Chén thánh Crypto AI: Khám phá tiên phong về đào tạo Phi tập trung

Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, trực tiếp quyết định giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn một cách liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ từ các thuật toán tối ưu cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và huấn luyện phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.

Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong một cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này làm cho việc chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tốt nhất, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với những lợi thế như hiệu suất cao, tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.

Huấn luyện phân tán là phương pháp chính trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là chia nhỏ nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối đến nhiều máy để thực hiện đồng thời, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ trên một máy. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn do các tổ chức trung tâm kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng nội bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết NVLink tốc độ cao, do nút chính phối hợp các nhiệm vụ con một cách thống nhất. Các phương pháp chính bao gồm:

• Dữ liệu song song: Mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
• Mô hình song song: Triển khai các phần khác nhau của mô hình trên các nút khác nhau, đạt được khả năng mở rộng mạnh mẽ
• Ống dẫn song song: Thực hiện theo giai đoạn tuần tự, tăng khả năng thông lượng
• Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận, nâng cao độ mịn của sự song song

Đào tạo phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" phối hợp hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết các mô hình lớn chính đều được đào tạo theo cách này.

Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) hợp tác để hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không có bộ điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:

• Thiết bị dị hợp và khó khăn trong việc chia tách: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị dị hợp, hiệu suất chia tách nhiệm vụ thấp.
• Độ trễ trong giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, điểm nghẽn đồng bộ gradient rõ ràng
• Thiếu thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia tính toán hay không
• Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, việc phân phối nhiệm vụ và cơ chế quay lại bất thường phức tạp

Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu ban đầu.

Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại chỗ và tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, trong khi vẫn có lợi thế phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không hoàn toàn mở và không có khả năng chống kiểm duyệt. Có thể coi đây là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, tương đối ôn hòa trong nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp, thích hợp hơn để làm cấu trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.

Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế

Xét về phương thức đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên cực kỳ cao hoặc khó khăn trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút dị thể và không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể chia sẻ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh bị hạn chế bởi tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể mở chia sẻ; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau cấu thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện tại.

Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Trên thực tế, trong các loại nhiệm vụ nhẹ cấu trúc, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo các mô hình nền tảng nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các tình huống đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, tính liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán, v.v.

![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong về đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(

Phi tập trung đào tạo phân tích dự án cổ điển

Hiện nay, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học tập liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu chủ yếu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong thực hiện kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể nhìn thấy những tiến bộ ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật phía sau năm dự án này, và tiếp tục thảo luận về sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI Phi tập trung.

) Prime Intellect: Người tiên phong mạng hợp tác học tăng cường có thể xác minh được quỹ đạo huấn luyện

Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin cậy, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, cởi mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.

(# 01、Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính

![Cúp thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp###

02、Giải thích chi tiết về cơ chế huấn luyện Prime Intellect

PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách

PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi nhiệm vụ được tùy chỉnh bởi Prime Intellect cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, tách rời cấu trúc của quá trình đào tạo, suy luận và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và phối hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa với cơ chế xác minh và tổng hợp. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có lịch trình trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chính sách.

TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ

TOPLOC(Đối Tượng Quan Sát Đáng Tin Cậy & Kiểm Tra Địa Phương) là cơ chế cốt lõi để huấn luyện có thể xác minh được mà Prime Intellect đưa ra, dùng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích quỹ đạo nhất quán cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược", hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Nó lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình huấn luyện thành đối tượng có thể xác minh, là sự đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có động lực.

SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền thông trọng số bất đồng bộ

SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và đào tạo lặp liên tục.

OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt

OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên triết lý DiLoCo, được thiết kế đặc biệt để đối phó với các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và nút không ổn định. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topologie thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo mô hình hợp tác. Kết hợp cập nhật không đồng bộ và cơ chế chịu lỗi điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và thiết bị biên cũng có thể tham gia ổn định vào các nhiệm vụ đào tạo, cải thiện đáng kể khả năng tham gia vào đào tạo hợp tác toàn cầu, là một trong những cơ sở hạ tầng giao tiếp quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.

PCCL: Thư viện truyền thông hợp tác

PCCL###Prime Collective Communication Library( là thư viện truyền thông nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt về khả năng thích ứng của các thư viện truyền thông truyền thống trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục từ điểm dừng, có thể hoạt động trên GPU tiêu dùng và nút không ổn định, là thành phần cơ sở hỗ trợ khả năng truyền thông không đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng huấn luyện và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối cùng" của cơ sở hạ tầng truyền thông để xây dựng mạng huấn luyện hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.

![Cúp thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

)# 03、Prime Intellect khuyến khích mạng lưới và phân công vai trò

Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận thưởng dựa trên đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:

• Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác thực
• Nút đào tạo: Thực hiện đào tạo địa phương, gửi cập nhật trọng số và quan sát quỹ đạo
• Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác thực tính xác thực của hành vi đào tạo, và tham gia vào việc tính toán phần thưởng và tổng hợp các chiến lược.

Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".

![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(

)# 04, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên

Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được đào tạo thông qua sự hợp tác của các nút phi tập trung không cần tin cậy, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành bởi sự hợp tác đào tạo của hơn 100 nút GPU không đồng nhất trải rộng trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn bất đồng bộ, thời gian đào tạo vượt quá 400 giờ, cho thấy tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác bất đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là một khái niệm "đào tạo tức là đồng thuận" mà Prime Intellect đã đưa ra.