تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، تُعتبر تدريب النماذج المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد، والأعلى من حيث العوائق التقنية، حيث تحدد بشكل مباشر الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقاته العملية. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا من القوة الحاسوبية الكبيرة، وعمليات معالجة البيانات المعقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء نظام الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكلة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يُناقش في هذه المقالة.
يعد التدريب المركزي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، حيث يتم تنسيق جميع المكونات من الأجهزة والبرامج الأساسية ونظام جدولة المجموعة إلى إطار التدريب بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية المعمارية المتكاملة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات تحمل الأخطاء أكثر كفاءة، وهي مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية والموارد القابلة للتحكم، ولكنها تعاني في الوقت نفسه من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقطة الواحدة.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهرها في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، وذلك لتجاوز قيود الحساب والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من وجود ميزات "موزعة" من الناحية الفيزيائية، إلا أن النظام الإجمالي لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والتزامن، وغالباً ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية NVLink للباصات عالية السرعة، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
التوازي البياني: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة تتشارك في وزن النموذج، يجب أن تتطابق.
التوازي في النموذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية توسيع قوية
تنفيذ متسلسل على مراحل: زيادة معدل الإخراج
توازي المصفوفات: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، تعزيز دقة التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "تحكم مركزي + تنفيذ موزع"، مشابه لتوجيه نفس المدير عن بُعد لعدة موظفين في "مكاتب" للتعاون في إنجاز المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
تمثل التدريب اللامركزي مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومةً للرقابة. تتمثل الخصائص الأساسية له في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة حافة ) تتعاون لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتساعد آليات التحفيز التشفيري في ضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج ما يلي:
صعوبة تجزئة وتنوع الأجهزة: صعوبة تنسيق الأجهزة اللامركزية وكفاءة منخفضة في تجزئة المهام
عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وظهور واضح لعقبة تزامن التدرج
نقص التنفيذ الموثوق: نقص في بيئة التنفيذ الموثوق، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعليًا في الحساب.
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد منسق مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الأخطاء معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهمون كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بالتعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، يتضمن بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي فيما يتعلق بما إذا كان يمكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الصدق + نتائج صحيحة".
التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجميع معلمات النموذج مركزيًا، ويعتمد في السيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية والمالية(. يوفر التعلم الفيدرالي هيكلًا هندسيًا للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، وفي نفس الوقت يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على طرف موثوق للتنسيق، ولا يتمتع بخصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب، وهياكل الثقة، وآليات الاتصال معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
) جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي### الهيكل الفني × التحفيز القائم على الثقة × ميزات التطبيق(
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهام، أو ارتفاع متطلبات الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب لإكماله بكفاءة بين العقد غير المتجانسة و غير الموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة، مثل الرعاية الصحية والمالية، والتي تتعلق بالبيانات السرية ###، مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما تفتقر المهام التي لا تحفز التعاون، مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية (، إلى الدوافع الخارجية للمشاركة. هذه الحدود تشكل معًا القيود الحقيقية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف، وسهولة التوازي، والتحفيز. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام التدريب بعد السلوك مثل RLHF، DPO)، مهام تدريب وتوسيم البيانات الجماعية، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وسيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقدرة على تحمل قوة الحوسبة المتنوعة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها.
(# اللامركزية تدريب مهمة التكيف نظرة عامة
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على بلوكتشين كل من Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai استكشافات أصلية أكثر في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تعتبر مسارات التنفيذ لـGensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، بالإضافة إلى مناقشة الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام التدريب اللامركزي للذكاء الاصطناعي.
Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية بالتعلم المعزز القابل للتحقق من المسار التدريبي
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، مما يتيح لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة وحدات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect والقيمة الأساسية للوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكوك
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام وتنفيذها الذي صممه Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، وتم تصميمه خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكييف رئيسي، حيث يتم فك ارتباط هيكلي بين عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات قياسية وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم الخاضعة للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويؤسس لدعم المهام المتعددة بشكل متزامن وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية تحقق سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة والتحقق من السياسة المحلية### هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب قدمها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعلاً تعلم السياسة بناءً على بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يقوم بتحليل المسارات المحلية للتناسق بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث السياسة"، لإكمال التحقق من الهيكل الخفيف. للمرة الأولى، تُحول المسارات السلوكية خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع المكافآت التدريبية دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر طريقًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول التجميع والانتشار ذو الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول نشر وتجمع الأوزان مصمم من قبل Prime Intellect، تم تحسينه خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تعاني من عدم التزامن، وقيود عرض النطاق الترددي، والتغير المستمر في حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالة عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة مثل AllReduce، فإن SHARDCAST يعزز بشكل ملحوظ قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق وزن مستقر وتكرار التدريب المستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على البيانات المتوازية، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي، حيث يعتمد فقط على العقد الجوار المحلية لإكمال تدريب النموذج بشكل متعاون. مع دمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقاط الفشل، يتيح OpenDiLoCo لوحدات معالجة الرسوميات من فئة المستهلك والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة بشكل خاص من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب AI اللامركزية، تهدف إلى حل اختناقات التكيف في مكتبات الاتصالات التقليدية ( مثل NCCL وGloo) في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة النقاط، ويمكن أن تعمل على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي مكون أساسي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عززت بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وموثوقة بدون ثقة.
ثالثاً، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بنت Prime Intellect شبكة تدريب يمكن التحقق منها وغير مصرح بها، مزودة بآلية تحفيزية اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعتمد البروتوكول على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات المراقبة
عقد التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات
تتضمن العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان (SHARDCAST) وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزية
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز تم تدريبه بواسطة عقد لامركزية تعمل بشكل غير متزامن وبدون ثقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 22
أعجبني
22
6
مشاركة
تعليق
0/400
digital_archaeologist
· 07-20 15:58
يبدو أن البوتات لها درجات.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenVelocity
· 07-20 08:03
هل المركزية ليست ورمًا خبيثًا؟ هل يمكنني الدخول في هذه الجولة؟
ثورة نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، تُعتبر تدريب النماذج المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد، والأعلى من حيث العوائق التقنية، حيث تحدد بشكل مباشر الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقاته العملية. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا من القوة الحاسوبية الكبيرة، وعمليات معالجة البيانات المعقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء نظام الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكلة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يُناقش في هذه المقالة.
يعد التدريب المركزي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، حيث يتم تنسيق جميع المكونات من الأجهزة والبرامج الأساسية ونظام جدولة المجموعة إلى إطار التدريب بواسطة نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية المعمارية المتكاملة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات تحمل الأخطاء أكثر كفاءة، وهي مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية والموارد القابلة للتحكم، ولكنها تعاني في الوقت نفسه من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقطة الواحدة.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهرها في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، وذلك لتجاوز قيود الحساب والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من وجود ميزات "موزعة" من الناحية الفيزيائية، إلا أن النظام الإجمالي لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والتزامن، وغالباً ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية NVLink للباصات عالية السرعة، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
التدريب الموزع هو مزيج من "تحكم مركزي + تنفيذ موزع"، مشابه لتوجيه نفس المدير عن بُعد لعدة موظفين في "مكاتب" للتعاون في إنجاز المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
تمثل التدريب اللامركزي مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومةً للرقابة. تتمثل الخصائص الأساسية له في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة حافة ) تتعاون لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتساعد آليات التحفيز التشفيري في ضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج ما يلي:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهمون كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بالتعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، يتضمن بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي فيما يتعلق بما إذا كان يمكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الصدق + نتائج صحيحة".
التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجميع معلمات النموذج مركزيًا، ويعتمد في السيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية والمالية(. يوفر التعلم الفيدرالي هيكلًا هندسيًا للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، وفي نفس الوقت يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على طرف موثوق للتنسيق، ولا يتمتع بخصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب، وهياكل الثقة، وآليات الاتصال معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
) جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي### الهيكل الفني × التحفيز القائم على الثقة × ميزات التطبيق(
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهام، أو ارتفاع متطلبات الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب لإكماله بكفاءة بين العقد غير المتجانسة و غير الموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة، مثل الرعاية الصحية والمالية، والتي تتعلق بالبيانات السرية ###، مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما تفتقر المهام التي لا تحفز التعاون، مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية (، إلى الدوافع الخارجية للمشاركة. هذه الحدود تشكل معًا القيود الحقيقية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف، وسهولة التوازي، والتحفيز. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام التدريب بعد السلوك مثل RLHF، DPO)، مهام تدريب وتوسيم البيانات الجماعية، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وسيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقدرة على تحمل قوة الحوسبة المتنوعة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها.
(# اللامركزية تدريب مهمة التكيف نظرة عامة
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على بلوكتشين كل من Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai استكشافات أصلية أكثر في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تعتبر مسارات التنفيذ لـGensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، بالإضافة إلى مناقشة الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام التدريب اللامركزي للذكاء الاصطناعي.
Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية بالتعلم المعزز القابل للتحقق من المسار التدريبي
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، مما يتيح لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة وحدات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect والقيمة الأساسية للوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكوك
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام وتنفيذها الذي صممه Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، وتم تصميمه خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكييف رئيسي، حيث يتم فك ارتباط هيكلي بين عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات قياسية وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم الخاضعة للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويؤسس لدعم المهام المتعددة بشكل متزامن وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية تحقق سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة والتحقق من السياسة المحلية### هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب قدمها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعلاً تعلم السياسة بناءً على بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يقوم بتحليل المسارات المحلية للتناسق بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث السياسة"، لإكمال التحقق من الهيكل الخفيف. للمرة الأولى، تُحول المسارات السلوكية خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع المكافآت التدريبية دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر طريقًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول التجميع والانتشار ذو الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول نشر وتجمع الأوزان مصمم من قبل Prime Intellect، تم تحسينه خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تعاني من عدم التزامن، وقيود عرض النطاق الترددي، والتغير المستمر في حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالة عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة مثل AllReduce، فإن SHARDCAST يعزز بشكل ملحوظ قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق وزن مستقر وتكرار التدريب المستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على البيانات المتوازية، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي، حيث يعتمد فقط على العقد الجوار المحلية لإكمال تدريب النموذج بشكل متعاون. مع دمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقاط الفشل، يتيح OpenDiLoCo لوحدات معالجة الرسوميات من فئة المستهلك والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة بشكل خاص من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب AI اللامركزية، تهدف إلى حل اختناقات التكيف في مكتبات الاتصالات التقليدية ( مثل NCCL وGloo) في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة النقاط، ويمكن أن تعمل على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي مكون أساسي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عززت بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وموثوقة بدون ثقة.
ثالثاً، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بنت Prime Intellect شبكة تدريب يمكن التحقق منها وغير مصرح بها، مزودة بآلية تحفيزية اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعتمد البروتوكول على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تتضمن العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان (SHARDCAST) وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزية
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز تم تدريبه بواسطة عقد لامركزية تعمل بشكل غير متزامن وبدون ثقة.