クリプトAIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

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に比べて、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、複雑なデータ処理プロセス、高強度の最適化アルゴリズムのサポートが必要であり、AIシステムの構築における真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニングの方法は4つのカテゴリーに分類できます：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、およびこの記事で重点的に議論する分散化トレーニング。

集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、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、基盤ソフトウェア、クラスタースケジューリングシステムからトレーニングフレームワークの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。このような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メカニズムの効率を最適化し、GPTや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、高い効率と資源の制御が可能な利点がありますが、同時にデータの独占、資源の壁、エネルギー消費、単一障害リスクなどの問題も存在します。

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方式であり、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により、単一マシン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」の特性を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、スケジューリング、同期され、通常は高速ローカルエリアネットワーク環境で動作し、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:

• データ並列: 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ります。
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードにデプロイし、強力な拡張性を実現する
• パイプライン並行: 段階的な直列実行により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分割、並列粒度の向上

分散化トレーニングは「集中制御 + 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」の従業員に指示してタスクを完了させることに例えられます。現在、ほぼすべての主流の大モデルはこの方法でトレーニングを完了しています。

分散化トレーニングは、よりオープンで検閲に対する特性を持つ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で協力してトレーニングタスクを完了することです。通常、プロトコルによってタスクの配信と協力が促進され、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保証されます。このモデルが直面する主な課題には次のようなものがあります:

• 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明らかである
• 信頼できる実行の欠如: 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確認するのが難しい
• 統一した調整の欠如:中央調整装置がなく、タスクの配布や異常のロールバックメカニズムが複雑である

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てモデルを協調的にトレーニングすることとして理解できますが、"真に実行可能な大規模分散化トレーニング"は依然としてシステム的な工程の課題であり、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、モデル検証など複数の側面が関わっています。しかし、"協調的に効果的 + 誠実にインセンティブ + 結果が正しい"が実現できるかはまだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデラルラーニングは、分散型と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持、モデルパラメータの集中集約を強調しており、プライバシーコンプライアンスを重視するシナリオ(（医療、金融)）に適しています。フェデラルラーニングは、分散トレーニングのエンジニアリング構造とローカル協調能力を持ち、同時に分散化トレーニング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える特性は持っていません。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"の一形態と見なすことができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムのすべてにおいて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。

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分散化トレーニングの境界、機会と現実の道筋

トレーニングパラダイムの観点から見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプには適していません。特定のシナリオでは、タスク構造が複雑で、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、異種の信用のないノード間で効率的に完了するのは本質的に難しいです。例えば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存し、オープンネットワーク内で効果的に分割や同期することが難しいです; データプライバシーと主権の制限が強いタスクは法律や倫理的制約に制限され、オープンに共有することができません; そして、協力のインセンティブが欠如しているタスクは外部からの参加動機が不足しています。これらの境界は、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、これが分散化トレーニングが無意味であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で、並列化が容易で、インセンティブが得られ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可能性を示しています。これには、LoRA微調整、行動整合型後処理タスク(、RLHF、DPO)、データクラウドソーシングトレーニングおよびラベリングタスク、リソース制御の小型基盤モデルのトレーニング、エッジデバイスの協調トレーニングシナリオなどが含まれます。これらのタスクは、一般的に高い並列性、低い結合性、異種計算能力に対する耐性を持っており、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。

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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、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独自の探求を提案しており、現在の理論研究の最前線を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実現経路は比較的明確であり、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の道を順次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるそれらの違いと相補関係についてさらに探討します。

プライムインテレクト:トレーニング軌跡が検証可能な強化学習協同ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰もが参加でき、計算貢献に対して信頼できる報酬を得られる、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います。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つの主要モジュールを通じて、検証可能でオープン、かつ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。

01、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

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02、Prime Intellectのトレーニングの重要なメカニズムの詳細

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、異種ネットワークと非同期参加のために設計されています。強化学習を優先適応対象として採用し、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分離し、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は中央管理のない環境での弾力的なトレーニングの実現により適しており、システムの複雑さを低減するだけでなく、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築いています。

TOPLOC:軽量トレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察とポリシー・ローカリティチェック)は、Prime Intellectが提案したトレーニング検証可能性の核心メカニズムであり、ノードが観察データに基づいて有効な戦略学習を実施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、"観測シーケンス↔戦略更新"間の局所的一貫性トレースを分析することで、軽量構造の検証を完了します。これは、トレーニングプロセス中の行動トレースを検証可能なオブジェクトに変換することを初めて実現し、信頼なしでのトレーニング報酬配分を可能にする重要な革新であり、監査可能でインセンティブを持つ分散型協力トレーニング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: Asynchronous Weight Aggregation & Propagation Protocol(非同期重み集約および伝播プロトコル)

SHARDCASTはPrime Intellectによって設計された重み伝播および集約プロトコルであり、非同期、帯域幅が制限され、ノードの状態が変動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ており、複数のノードが非同期の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手法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重みの合意と継続的なトレーニング反復を構築するためのコア基盤です。

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DiLoCoの理念に基づいて独立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、分散化トレーニングにおける帯域幅の制約、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き、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジー構造を構築することで、全体同期による高い通信コストを回避し、局所的な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します。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、世界的な協力トレーニングの参加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インフラ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が分散化AIトレーニング環境のために特別に設計した軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリが異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおいて適応する際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、スパーストポロジー、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上で動作可能であり、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。これは、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を大幅に向上させ、真にオープンで信頼を必要としない共同トレーニングネットワークの構築における"最後の一マイル"の通信基盤を切り開きました。

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03、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、経済的インセンティブメカニズム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、三つの主要な役割に基づいて運営されます:

• タスク発起者: 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、重みの更新と観測トレースを提出する
• 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、報酬計算と戦略集約に参加します。

プロトコルのコアプロセスは、タスクの公開、ノードの訓練、軌跡の検証、重みの集約(SHARDCAST)および報酬の配布を含み、「実際の訓練行動」を中心にしたインセンティブのクローズドループを構成しています。

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04、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を発表しました。これは、世界初の非同期で信頼を必要としない分散化ノード協力によって訓練された強化学習の大規模モデルで、パラメータサイズは32Bです。INTELLECT-2モデルは、三大陸に広がる100以上のGPU異種ノードの協調訓練によって完成され、完全な非同期アーキテクチャを使用し、訓練時間は400時間を超え、非同期協力ネットワークの実現可能性と安定性を示しました。このモデルは、性能の突破だけでなく、Prime Intellectが提唱する「訓練即合意」パラダイムでもあります。