Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої кооперації

У повному ланцюгу вартості ШІ навчання моделей є етапом з найбільшим споживанням ресурсів та найвищими технологічними бар'єрами, що безпосередньо визначає граничну здатність моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагих викликів на етапі висновків, процес навчання потребує тривалих інвестицій у масштабні обчислювальні потужності, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що є справжньою «важкою промисловістю» у будівництві систем ШІ. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.

Централізоване навчання є найбільш поширеним традиційним способом, який виконується єдиним підприємством на локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи керування кластером до всіх компонентів навчального фреймворка, координується єдиною системою контролю. Така архітектура глибокої співпраці забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості, що робить її дуже підходящою для навчання масштабних моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але водночас існують проблеми з монополією на дані, бар'єрами для ресурсів, споживанням енергії та ризиками одноточкової відмови.

Розподілене навчання є основним методом навчання великих моделей сьогодні, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень і зберігання на одній машині. Хоча фізично має «розподілені» характеристики, загалом все ще контролюється централізованими установами для управління та синхронізації, часто працює в середовищі високошвидкісної локальної мережі, за допомогою технології високошвидкісної зв'язки NVLink, головний вузол координує виконання всіх підзавдань. Основні методи включають:

• Дані паралельно: кожен вузол навчає різні дані, параметри спільні, потрібно узгодити ваги моделі
• Модельна паралельність: розгортання різних частин моделі на різних вузлах для досягнення високої масштабованості;
• Паралельні конвеєри: послідовне виконання по етапах, підвищення пропускної спроможності;
• Тензорна паралельність: деталізація розподілу матричних обчислень, покращення паралельної гранулярності.

Розподілене навчання є поєднанням «централізованого контролю + розподіленого виконання», аналогічно тому, як один і той же керівник віддалено керує співробітниками кількох «офісів» для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються саме таким чином.

Децентралізація тренування означає більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Основною характеристикою є: кілька недовірливих вузлів спільно виконують завдання навчання без центрального координатора, зазвичай через протокол, що керує розподілом завдань та співпрацею, та за допомогою механізму криптостимулів для забезпечення чесності внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:

• Гетерогенність пристроїв та труднощі сегментації: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність сегментації завдань;
• Вузьке місце в ефективності зв'язку: нестабільний мережевий зв'язок, помітне вузьке місце в синхронізації градієнтів;
• Відсутність довіреного виконання: нестача довіреного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузли беруть участь у обчисленнях;
• Відсутність єдиного координаційного центру: немає центрального диспетчера, розподіл завдань та механізм відкату аномалій складний.

Децентралізація тренування можна розуміти як: група добровольців з усього світу, які спільно вносять обчислювальну потужність для тренування моделі, але «справді здійсненне масштабне децентралізоване тренування» все ще є системною інженерною проблемою, що охоплює архітектуру системи, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, верифікацію моделей та інші аспекти, але чи можливо «спільно ефективно + стимулювати чесність + отримати правильні результати» все ще перебуває на стадії раннього прототипування.

Федеративне навчання як перехідна форма між розподіленістю та Децентралізація, підкреслює збереження даних локально, концентрацію агрегування параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, які акцентують увагу на відповідності приватності. Федеративне навчання має інженерну структуру розподіленого навчання та локальні можливості співпраці, одночасно володіючи перевагами розподілених даних у Децентралізація навчанні, але все ще залежить від надійної координуючої сторони і не має повністю відкритих і антицензурних характеристик. Це можна розглядати як «контрольовану Децентралізація» у сценаріях відповідності приватності, де навчальні завдання, структура довіри та комунікаційні механізми є відносно м'якими, що робить його більш підходящим як перехідну архітектуру для промисловості.

Децентралізація тренування меж, можливості та реальні шляхи

З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У певних сценаріях, через складну структуру завдань, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або високий рівень складності співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, недовіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто вимагає великої пам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективне розподіл і синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильними обмеженнями конфіденційності даних та суверенітету обмежені юридичними нормами та етичними обмеженнями, що заважає їх відкритому обміну; а завдання, які не мають основи для співпраці, позбавлені зовнішніх стимулів для участі. Ці межі разом складають реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.

Але це не означає, що децентралізоване навчання є хибним твердженням. Насправді, у типах завдань, які є легкими за структурою, легко паралельними і можуть бути стимульованими, децентралізоване навчання демонструє чітку перспективу застосування. Сюди входять, але не обмежуються: LoRA доопрацювання, завдання після навчання з поведінковою узгодженістю, завдання навчання та маркування даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і терпимість до гетерогенної обчислювальної потужності, що робить їх дуже відповідними для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші методи.

Децентралізація тренування класичних проєктів аналіз

Наразі в області децентралізованого навчання та федеративного навчання, представницькі проекти блокчейну включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технологічної інноваційності та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai запропонували чимало оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмічному дизайні, представляючи передові напрямки сучасних теоретичних досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io є відносно зрозумілими, вже можна спостерігати початковий інженерний прогрес.

Prime Intellect: Тренувальна траєкторія може бути перевірена у зміцненні навчання кооперативної мережі піонера

Prime Intellect прагне створити мережу тренування ШІ, що не потребує довіри, в якій будь-хто може брати участь у тренуванні та отримувати надійну винагороду за свої обчислювальні внески. Prime Intellect хоче створити децентралізовану систему тренування ШІ з перевіряємими, відкритими та повністю розробленими механізмами стимулювання за допомогою трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

PRIME-RL: архітектура завдань роздільного асинхронного підкріплювального навчання

PRIME-RL є фреймворком моделювання та виконання завдань, спеціально розробленим Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, призначеним для гетерогенних мереж та асинхронних учасників. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний адаптивний об'єкт, структурно розділяючи процеси навчання, інференції та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами валідації та агрегації. У порівнянні з традиційними процесами контрольованого навчання, PRIME-RL більш підходить для реалізації еластичного навчання в середовищах без централізованого управління, що знижує складність системи та закладає основу для підтримки паралельного виконання кількох завдань та еволюції стратегій.

TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання

TOPLOC є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не залежить від повторних обчислень повної моделі, а здійснює легку перевірку структури, аналізуючи локальні послідовності узгодженості між «послідовністю спостережень ↔ оновленням стратегії». Вперше він перетворює поведінкові траєкторії в процесі навчання на перевіряємий об'єкт, що є ключовою інновацією для реалізації розподілу винагород за навчання без довіри, забезпечуючи можливий шлях для створення аудиторських, стимулюючих мереж децентралізованого співробітницького навчання.

SHARDCAST:асинхронна агрегація ваг і протокол поширення

SHARDCAST є протоколом вагового поширення та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим спеціально для асинхронних, обмежених за пропускною здатністю та з змінним станом вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм поширення gossip із локальною синхронізацією, що дозволяє кільком вузлам продовжувати подавати часткові оновлення в умовах несинхронізації, реалізуючи прогресивну конвергенцію ваг та еволюцію багатьох версій. У порівнянні з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST суттєво підвищує масштабованість та стійкість до збоїв у децентралізованому навчанні, що є основою для побудови стабільного консенсусу з вагами та безперервної ітерації навчання.

OpenDiLoCo: Рідкісний асинхронний комунікаційний фреймворк

OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим вихідним кодом оптимізаційного фреймворку зв'язку, розробленим командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально розробленим для вирішення таких викликів, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність пристроїв та нестабільність вузлів, які часто зустрічаються в децентралізованому навчанні. Його архітектура заснована на паралелізмі даних, шляхом побудови розріджених топологій, таких як кільце, розширювач, малий світ, що дозволяє уникнути високих витрат на зв'язок при глобальній синхронізації, покладаючись лише на локальних сусідніх вузлів для виконання спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відновлення після збоїв, OpenDiLoCo дозволяє споживчим GPU та крайнім пристроям стабільно брати участь у навчальних завданнях, значно підвищуючи можливість участі в глобальному співпраці навчання, є одним з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови мережі децентралізованого навчання.

PCCL:Бібліотека кооперативного зв'язку

PCCL є легковажною бібліотекою зв'язку, розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання ШІ, що має на меті вирішення проблем адаптації традиційних бібліотек зв'язку в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з контрольних точок, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронні можливості зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Він суттєво підвищує толерантність до пропускної здатності навчальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи «останню милю» комунікаційної інфраструктури для створення справді відкритих, без довіри кооперативних навчальних мереж.

Prime Intellect побудував мережу тренувань без дозволу, що підлягає перевірці та має економічні стимули, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях та отримувати винагороду на основі реального внеску. Протокол функціонує на основі трьох основних ролей:

• Ініціатор завдання: визначити навчальне середовище, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
• Навчальний вузол: виконання локального навчання, подання оновлень ваг і спостережних траєкторій
• Вузли верифікації: використання механізму TOPLOC для перевірки справжності навчальної поведінки, а також участь у розрахунку винагороди та агрегації стратегій.

Основні процеси угоди включають публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторії, агрегацію ваг і виплату винагород, що формує стимулююче замкнуте коло навколо «реальної навчальної поведінки».

INTELLECT-2: перший у світі перевіряємий децентралізований навчальний модел.

Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель посиленого навчання, створена за допомогою асинхронних, без довіри децентралізованих вузлів. Кількість параметрів досягає 32B. Модель INTELLECT-2 була навчена за допомогою 100+ гетерогенних вузлів GPU, розташованих на трьох континентах, використовуючи повністю асинхронну архітектуру, тривалість навчання перевищує 400 годин, що демонструє життєздатність та стабільність асинхронної кооперативної мережі. Ця модель не лише є проривом у продуктивності, але також є першою системною реалізацією парадигми «навчання як консенсус», що була запропонована Prime Intellect. INTELLECT-2 інтегрує основні модулі протоколів PRIME-RL, TOPLOC та SHARDCAST, що знаменує собою перше досягнення відкритості, верифікації та економічної мотивації в процесі навчання у децентралізованій навчальній мережі.

У плані продуктивності INTELLECT-2 базується на QwQ-32B, пройшов спеціалізоване RL навчання в коді та математиці, перебуваючи на передовій сучасних відкритих RL моделей. Хоча він ще не перевершив закриті моделі, такі як GPT-4 або Gemini, але його справжнє