Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung phối hợp
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ, quá trình huấn luyện cần đầu tư tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và sự hỗ trợ của các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "ngành công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập 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 địa phương, 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 một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp hiệu suất chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ gradient và cơ chế khôi phục lỗi đạt tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả 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 thức 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 tới nhiều máy tính để cùng thực hiện, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được các tổ chức tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết tốc độ cao NVLink, do nút chính thống nhất điều phối các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút đào tạo các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
Song song mô hình: Triển khai các phần khác nhau của mô hình trên các nút khác nhau, đạt được khả năng mở rộng mạnh mẽ;
Đường ống song song: Thực hiện tuần tự theo từng giai đoạn, nâng cao thông lượng;
Phân đoạn tensor: Tinh chỉnh phân đoạn tính toán ma trận, nâng cao độ tinh vi của sự song song.
Huấn luyện 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" hợp tác để hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết các mô hình lớn chính đều được hoàn thành huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở hơn và đặc tính chống kiểm duyệt. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau (có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức để điều phối phân phát và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong việc phân tách và đồng bộ thiết bị: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị khác nhau, hiệu quả phân tách nhiệm vụ thấp;
Đầu mối hiệu suất giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc rõ rệt;
Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem các nút có thực sự tham gia vào việc 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 hoàn tác 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 toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng khả năng "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sơ khai.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại địa phương 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 việc đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có ưu thế về phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên phối hợp đáng tin cậy, không có đặc tính hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp tương đối nhẹ nhàng, phù hợp hơn để làm kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh các mô hình huấn luyện AI (Kiến trúc kỹ thuật × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng)
Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Xét về phương pháp đào tạo, Phi tập trung không áp dụng cho tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút đa dạng 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 để phân chia và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có hạn chế mạnh về quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền (như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm) bị hạn chế bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ mở; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác (như mô hình đóng nguồn doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ) lại thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của việc đào tạo Phi tập trung hiện tại.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể kích thích, đào tạo phi tập trung cho thấy triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ huấn luyện sau hành vi (như RLHF, DPO), nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ kết nối 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 và các phương thức khác.
Phi tập trung huấn luyện nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học tập liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. 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 nguyên bản trong kiến trúc hệ thống và thiết kế thuật toán, đại diện cho những hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi Gensyn và Flock.io có lộ trình thực hiện 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 đằng 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 trong mạng lưới hợp tác học tăng cường có thể xác minh được quỹ đạo đào tạo
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 được phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect mong muốn thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI phi tập trung có tính xác minh, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
Hai, Giải thích cơ chế đào tạo chính của Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ tách rời
PRIME-RL là khung mô hình và thực hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh cho các tình huống huấn luyện phi tập trung của Prime Intellect, 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 thích ứng ưu tiên, cấu trúc giải quyết quá trình huấn luyện, suy diễn và tải lên trọng số, cho phép mỗi nút huấn luyện có thể hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL thích hợp hơn để thực hiện huấn luyện linh hoạt trong môi trường không có lập lịch 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 chiến lược.
TOPLOC：Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC (Kiểm tra Quan sát Đáng tin cậy & Tính địa phương Chính sách) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh trong đào tạo được đề xuất bởi Prime Intellect, 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 như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tái tính toán toàn bộ mô hình, mà thay vào đó phân tích quỹ đạo đồng nhất cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" để hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên quá trình hành vi trong đào tạo được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi cho việc xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST：Giao thức tổng hợp và truyền bá trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và hợp nhất trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật phần mà 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 cải thiện 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 đội ngũ Prime Intellect độc lập triển khai và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của các nút. Kiến trúc của nó dựa trên phân tán dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cập nhật không đồng bộ và cơ chế phục hồi 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, nâng cao đáng kể khả năng tham gia 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 giao tiếp hợp tác
PCCL (Prime Collective Communication Library) là thư viện truyền thông nhẹ được Prime Intellect thiết kế cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện truyền thông truyền thống (như NCCL, Gloo) trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ hóa độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cốt lõi hỗ trợ khả năng truyền thông bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng lưới đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" cho cơ sở hạ tầng truyền thông nhằm xây dựng một mạng lưới đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần giấy 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 phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi xướng nhiệm vụ: xác định môi trường đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác thực
Nút huấn luyện: Thực hiện huấn luyện cục bộ, nộp cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
Nút 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 chiến lược.
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực quỹ đạo, tập hợp trọng số (SHARDCAST) và phân phát thưởng, tạo thành một vòng khép kín khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
8 thích
Phần thưởng
8
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
UnluckyMiner
· 08-12 15:32
Cuộn thì cuộn đi, cuộn thế nào cũng không thể qua được các công ty lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
MeltdownSurvivalist
· 08-12 15:32
Chi phí đào tạo này thật quá vô lý.
Xem bản gốcTrả lời0
HodlBeliever
· 08-12 15:30
Đường đua đào tạo AI này có hệ số rủi ro ba sao, khuyên nên quan sát.
Cách mạng huấn luyện AI: Sự tiến hóa công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung phối hợp
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ, quá trình huấn luyện cần đầu tư tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và sự hỗ trợ của các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "ngành công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập 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 địa phương, 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 một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp hiệu suất chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ gradient và cơ chế khôi phục lỗi đạt tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả 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 thức 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 tới nhiều máy tính để cùng thực hiện, nhằm vượt qua các nút thắt về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được các tổ chức tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết tốc độ cao NVLink, do nút chính thống nhất điều phối các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Huấn luyện 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" hợp tác để hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết các mô hình lớn chính đều được hoàn thành huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở hơn và đặc tính chống kiểm duyệt. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau (có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức để điều phối phân phát và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
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 toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng khả năng "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sơ khai.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại địa phương 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 việc đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có ưu thế về phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên phối hợp đáng tin cậy, không có đặc tính hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp tương đối nhẹ nhàng, phù hợp hơn để làm kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh các mô hình huấn luyện AI (Kiến trúc kỹ thuật × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng)
Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Xét về phương pháp đào tạo, Phi tập trung không áp dụng cho tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút đa dạng 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 để phân chia và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có hạn chế mạnh về quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền (như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm) bị hạn chế bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ mở; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác (như mô hình đóng nguồn doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ) lại thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của việc đào tạo Phi tập trung hiện tại.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể kích thích, đào tạo phi tập trung cho thấy triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ huấn luyện sau hành vi (như RLHF, DPO), nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ kết nối 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 và các phương thức khác.
Phi tập trung huấn luyện nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo Phi tập trung và học tập liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. 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 nguyên bản trong kiến trúc hệ thống và thiết kế thuật toán, đại diện cho những hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi Gensyn và Flock.io có lộ trình thực hiện 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 đằng 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 trong mạng lưới hợp tác học tăng cường có thể xác minh được quỹ đạo đào tạo
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 được phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect mong muốn thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI phi tập trung có tính xác minh, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
Hai, Giải thích cơ chế đào tạo chính của Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ tách rời
PRIME-RL là khung mô hình và thực hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh cho các tình huống huấn luyện phi tập trung của Prime Intellect, 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 thích ứng ưu tiên, cấu trúc giải quyết quá trình huấn luyện, suy diễn và tải lên trọng số, cho phép mỗi nút huấn luyện có thể hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL thích hợp hơn để thực hiện huấn luyện linh hoạt trong môi trường không có lập lịch 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 chiến lược.
TOPLOC：Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC (Kiểm tra Quan sát Đáng tin cậy & Tính địa phương Chính sách) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh trong đào tạo được đề xuất bởi Prime Intellect, 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 như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tái tính toán toàn bộ mô hình, mà thay vào đó phân tích quỹ đạo đồng nhất cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" để hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên quá trình hành vi trong đào tạo được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi cho việc xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST：Giao thức tổng hợp và truyền bá trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và hợp nhất trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật phần mà 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 cải thiện 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 đội ngũ Prime Intellect độc lập triển khai và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của các nút. Kiến trúc của nó dựa trên phân tán dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cập nhật không đồng bộ và cơ chế phục hồi 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, nâng cao đáng kể khả năng tham gia 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 giao tiếp hợp tác
PCCL (Prime Collective Communication Library) là thư viện truyền thông nhẹ được Prime Intellect thiết kế cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện truyền thông truyền thống (như NCCL, Gloo) trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ hóa độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cốt lõi hỗ trợ khả năng truyền thông bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng lưới đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" cho cơ sở hạ tầng truyền thông nhằm xây dựng một mạng lưới đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần giấy 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 phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực quỹ đạo, tập hợp trọng số (SHARDCAST) và phân phát thưởng, tạo thành một vòng khép kín khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực".
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác](