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
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 luận với các cuộc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ kiểu kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể 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 thảo luận.
Huấn luyện 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 huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp tối ưu hóa hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại 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 các mô hình lớn hiện nay, cốt lõi là chia nhỏ nhiệm vụ huấn luyện mô hình, phân phối đến nhiều máy tính để thực hiện phối hợp, 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 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, các nhiệm vụ con được điều phối thống nhất bởi nút chính. 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.
Ống dẫn song song: Thực hiện tuần tự theo giai đoạn, tăng cường thông lượng
Phân đoạn tensor: phân chia tinh vi tính toán ma trận, nâng cao độ mịn của 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 điều hành từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, gần như tất cả 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 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 ) phối hợp thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức điều khiển phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong việc phân tách và phối hợp thiết bị: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị khác nhau, hiệu quả phân tách nhiệm vụ thấp
Nút thắt hiệu suất giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc 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 vào việc tính toán hay không.
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, phân phối nhiệm vụ, cơ chế quay lại bất thường phức tạp
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện 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 trong giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
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 hợp 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 địa phương, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không có đặc điểm hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Có thể xem như 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 ôn hòa, thích hợp hơn cho việc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
) Bảng so sánh toàn cảnh về các phương thức đào tạo AI### Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin tưởng × Đặc điểm ứng dụng(
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ phương thức đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp cho tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó 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 đồ họa cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể chia nhỏ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; nhiệm vụ có hạn chế về quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền mạnh mẽ như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ### bị giới hạn bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình mã nguồn kín của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ( thì thiếu động lực tham gia từ 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. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. 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 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 liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán dị đồng, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán, v.v.
(# Phi tập trung训练任务适配性总览表
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: từ kiểm soát tập trung đến cuộc cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong của đào tạo phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó 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 nay; trong khi Gensyn và Flock.io có lộ trình thực hiện tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến bộ ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật của 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 lộ trình 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 hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có khả năng xác minh, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ tách rời
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị hình và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường như là đối tượng thích ứng ưu tiên, tách biệt cấu trúc quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng nhiệm vụ một cách độc lập tại chỗ, và phối hợp với cơ chế xác minh và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có trung tâm điều độ, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ nhiều nhiệm vụ song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC###Quan sát đáng tin cậy & Kiểm tra địa phương### là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh được đề xuất bởi Prime Intellect, để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích "dãy quan sát ↔ cập nhật chính sách" giữa các quỹ đạo nhất quán địa phương, hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành các đối tượng có thể xác minh, là đổi mới chính để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, cung cấp một con đường khả thi cho việc xây dựng mạng lưới hợp tác đào tạo phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế với tính bất đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ dần dần của trọng số và sự tiến hóa đa 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 việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quá trình đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect thực hiện độc lập và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức phổ biến trong đào tạo phi tập trung như hạn chế băng thông, thiết bị đa dạng và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc hình thái thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cục, 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 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, nâng cao 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 giao tiếp đồng bộ
PCCL(Prime Collective Communication Library) là một thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế dành riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục từ điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ sở hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu băng thông và tính tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng 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 các nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi tạo nhiệm vụ: định nghĩa môi trường huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác thực
Nút huấn luyện: thực hiện huấn luyện cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quỹ đạo
Node xác nhận: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia tính toán phần thưởng cũng như tổng hợp 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".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect sẽ phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học sâu lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện thông qua sự hợp tác của các nút phi tập trung đồng bộ, không cần tin cậy.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) 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.
22 thích
Phần thưởng
22
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
digital_archaeologist
· 07-20 15:58
Thì ra Bots còn có phân cấp.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenVelocity
· 07-20 08:03
Tập trung không phải là khối u ác tính? Lần này có thể nhập một vị thế không?
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrying
· 07-19 11:10
Chi phí đào tạo thật cao.. thật là phí gas khiến tôi phải khóc.
Cách mạng trong mô hình đào tạo AI: Từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
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
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 luận với các cuộc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ kiểu kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể 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 thảo luận.
Huấn luyện 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 huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp tối ưu hóa hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại 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 các mô hình lớn hiện nay, cốt lõi là chia nhỏ nhiệm vụ huấn luyện mô hình, phân phối đến nhiều máy tính để thực hiện phối hợp, 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 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, các nhiệm vụ con được điều phối thống nhất bởi nút chính. 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 điều hành từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, gần như tất cả 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 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 ) phối hợp thực hiện nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức điều khiển phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện 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 trong giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
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 hợp 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 địa phương, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không có đặc điểm hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Có thể xem như 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 ôn hòa, thích hợp hơn cho việc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
) Bảng so sánh toàn cảnh về các phương thức đào tạo AI### Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin tưởng × Đặc điểm ứng dụng(
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ phương thức đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp cho tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó 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 đồ họa cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể chia nhỏ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; nhiệm vụ có hạn chế về quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền mạnh mẽ như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ### bị giới hạn bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình mã nguồn kín của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ( thì thiếu động lực tham gia từ 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. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. 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 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 liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán dị đồng, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân tán, v.v.
(# Phi tập trung训练任务适配性总览表
![Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: từ kiểm soát tập trung đến cuộc cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong của đào tạo phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó 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 nay; trong khi Gensyn và Flock.io có lộ trình thực hiện tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến bộ ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích công nghệ cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật của 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 lộ trình 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 hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có khả năng xác minh, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ tách rời
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị hình và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường như là đối tượng thích ứng ưu tiên, tách biệt cấu trúc quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng nhiệm vụ một cách độc lập tại chỗ, và phối hợp với cơ chế xác minh và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có trung tâm điều độ, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ nhiều nhiệm vụ song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC###Quan sát đáng tin cậy & Kiểm tra địa phương### là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh được đề xuất bởi Prime Intellect, để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích "dãy quan sát ↔ cập nhật chính sách" giữa các quỹ đạo nhất quán địa phương, hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành các đối tượng có thể xác minh, là đổi mới chính để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, cung cấp một con đường khả thi cho việc xây dựng mạng lưới hợp tác đào tạo phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế với tính bất đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ dần dần của trọng số và sự tiến hóa đa 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 việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quá trình đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect thực hiện độc lập và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức phổ biến trong đào tạo phi tập trung như hạn chế băng thông, thiết bị đa dạng và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc hình thái thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cục, 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 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, nâng cao 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 giao tiếp đồng bộ
PCCL(Prime Collective Communication Library) là một thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế dành riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục từ điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ sở hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu băng thông và tính tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng 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 các nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
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".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect sẽ phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học sâu lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện thông qua sự hợp tác của các nút phi tập trung đồng bộ, không cần tin cậy.