Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к децентрализованной кооперации в технологической революции

В полной цепочке создания ценности ИИ этап обучения модели является наиболее ресурсоемким и с наивысшим техническим порогом, что напрямую определяет предельные возможности модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных масштабных вычислительных затрат, сложных процессов обработки данных и поддержки высокоинтенсивных алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжелой промышленностью" в создании систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, обсуждаемое в данной статье.

Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, когда все процессы обучения выполняются единственной организацией на локальном высокопроизводительном кластере, начиная от аппаратного обеспечения (, такого как NVIDIA GPU ), базового программного обеспечения (, такого как CUDA, cuDNN ), систем управления кластерами (, таких как Kubernetes ), и заканчивая фреймворками для обучения (, такими как PyTorch на основе NCCL. Все компоненты координируются единым управляющим системой. Эта глубоко согласованная архитектура позволяет достичь оптимальной эффективности в совместном использовании памяти, синхронизации градиентов и механизмах отказоустойчивости, что делает ее очень подходящей для обучения крупных моделей, таких как GPT, Gemini, обладая высокой эффективностью и контролируемыми ресурсами, но одновременно сталкивается с проблемами монополии данных, барьеров ресурсов, потребления энергии и рисков единой точки отказа.

Распределённое обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время, его суть заключается в разбиении задач обучения модели и распределении их для совместного выполнения на нескольких машинах, чтобы преодолеть ограничения вычислений и хранения на одном компьютере. Несмотря на то, что физически оно обладает характеристиками "Децентрализация", в целом оно все еще контролируется централизованным органом для управления и синхронизации, часто работает в среде высокоскоростной локальной сети, используя технологию высокоскоростной межсоединительной шины NVLink для единой координации подзадач главным узлом. Основные методы включают:

• Параллельная обработка данных: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо соответствие весам модели
• Модельная параллельность: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости
• Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности
• Тензорное параллельное вычисление: детальная сегментация матричных вычислений, повышение степени параллелизма

Распределенное обучение – это комбинация "централизованного управления + распределенного выполнения", аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно управляет работой нескольких сотрудников из "офисов" для выполнения задачи. В настоящее время практически все основные большие модели )GPT-4, Gemini, LLaMA и др. ( обучаются таким образом.

Децентрализация обучения представляет собой более открытую и устойчивую к цензуре будущую траекторию. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверяющих друг другу узлов ) могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или крайними устройствами (, которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно с помощью протоколов для распределения задач и сотрудничества, а также с использованием механизмов криптоощущения для обеспечения честности вклада. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:

• Сложности с гетерогенностью устройств и разделением задач: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач
• Бутылочное горлышко эффективности связи: нестабильная сеть связи, очевидное бутылочное горлышко синхронизации градиентов
• Отсутствие доверенного выполнения: отсутствие доверенной среды выполнения, сложно проверить, действительно ли узлы участвуют в вычислениях
• Отсутствие единой координации: нет центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизмы отката при аномалиях

Децентрализация тренировки можно понять как: группа глобальных волонтеров, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, однако "действительно жизнеспособная крупномасштабная децентрализация тренировок" все еще является системной инженерной проблемой, затрагивающей архитектуру системы, коммуникационные протоколы, безопасность шифрования, экономические механизмы, верификацию моделей и другие аспекты, но вопрос о том, сможет ли это быть "совместным эффективным + мотивировать честность + правильные результаты", все еще находится на стадии раннего прототипирования.

Федеративное обучение как переходная форма между распределенной и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина, финансы). Федеративное обучение имеет инженерную структуру распределенного обучения и локальные совместные возможности, одновременно обладая преимуществами распределенных данных в Децентрализация, но все же зависит от доверенной стороны-координатора и не обладает полностью открытыми и антикоррупционными характеристиками. Его можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в сценариях соблюдения конфиденциальности, где задачи обучения, структура доверия и механизмы связи относительно умеренны, что делает его более подходящим в качестве переходной архитектуры развертывания в промышленности.

( Полный сравнительный анализ парадигм обучения ИИ) Техническая архитектура × Мотивация доверия × Характеристики применения###

( Децентрализация тренировочные границы, возможности и реальные пути

С точки зрения парадигмы обучения, Децентрализация обучения не подходит для всех типов задач. В некоторых сценариях, из-за сложной структуры задач, высоких требований к ресурсам или трудностей в сотрудничестве, она по своей природе не подходит для эффективного выполнения на гетерогенных, доверительных узлах. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой памяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи с сильными ограничениями по конфиденциальности данных и суверенитету ), такие как медицина, финансы и конфиденциальные данные ###, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; а задачи (, которые не имеют основы для совместного стимулирования, такие как закрытые модели предприятий или внутреннее прототипирование ), не вызывают внешнего интереса. Эти границы составляют реальные ограничения текущего Децентрализации обучения.

Но это не означает, что Децентрализация обучения является ложной концепцией. На самом деле, в задачах с легкой структурой, легкой параллелизацией и возможностью стимуляции, Децентрализация обучения демонстрирует явные перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи после обучения, такие как RLHF, DPO(, задачи по краудсорсингу данных и аннотации, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи обычно обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и толерантностью к гетерогенным вычислительным мощностям, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, протоколы Swarm, распределенные оптимизаторы и т.д.

)# Обзор соответствия задачам обучения в условиях Децентрализации

Децентрализация тренировки классических проектов анализа

В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения среди представительных блокчейн-проектов можно выделить Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили много оригинальных исследований в области системной архитектуры и дизайна алгоритмов, представляя последние направления теоретических исследований; в то время как у Gensyn и Flock.io путь реализации относительно четкий, уже можно увидеть первоначальный прогресс в инженерной реализации. В данной статье будут последовательно разобраны основные технологии и инженерные архитектуры этих пяти проектов, а также дополнительно обсуждены их различия и взаимодополняющие отношения в рамках децентрализованной системы AI обучения.

(# Prime Intellect: Пионер сетей совместного обучения с проверяемыми траекториями обучения

Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать заслуженные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную систему обучения ИИ с верифицируемостью, открытостью и полноценным механизмом стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Один, структура стеков протоколов Prime Intellect и ценность ключевых модулей

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализации и кооперации – технологическая революция])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###

Два, Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect

PRIME-RL: Архитектура задач асинхронного усиленного обучения с разъединением

PRIME-RL — это рамка моделирования и выполнения задач, разработанная Prime Intellect для децентрализованных тренировочных сценариев, специально созданная для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Она использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного объекта адаптации, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, позволяя каждому тренировочному узлу независимо завершать цикл задач на локальном уровне и взаимодействовать через стандартизированные интерфейсы с механизмами валидации и агрегации. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL более подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельного выполнения нескольких задач и эволюции стратегий.

TOPLOC: Легковесный механизм верификации поведения тренировки

TOPLOC###Доверенное Наблюдение и Проверка Политики-Локальности( является основной механизмом проверки обучаемости, предложенным Prime Intellect, который используется для определения, завершил ли узел действительно эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от полной переработки модели, а вместо этого анализирует локальные последовательности согласованности между "наблюдательными последовательностями ↔ обновлениями стратегий", чтобы завершить верификацию облегченной структуры. Он впервые превращает поведенческие траектории в обучающем процессе в проверяемые объекты, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет жизнеспособный путь для построения проверяемой и стимулирующей сети децентрализованного совместного обучения.

SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегирования и распространения весов

SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации весов, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для асинхронных, ограниченных по пропускной способности и изменяющихся по состоянию узлов реальных сетевых сред. Он сочетает в себе механизм распространения gossip и стратегии локальной синхронизации, позволяя нескольким узлам непрерывно отправлять частичные обновления в условиях несинхронизации, достигая прогрессивного сближения весов и эволюции нескольких версий. По сравнению с централизованными или синхронными методами AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и устойчивость к сбоям в децентрализованном обучении, являясь основной основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.

OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка

OpenDiLoCo — это оптимизированный коммуникационный фреймворк, независимо реализованный и открытый командой Prime Intellect на основе концепции DiLoCo, предложенной DeepMind, специально разработанный для решения таких проблем, как ограниченная полоса пропускания, гетерогенность устройств и нестабильность узлов, которые часто встречаются в процессе Децентрализация. Его архитектура основана на параллельной обработке данных и использует разреженные топологические структуры, такие как Ring, Expander и Small-World, чтобы избежать высоких затрат на коммуникацию при глобальной синхронизации, полагаясь только на локальных соседей для совместной тренировки модели. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом восстановления после сбоя, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и краевым устройствам стабильно участвовать в обучающих задачах, значительно повышая доступность глобального сотрудничества в обучении и являясь одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения сети Децентрализация.

PCCL: Библиотека координационной связи

PCCL)Prime Collective Communication Library( является легковесной библиотекой связи, разработанной Prime Intellect для Децентрализация AI тренировочной среды, направленной на решение проблем адаптации традиционных библиотек связи), таких как NCCL и Gloo(, в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах и является основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Она значительно повышает устойчивость пропускной способности сети во время обучения и совместимость устройств, открывая "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для создания действительно открытой, ненадежной сети совместного обучения.

Три, Система стимулов Prime Intellect и распределение ролей

Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешений, является проверяемой и имеет экономические стимулы, позволяя каждому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех основных ролей:

• Инициатор задания: определение обучающей среды, начальной модели, функции вознаграждения и стандартов валидации
• Узел обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений весов и наблюдательных траекторий
• Узлы проверки: используют механизм TOPLOC для проверки подлинности обучающего поведения и участвуют в расчете вознаграждений и агрегации стратегий.

Ядро протокола включает в себя публикацию задач, обучение узлов, валидацию траекторий, агрегацию весов ) SHARDCAST ( и распределение вознаграждений, формируя замкнутый цикл стимулов вокруг "реального обучающего поведения".

![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация обучающей модели

Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это полный