Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до технічної революції децентралізованої співпраці
У повній ціннісній ланцюжку ШІ, навчання моделей є найбільш ресурсомістким і технологічно складним етапом, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. У порівнянні зі зручними викликами на етапі інференції, процес навчання потребує безперервних інвестицій у великомасштабні обчислювальні потужності, складні процеси обробки даних і інтенсивну підтримку алгоритмів оптимізації, що є справжньою "важкою промисловістю" у побудові систем ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, методи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою даної статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним методом, який здійснюється єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання виконується від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи планування кластерів до всіх компонентів навчального фреймворку, які координуються єдиною системою контролю. Ця глибока взаємодія архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що робить її дуже придатною для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але одночасно існують проблеми з монополією даних, бар'єрами ресурсів, споживанням енергії та ризиками єдиної точки.
Розподілене навчання є домінуючим способом навчання великих моделей, його основа полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично воно має "розподілені" характеристики, загалом все ще контролюється централізованою установою для управління та синхронізації, часто працює в середовищі швидкісної локальної мережі, через технологію високошвидкісної міжмашинної зв'язку NVLink, де головний вузол координує виконання підзавдань. До основних методів належать:
Паралельність даних: кожен вузол тренує різні дані, параметри спільні, потрібно узгодити ваги моделі
Паралелізм моделі: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості;
Паралельне оброблення: поетапне послідовне виконання для підвищення пропускної здатності;
Тензорне паралельне виконання: детальне розділення матричного обчислення, підвищення паралельної гранулярності.
Розподілене навчання є комбінацією "централізованого контролю + розподіленого виконання", подібно до того, як один і той же керівник віддалено координує співпрацю кількох "офісних" працівників для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчання реалізуються цим способом.
Децентралізація тренувань означає більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні характеристики включають: кілька взаємно недовірливих вузлів (можливо, домашні комп'ютери, хмарні GPU або крайові пристрої), які співпрацюють для виконання навчальних завдань без центрального координатора, зазвичай за допомогою протоколів для розподілу завдань і співпраці, а також за рахунок механізмів криптостимулювання для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:
Гетерогенність пристроїв та труднощі розподілу: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань;
Вузьке місце в ефективності зв'язку: мережевий зв'язок нестабільний, явне вузьке місце в синхронізації градієнтів;
Відсутність надійного виконання: відсутність надійного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях;
Відсутність єдиної координації: немає центрального диспетчера, розподіл завдань, механізм відкату помилок складний.
Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група добровольців з усього світу, які по черзі вносять обчислювальну потужність для спільного тренування моделі, але "справді здійсненне великомасштабне децентралізоване тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює різні аспекти, такі як архітектура системи, комунікаційні протоколи, криптографічна безпека, економічні механізми, верифікація моделей тощо, але чи можливо "спільно ефективно + заохочувати чесність + коректність результатів" все ще знаходиться на стадії раннього прототипування.
Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленим і децентралізованим підходами акцентує увагу на місцевому зберіганні даних, централізованій агрегації параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, де важлива конфіденційність (наприклад, охорона здоров'я, фінанси). Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні координаційні можливості, одночасно володіючи перевагами розподілу даних у децентралізованому навчанні, але все ще залежить від надійної координаційної сторони і не має повністю відкритих і антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як "контрольоване децентралізоване" рішення в сценаріях, що вимагають конфіденційності, де завдання навчання, структура довіри та механізми зв'язку є відносно помірними, що робить його більш придатним для промислових перехідних архітектур.
Порівняння парадигм навчання AI (технічна архітектура × довірчі стимули × характеристики застосування)
Децентралізація тренування меж, можливості та реальні шляхи
З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У певних ситуаціях, через складну структуру завдання, високі вимоги до ресурсів або великі труднощі в співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від високої пам'яті, низької затримки та високошвидкісної пропускної здатності, що ускладнює їх ефективну сегментацію та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету (такі як медичні, фінансові, дані з обмеженим доступом) обмежені юридичними та етичними нормами, що унеможливлює їх відкритий обмін; а завдання без основи для співпраці (такі як закриті моделі підприємств або навчання внутрішніх прототипів) позбавлені зовнішньої мотивації для участі. Ці межі спільно формують реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.
Але це не означає, що децентралізоване навчання є хибною концепцією. Насправді, у випадках легких структур, що легко паралелізуються та можуть бути стимулюючими, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Серед них: донастройка LoRA, завдання після навчання, що пов'язані з вирівнюванням поведінки (такі як RLHF, DPO), навчання та маркування даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії колективного навчання з участю краю пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність та здатність терпіти гетерогенну обчислювальну потужність, що робить їх дуже придатними для спільного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.
Децентралізація тренувальних завдань адаптаційний огляд
Децентралізація тренування класичних проектів аналіз
Наразі в області децентралізованого навчання та федеративного навчання провідні блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технічної інноваційності та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та проектуванні алгоритмів, представляючи сучасні напрямки теоретичних досліджень; тоді як Gensyn та Flock.io мають відносно зрозумілі шляхи реалізації, вже можна побачити початкові інженерні досягнення. У цій статті буде поетапно розглянуто основні технології та інженерні архітектури цих п'яти проектів, а також буде додатково вивчено їхні відмінності та взаємодоповнюючі відносини в децентралізованій системі навчання AI.
Prime Intellect: Першопроходець посиленої навчальної кооперативної мережі з перевірюваними траєкторіями навчання
Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ без необхідності довіри, що дозволяє будь-кому брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити систему децентралізованого навчання ШІ з трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, яка має перевіряємість, відкритість та повноцінну мотиваційну механіку.
Один. Структура стеку протоколу Prime Intellect та цінність ключових модулів
Два, детальний аналіз ключових механізмів навчання Prime Intellect
PRIME-RL: Архітектура завдань декомпозованого асинхронного підсилювального навчання
PRIME-RL є рамковою моделлю завдань та виконання, налаштованою Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, спеціально розробленою для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний адаптивний об'єкт, структурно розділяючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, дозволяючи кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами навчання з наглядом, PRIME-RL більше підходить для реалізації гнучкого навчання в умовах безцентрового розподілу, зменшуючи складність системи та закладаючи основу для підтримки багатозадачного паралельного виконання та еволюції стратегій.
TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання
TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, для визначення того, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторного обчислення повної моделі, а завершує верифікацію легкого структури шляхом аналізу локальних узгоджених траєкторій між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії". Вперше він перетворює поведінкові траєкторії в об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовим нововведенням для реалізації розподілу нагород за навчання без необхідності довіри, забезпечуючи життєздатний шлях для побудови децентралізованої мережі співпраці з можливістю аудиту та стимулювання.
SHARDCAST: Асинхронний ваговий агрегат та протокол передачі
SHARDCAST є протоколом вагового поширення та агрегації, розробленим Prime Intellect, який спеціально оптимізований для асинхронних, обмежених по пропускній здатності та з мінливим станом вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм поширення gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам безперервно надсилати часткові оновлення в умовах асинхронного стану, забезпечуючи поступову конвергенцію ваг та еволюцію кількох версій. У порівнянні з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, що є основною основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.
OpenDiLoCo є комунікаційною оптимізаційною рамкою, незалежно реалізованою та відкритою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально розробленою для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна спроможність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, які часто виникають під час децентралізованого навчання. Його архітектура базується на паралелізмі даних, шляхом побудови розріджених топологій, таких як Кільце, Розширювач, Малосвітова тощо, що дозволяє уникнути високих витрат на комунікацію глобальної синхронізації, і лише покладається на локальні сусідні вузли для виконання спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронні оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та краєвим пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи доступність глобального кооперативного навчання, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.
PCCL: Бібліотека координаційного зв'язку
PCCL (Prime Collective Communication Library) є легковаговою бібліотекою зв'язку, створеною компанією Prime Intellect для децентралізованого середовища тренування ШІ, що має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних бібліотек зв'язку (таких як NCCL, Gloo) на гетерогенних пристроях та в умовах низької пропускної здатності мережі. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є основним компонентом, що підтримує асинхронні можливості зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Він значно підвищує терпимість до пропускної здатності тренувальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи "останні милі" комунікаційної інфраструктури для створення дійсно відкритої, без довіри, кооперативної тренувальної мережі.
Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей
Prime Intellect побудував бездозвільну, верифіковану, з економічним стимулом тренувальну мережу, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороду на основі реальних внесків. Протокол працює на основі трьох основних ролей:
Ініціатор завдання: визначає навчальне середовище, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
Навчальні вузли: виконання локального навчання, подача оновлень ваг та спостережуваних траєкторій
Вузли перевірки: використання механізму TOPLOC для перевірки достовірності навчальної поведінки та участь у розрахунку винагороди та агрегації стратегій
Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг (SHARDCAST) та виплату винагород, що формує інвестиційний замкнутий цикл навколо "реальної навчальної поведінки".
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
UnluckyMiner
· 08-12 15:32
Крути, що крутиш, але не обійдеш великі компанії.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MeltdownSurvivalist
· 08-12 15:32
Ця вартість навчання просто абсурдна.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlBeliever
· 08-12 15:30
Цей етап тренування штучного інтелекту має ризиковий коефіцієнт три зірки. Рекомендується спостерігати.
Революція в навчанні ШІ: технологічна еволюція від централізованого контролю до Децентралізації співпраці
Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до технічної революції децентралізованої співпраці
У повній ціннісній ланцюжку ШІ, навчання моделей є найбільш ресурсомістким і технологічно складним етапом, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. У порівнянні зі зручними викликами на етапі інференції, процес навчання потребує безперервних інвестицій у великомасштабні обчислювальні потужності, складні процеси обробки даних і інтенсивну підтримку алгоритмів оптимізації, що є справжньою "важкою промисловістю" у побудові систем ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, методи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою даної статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним методом, який здійснюється єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання виконується від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи планування кластерів до всіх компонентів навчального фреймворку, які координуються єдиною системою контролю. Ця глибока взаємодія архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що робить її дуже придатною для навчання великих моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але одночасно існують проблеми з монополією даних, бар'єрами ресурсів, споживанням енергії та ризиками єдиної точки.
Розподілене навчання є домінуючим способом навчання великих моделей, його основа полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично воно має "розподілені" характеристики, загалом все ще контролюється централізованою установою для управління та синхронізації, часто працює в середовищі швидкісної локальної мережі, через технологію високошвидкісної міжмашинної зв'язку NVLink, де головний вузол координує виконання підзавдань. До основних методів належать:
Розподілене навчання є комбінацією "централізованого контролю + розподіленого виконання", подібно до того, як один і той же керівник віддалено координує співпрацю кількох "офісних" працівників для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчання реалізуються цим способом.
Децентралізація тренувань означає більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його основні характеристики включають: кілька взаємно недовірливих вузлів (можливо, домашні комп'ютери, хмарні GPU або крайові пристрої), які співпрацюють для виконання навчальних завдань без центрального координатора, зазвичай за допомогою протоколів для розподілу завдань і співпраці, а також за рахунок механізмів криптостимулювання для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:
Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група добровольців з усього світу, які по черзі вносять обчислювальну потужність для спільного тренування моделі, але "справді здійсненне великомасштабне децентралізоване тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює різні аспекти, такі як архітектура системи, комунікаційні протоколи, криптографічна безпека, економічні механізми, верифікація моделей тощо, але чи можливо "спільно ефективно + заохочувати чесність + коректність результатів" все ще знаходиться на стадії раннього прототипування.
Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленим і децентралізованим підходами акцентує увагу на місцевому зберіганні даних, централізованій агрегації параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, де важлива конфіденційність (наприклад, охорона здоров'я, фінанси). Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні координаційні можливості, одночасно володіючи перевагами розподілу даних у децентралізованому навчанні, але все ще залежить від надійної координаційної сторони і не має повністю відкритих і антикорупційних характеристик. Його можна розглядати як "контрольоване децентралізоване" рішення в сценаріях, що вимагають конфіденційності, де завдання навчання, структура довіри та механізми зв'язку є відносно помірними, що робить його більш придатним для промислових перехідних архітектур.
Порівняння парадигм навчання AI (технічна архітектура × довірчі стимули × характеристики застосування)
Децентралізація тренування меж, можливості та реальні шляхи
З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У певних ситуаціях, через складну структуру завдання, високі вимоги до ресурсів або великі труднощі в співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від високої пам'яті, низької затримки та високошвидкісної пропускної здатності, що ускладнює їх ефективну сегментацію та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету (такі як медичні, фінансові, дані з обмеженим доступом) обмежені юридичними та етичними нормами, що унеможливлює їх відкритий обмін; а завдання без основи для співпраці (такі як закриті моделі підприємств або навчання внутрішніх прототипів) позбавлені зовнішньої мотивації для участі. Ці межі спільно формують реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.
Але це не означає, що децентралізоване навчання є хибною концепцією. Насправді, у випадках легких структур, що легко паралелізуються та можуть бути стимулюючими, децентралізоване навчання демонструє чіткі перспективи застосування. Серед них: донастройка LoRA, завдання після навчання, що пов'язані з вирівнюванням поведінки (такі як RLHF, DPO), навчання та маркування даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії колективного навчання з участю краю пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність та здатність терпіти гетерогенну обчислювальну потужність, що робить їх дуже придатними для спільного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші способи.
Децентралізація тренувальних завдань адаптаційний огляд
Децентралізація тренування класичних проектів аналіз
Наразі в області децентралізованого навчання та федеративного навчання провідні блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технічної інноваційності та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та проектуванні алгоритмів, представляючи сучасні напрямки теоретичних досліджень; тоді як Gensyn та Flock.io мають відносно зрозумілі шляхи реалізації, вже можна побачити початкові інженерні досягнення. У цій статті буде поетапно розглянуто основні технології та інженерні архітектури цих п'яти проектів, а також буде додатково вивчено їхні відмінності та взаємодоповнюючі відносини в децентралізованій системі навчання AI.
Prime Intellect: Першопроходець посиленої навчальної кооперативної мережі з перевірюваними траєкторіями навчання
Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ без необхідності довіри, що дозволяє будь-кому брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити систему децентралізованого навчання ШІ з трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, яка має перевіряємість, відкритість та повноцінну мотиваційну механіку.
Один. Структура стеку протоколу Prime Intellect та цінність ключових модулів
Два, детальний аналіз ключових механізмів навчання Prime Intellect
PRIME-RL: Архітектура завдань декомпозованого асинхронного підсилювального навчання
PRIME-RL є рамковою моделлю завдань та виконання, налаштованою Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, спеціально розробленою для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний адаптивний об'єкт, структурно розділяючи процеси навчання, висновку та завантаження ваг, дозволяючи кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами верифікації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами навчання з наглядом, PRIME-RL більше підходить для реалізації гнучкого навчання в умовах безцентрового розподілу, зменшуючи складність системи та закладаючи основу для підтримки багатозадачного паралельного виконання та еволюції стратегій.
TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання
TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, для визначення того, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторного обчислення повної моделі, а завершує верифікацію легкого структури шляхом аналізу локальних узгоджених траєкторій між "послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії". Вперше він перетворює поведінкові траєкторії в об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовим нововведенням для реалізації розподілу нагород за навчання без необхідності довіри, забезпечуючи життєздатний шлях для побудови децентралізованої мережі співпраці з можливістю аудиту та стимулювання.
SHARDCAST: Асинхронний ваговий агрегат та протокол передачі
SHARDCAST є протоколом вагового поширення та агрегації, розробленим Prime Intellect, який спеціально оптимізований для асинхронних, обмежених по пропускній здатності та з мінливим станом вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм поширення gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам безперервно надсилати часткові оновлення в умовах асинхронного стану, забезпечуючи поступову конвергенцію ваг та еволюцію кількох версій. У порівнянні з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, що є основною основою для побудови стабільного консенсусу ваг та безперервної ітерації навчання.
OpenDiLoCo: Рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк
OpenDiLoCo є комунікаційною оптимізаційною рамкою, незалежно реалізованою та відкритою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально розробленою для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна спроможність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, які часто виникають під час децентралізованого навчання. Його архітектура базується на паралелізмі даних, шляхом побудови розріджених топологій, таких як Кільце, Розширювач, Малосвітова тощо, що дозволяє уникнути високих витрат на комунікацію глобальної синхронізації, і лише покладається на локальні сусідні вузли для виконання спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронні оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та краєвим пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи доступність глобального кооперативного навчання, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови децентралізованої навчальної мережі.
PCCL: Бібліотека координаційного зв'язку
PCCL (Prime Collective Communication Library) є легковаговою бібліотекою зв'язку, створеною компанією Prime Intellect для децентралізованого середовища тренування ШІ, що має на меті вирішити проблеми адаптації традиційних бібліотек зв'язку (таких як NCCL, Gloo) на гетерогенних пристроях та в умовах низької пропускної здатності мережі. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є основним компонентом, що підтримує асинхронні можливості зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Він значно підвищує терпимість до пропускної здатності тренувальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи "останні милі" комунікаційної інфраструктури для створення дійсно відкритої, без довіри, кооперативної тренувальної мережі.
Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей
Prime Intellect побудував бездозвільну, верифіковану, з економічним стимулом тренувальну мережу, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороду на основі реальних внесків. Протокол працює на основі трьох основних ролей:
Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг (SHARDCAST) та виплату винагород, що формує інвестиційний замкнутий цикл навколо "реальної навчальної поведінки".
![Еволюція парадигми навчання AI: від централізованого контролю до Децентралізація кооперації технологічна революція](