processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour la distribution des récompenses d'entraînement sans confiance, offrant un chemin réalisable pour construire un réseau de formation décentralisé, auditable et incitatif.
SHARDCAST : Protocole de regroupement et de diffusion des poids asynchrones
SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour les environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœud variables. Il combine un mécanisme de propagation gossip avec 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 la convergence progressive des poids et l'évolution multiversion. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement Décentralisation, constituant ainsi la base essentielle pour établir un consensus stable sur les poids et assurer des itérations d'entraînement continues.
OpenDiLoCo : cadre de communication asynchrone sparse
OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind. Il est spécialement conçu pour relever les défis courants de l'entraînement décentralisé, tels que les limitations de bande passante, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques clairsemées comme Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant l'entraînement collaboratif des modèles 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 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 goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles (comme NCCL, Gloo) sur 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 à partir de points de contrôle, 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 et la compatibilité des dispositifs du réseau d'entraînement, ouvrant ainsi la "dernière mile" de la base de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.
Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles
Prime Intellect a construit un réseau de formation sans autorisation, 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 des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.
Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, formant un cycle incitatif autour des "comportements d'entraînement réels".
Révolution de l'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à l'évolution technique de la collaboration décentralisée
Évolution des paradigmes d'entraînement AI : 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 qui consomme le plus de ressources et qui présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité de leur application réelle. 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 processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, ce qui en fait véritablement une "industrie lourde" pour 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.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de planification de cluster, jusqu'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 tels que GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité élevée et de ressources contrôlables. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et le risque de points de défaillance.
L'entraînement distribué est la méthode principale d'entraînement des grands modèles actuellement, son noyau consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis à les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement de calcul et de stockage sur une machine unique. Bien qu'il présente des caractéristiques "décentralisées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé, programmé et synchronisé par des institutions centralisées, fonctionnant souvent dans des environnements de réseau local à haute vitesse, coordonnés par un nœud principal via la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink. Les méthodes principales comprennent :
L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", similaire à un même patron coordonnant à distance plusieurs bureaux pour que les employés collaborent à l'exécution des tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont formés 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 (qui peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU cloud ou des dispositifs en périphérie) collaborent pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour diriger la répartition des tâches et la collaboration, et grâce à un mécanisme 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 volontaires du monde entier contribuant chacun leur puissance de calcul pour entraîner un modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle" reste un défi d'ingénierie systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, etc. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + inciter à l'honnêteté + produire des résultats corrects" en est encore au stade précoce de l'exploration de prototypes.
L'apprentissage fédéré, en tant que forme transitoire 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 qui nécessitent le respect de la vie privée (comme la santé et la finance). L'apprentissage fédéré présente une structure d'ingénierie pour l'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant de l'avantage de la dispersion des données dans l'entraînement décentralisé, mais il dépend toujours d'un tiers de confiance et n'a pas les caractéristiques d'une ouverture totale et d'une résistance à la censure. Il peut être considéré 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, ce qui le rend plus adapté en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.
Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement AI (Architecture technique × Décentralisation × Caractéristiques d'application)
Décentralisation des frontières, opportunités et chemins réels de l'entraînement
D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée 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 coopération, il n'est naturellement pas adapté pour être réalisé efficacement entre des nœuds hétérogènes et décentralisés. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une mémoire vidéo élevée, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile le découpage et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches avec des restrictions fortes sur la confidentialité et la souveraineté des données (comme la santé, la finance, et les données sensibles) sont limitées par des contraintes légales et éthiques, et ne peuvent pas être partagées ouvertement ; tandis que les tâches sans incitations à la coopération (comme les modèles fermés des entreprises ou l'entraînement de prototypes internes) manquent de motivation pour la participation externe. Ces limites forment ensemble les restrictions réelles de l'entraînement décentralisé actuel.
Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un non-sens. En fait, dans des types de tâches légères, facilement parallélisables et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : l'ajustement LoRA, les tâches de post-formation alignées sur le comportement (comme RLHF, DPO), l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing, l'entraînement de modèles de base de petite taille contrôlables en ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance aux puissances de calcul hétérogènes, ce qui les rend très adaptées à la formation collaborative via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimisateurs distribués, etc.
Aperçu de l'adaptabilité des tâches d'entraînement à la Décentralisation
Décentralisation entraînement classique projet analyse
Actuellement, dans le domaine 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 ce qui concerne l'innovation technologique et la 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 avant-gardistes de la recherche théorique actuelle ; tandis que les chemins de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, montrant des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies clés et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système d'entraînement AI décentralisé.
Prime Intellect : précurseur des réseaux de collaboration d'apprentissage renforcé vérifiables par des trajectoires 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.
Un, la structure de la pile de protocoles Prime Intellect et la valeur des modules clés
Deux, explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect
PRIME-RL : Architecture de tâche d'apprentissage par 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, spécialement conçu pour les réseaux hétérogènes et la participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, décomposant structurellement le processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment la boucle de tâches localement et de collaborer via des interfaces normalisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans un environnement sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et posant les bases du soutien au parallélisme multitâche et à l'évolution des stratégies.
TOPLOC : Mécanisme de vérification des comportements d'entraînement léger
TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) est un mécanisme central de vérification de l'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais réalise une 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 de comportement au cours du processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour la distribution des récompenses d'entraînement sans confiance, offrant un chemin réalisable pour construire un réseau de formation décentralisé, auditable et incitatif.
SHARDCAST : Protocole de regroupement et de diffusion des poids asynchrones
SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour les environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœud variables. Il combine un mécanisme de propagation gossip avec 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 la convergence progressive des poids et l'évolution multiversion. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement Décentralisation, constituant ainsi la base essentielle pour établir un consensus stable sur les poids et assurer des itérations d'entraînement continues.
OpenDiLoCo : cadre de communication asynchrone sparse
OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind. Il est spécialement conçu pour relever les défis courants de l'entraînement décentralisé, tels que les limitations de bande passante, l'hétérogénéité des appareils et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques clairsemées comme Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant l'entraînement collaboratif des modèles 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 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 goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles (comme NCCL, Gloo) sur 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 à partir de points de contrôle, 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 et la compatibilité des dispositifs du réseau d'entraînement, ouvrant ainsi la "dernière mile" de la base de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.
Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles
Prime Intellect a construit un réseau de formation sans autorisation, 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 :
Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, formant un cycle incitatif autour des "comportements d'entraînement réels".
![Évolution des paradigmes d'entraînement AI : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée](