AIトレーニングパラダイムの進化: 中央集権から分散化協調への技術革命

AIの全価値チェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高い段階であり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しと比較して、トレーニングプロセスは継続的な大規模な計算能力の投入、複雑なデータ処理フロー、高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステム構築の真の「重工業」となります。アーキテクチャパラダイムの観点から、トレーニング方式は4つのカテゴリに分けることができます: 集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデラルラーニング、そして本論文で重点的に議論する分散化トレーニングです。

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法で、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア(としてNVIDIA GPU)、基盤ソフトウェア(CUDA、cuDNN)、クラスター調整システム(としてKubernetes)から、トレーニングフレームワーク(としてNCCLバックエンドに基づくPyTorch)まで、すべてのコンポーネントが統一された制御システムによって調整されて動作します。この深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスの効率を最適化し、GPT、Geminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しており、高い効率とリソースの制御という利点を持っていますが、同時にデータの独占、リソースの壁、エネルギー消費、単一障害のリスクなどの問題も抱えています。

分散化トレーニングは現在の大規模モデルトレーニングの主流の方法であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに配布して協調実行することで、単一機の計算およびストレージのボトルネックを突破することです。物理的には「分散化」の特徴を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、調整、同期されています。通常は高速ローカルエリアネットワーク環境で実行され、NVLink高速相互接続バス技術を通じて、主ノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には:

• データ並行:各ノードは異なるデータをトレーニングし、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要がある
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードに配置し、強力な拡張性を実現する
• パイプライン並列:段階的に直列実行し、スループットを向上させる
• テンソル並列: マトリックス計算の精密な分割、並列粒度の向上

分散化トレーニングは「集中管理＋分散実行」の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」の従業員に指示を出してタスクを完了することに似ています。現在、ほぼすべての主流の大規模モデル(GPT-4、Gemini、LLaMAなど)は、この方法でトレーニングが行われています。

分散化トレーニングは、よりオープンで検閲耐性のある未来の道を示しています。その核心的な特徴は、複数の互いに信頼しないノード(が家庭用コンピュータ、クラウドGPU、またはエッジデバイス)であり、中央のコーディネーターなしに協力してトレーニングタスクを完了することができることです。通常、プロトコルを通じてタスクの配布と協力が推進され、暗号的なインセンティブメカニズムによって貢献の誠実性が確保されます。このモデルが直面する主な課題には、以下が含まれます:

• デバイスの異種性とタスクの分割の難しさ: 異種デバイスの調整が難しく、タスクの分割効率が低い
• 通信効率のボトルネック: ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが顕著
• 可信実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証するのが難しい
• 統一された調整の欠如: 中央スケジューラがなく、タスクの配信や異常のロールバックメカニズムが複雑

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれ計算能力を提供し、モデルを協調してトレーニングすることと理解できますが、「真に実行可能な大規模分散化トレーニング」は、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証などの複数のレベルに関わるシステム的な工学的課題であり、「協調的に効果的+誠実を奨励+結果が正しい」かどうかは、まだ初期プロトタイプ探索段階にあります。

連邦学習は、分散化と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持とモデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスを重視するシナリオ(、例えば医療や金融)に適しています。連邦学習は、分散訓練のエンジニアリング構造と局所的協調能力を持ちながら、分散化訓練のデータ分散の利点も兼ね備えていますが、信頼できる調整者に依存しており、完全にオープンで検閲に耐性のある特性は持っていません。これは、プライバシーコンプライアンスのシナリオにおける「制御された分散化」ソリューションと見なすことができ、訓練タスク、信頼構造、および通信メカニズムは比較的穏やかであり、産業界の移行的デプロイメントアーキテクチャとしてより適しています。

AIトレーニングパラダイム全景比較表(技術アーキテクチャ×信頼インセンティブ×アプリケーション特性)

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

分散型トレーニングの境界、機会、現実

トレーニングのパラダイムから見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプに適用できるわけではありません。特定のシナリオでは、タスクの構造が複雑で、リソースの要求が非常に高い、または協力の難易度が高いため、異種の、信頼されていないノード間で効率的に完了することが自然に不適切です。例えば、大規模モデルのトレーニングはしばしば高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存しており、オープンネットワーク内で効果的に分割および同期することが困難です。データプライバシーと主権の制約が強いタスク(、例えば医療、金融、機密データ)は法律の遵守と倫理的制約に制限されており、オープンに共有することができません。また、協力のインセンティブが欠如しているタスク(、例えば企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)は、外部からの参加の動機が欠けています。これらの境界が現在の分散化トレーニングの現実的な制限を構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽命題であることを意味するものではありません。実際、構造が軽量で、並行処理が容易で、インセンティブを与えることができるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の見込みを示しています。これにはLoRA微調整、行動整合性に関する後処理タスク(、RLHF、DPO)、データクラウドソーシングによるトレーニングおよびアノテーションタスク、リソースが制御可能な小型基盤モデルのトレーニング、エッジデバイスが参加する協調トレーニングシナリオが含まれます。これらのタスクは一般的に高い並行性、低い結合性、異種計算能力に対する耐性の特性を持ち、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法を通じて協調トレーニングを行うのに非常に適しています。

分散化トレーニングタスク適合性総覧表

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

分散化トレーニングクラシックプロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデレート学習の最前線分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトにはPrime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度の観点から見ると、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くのオリジナルな探求を提案しており、現在の理論研究の最前線方向を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実装経路は比較的明確で、初歩的なエンジニアリングの進展が見られます。本稿では、これら5つのプロジェクトの背後にあるコア技術とエンジニアリングアーキテクチャを順次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおける相違点と相互補完関係についてさらに探討します。

プライムインテレクト: トレーニングトラジェクトリが検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、信頼を必要としないAIトレーニングネットワークの構築に取り組んでおり、誰でもトレーニングに参加でき、その計算貢献に対して信頼できる報酬を得られるようにしています。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つのモジュールを通じて、検証可能でオープンな、インセンティブメカニズムが完備されたAI分散化トレーニングシステムを構築したいと考えています。

一、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と主要モジュールの価値

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

二、Prime Intellectトレーニングの重要メカニズムの詳細

PRIME-RL:デカップリング非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化トレーニングシナリオのためにカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークおよび非同期参加のために設計されています。強化学習を優先適合対象として採用し、トレーニング、推論、重みのアップロードプロセスを構造的にデカップリングし、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了できるようにし、標準化されたインターフェースを介して検証および集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは無中心スケジューリング環境での弾力的トレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減するとともに、マルチタスクの並行処理と戦略の進化をサポートする基盤を提供します。

TOPLOC:軽量なトレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察および政策の局所性チェック)は、Prime Intellectによって提案された訓練の検証可能性のコアメカニズムであり、ノードが観察データに基づいて本当に有効な戦略学習を完了したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、「観察シーケンス↔戦略更新」間の局所的一貫性の軌跡を分析することで、軽量な構造検証を完了します。これは、訓練プロセス中の行動の軌跡を検証可能なオブジェクトに変換することを初めて行っており、信頼なしでの訓練報酬配分を実現するための重要な革新であり、監査可能でインセンティブのある分散型協調訓練ネットワークを構築するための実行可能な道を提供します。

SHARDCAST: 非同期の重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重みの伝播と集約プロトコルで、非同期、帯域幅制限のある、ノードの状態が変化する実際のネットワーク環境に最適化されています。これはgossip伝播メカニズムと局所的な同期戦略を組み合わせ、複数のノードが非同期状態で部分的な更新を継続的に提出できるようにし、重みの漸進的収束と多バージョンの進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce方法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティと耐障害性を大幅に向上させ、安定した重みのコンセンサスと継続的なトレーニングの反復を構築するための核心的基盤です。

OpenDiLoCo:スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoはPrime IntellectチームがDeepMindが提唱したDiLoCoの理念に基づいて独自に実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークであり、分散化トレーニングにおける一般的な帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並列に基づいており、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジー構造を構築することで、グローバルな同期による高い通信コストを回避し、局所の隣接ノードに依存してモデルの協調トレーニングを完了することができます。非同期更新とチェックポイント耐障害機構を組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUやエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、グローバルな協力トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信基盤の一つとなっています。

PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(Prime Collective Communication Library)は、Prime Intellectによって分散化AIトレーニング環境のために特別に設計された軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリ(であるNCCL、Gloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおける適応のボトルネックを解決することを目的としています。PCCLは、疎トポロジー、勾配圧縮、低精度同期およびチェックポイント復元をサポートし、コンシューマ向けGPUおよび不安定なノードで実行でき、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信能力を支える基盤コンポーネントです。これにより、トレーニングネットワークの帯域幅耐性とデバイス互換性が大幅に向上し、真にオープンで信頼を必要としない協調トレーニングネットワークを構築するための"最後の1マイル"の通信基盤が整いました。

三、Prime Intellectのインセンティブネットワークと役割分担

Prime Intellectは、許可不要で検証可能、かつ経済的インセンティブ機構を備えたトレーニングネットワークを構築し、誰でもタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができるようにしています。プロトコルは、三つのコアロールに基づいて運用されています:

• タスクの発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数および検証基準を定義する
• トレーニングノード: ローカルトレーニングを実行し、ウェイトの更新と観測軌跡を提出する
• 検証ノード:TOPLOCメカニズムを使用してトレーニング行動の真実性を検証し、報酬計算および戦略集約に参加する

協定のコアプロセスには、タスクの発表、ノードのトレーニング、軌跡の検証、ウェイトの集約(SHARDCAST)および報酬の配布が含まれ、"実際のトレーニング行動"を中心としたインセンティブのクローズドループを形成します。

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

四、INTELLECT-2:初の検証可能な分散化トレーニングモデルのリリース

Prime Intellectは2025年5月にINTELLECT-2をリリースしました。