تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النموذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد، وأعلى مستوى من التعقيد الفني، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه الفعلية. بالمقارنة مع استدعاء المرحلة الاستنتاجية الخفيف الوزن، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة الكبيرة، وعملية معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، وهو ما يمثل "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج البنية، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يناقش في هذه المقالة.
تدريب مركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يكمل كيان واحد جميع عمليات التدريب داخل مجموعة محلية عالية الأداء، من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب التي يتم تنسيق تشغيلها من قبل نظام تحكم موحد. تسمح هذه البنية التحتية العميقة بالتعاون بتحقيق أقصى كفاءة في مشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التعامل مع الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وتمتاز بالفعالية العالية، والموارد القابلة للتحكم، ولكنها في الوقت نفسه تواجه مشكلات مثل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقطة الواحدة.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهمة تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات للعمل معًا، لتجاوز قيود الحساب والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من وجود ميزات "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما يعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية NVLink لنقل البيانات بسرعة، يتم تنسيق جميع المهام الفرعية بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب الرائجة ما يلي:
البيانات المتوازية: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة مع مشاركة الوزن النموذجي, تحتاج إلى مطابقة أوزان النموذج
التوازي في النماذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية التوسع العالية
أنابيب متوازية: تنفيذ متسلسل على مراحل، مما يزيد من معدل الإنتاج
التوازي المعتمد على المصفوفات: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، تعزيز درجة التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مشابه لتوجيه نفس المدير عن بُعد للموظفين في عدة "مكاتب" للتعاون في إنجاز المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مساراً مستقبلياً أكثر انفتاحاً ومقاومةً للرقابة. تتمثل الخصائص الأساسية في: العديد من العقد التي لا تثق ببعضها البعض تتعاون لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تحرك توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات التحفيز المشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة في تباين الأجهزة والتقسيم: التنسيق بين الأجهزة المتباينة صعب، وكفاءة تقسيم المهام منخفضة
عقبة كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وعائق مزامنة التدرج ملحوظ
نقص التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعليًا في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز تنسيق مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الأخطاء معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهم كل منهم في قوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، لكن "التدريب اللامركزي على نطاق واسع القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا منهجيًا، يشمل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكر فيما إذا كان "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة".
التعلم الفيدرالي كونه شكل انتقال بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجميع معلمات النموذج مركزياً، ويصلح للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يحمل مزايا توزيع البيانات للتدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره "لامركزية خاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب وبنية الثقة وآليات الاتصال معتدلة، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي( الهيكل التكنولوجي × التحفيز على الثقة × ميزات التطبيق)
اللامركزية تدريب الحدود والفرص والواقع المسار
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي ليس مناسبًا لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، ومتطلبات الموارد العالية جدًا، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب للإنجاز بكفاءة بين العقد غير المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تفرض قيودًا قوية على خصوصية البيانات والسيادة مقيدة بالامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى أساس حوافز التعاون إلى الدافع الخارجي للمشاركة. هذه الحدود تشكل مجتمعة القيود الواقعية للتدريب اللامركزي الحالي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو مقولة زائفة. في الواقع، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيقية واضحة في أنواع المهام الهيكلية الخفيفة، سهلة التوازي، والمحفزة. بما في ذلك، ولكن لا تقتصر على: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب الموجهة للسلوك، التدريب الجماعي للبيانات ومهام التوسيم، تدريب نماذج أساسية صغيرة يمكن التحكم فيها بالموارد، ومشاهد التدريب التعاوني التي تشارك فيها الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية التوازي، وانخفاض الترابط، وقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها.
اللامركزية تدريب المهام التكيفية نظرة عامة
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات المتقدمة في البحث النظري الحالي؛ بينما تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبيًا، وقد تمكنا من رؤية تقدم أولي في الهندسة. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، بالإضافة إلى مناقشة الفروقات والعلاقات التكميلية فيما بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد الشبكة التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب ذكاء اصطناعي لا تحتاج إلى ثقة، تسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب ذكاء اصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة مكونات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الأساسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفصول
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام والتنفيذ المخصص لسيناريوهات التدريب اللامركزية من Prime Intellect، تم تصميمه خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يستخدم التعلم المعزز كهدف رئيسي للتكيف، ويفصل هيكليًا بين عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يتيح لكل عقدة تدريبية إكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع العمليات التقليدية للتعلم تحت الإشراف، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس لدعم المهام المتعددة المتوازية وتطور السياسات.
TOPLOC: آلية تحقق سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يتم التحقق من الهيكل الخفيف من خلال تحليل "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية" بين مسارات التناسق المحلي. لأول مرة، يتم تحويل مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات يمكن التحقق منها، مما يمثل ابتكارًا رئيسيًا لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون ثقة، ويقدم مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر ودمج الأوزان تم تصميمه بواسطة Prime Intellect، وهو مُحسَّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتسم باللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالة عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتكرار المستمر للتدريب.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار لتحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود عرض النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل تخطيط نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكلفة الاتصال العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على عقد الجوار المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. بالجمع بين التحديثات غير المتزامنة وآلية التحمل للنقاط العالقة، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسوميات من فئة المستهلك والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بثبات في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب العالمي التعاوني، ويعد أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه المكتبات التقليدية في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الهيكل النادر، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو مكون أساسي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عزز بشكل كبير من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكة التدريب وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect والتحفيز وتقسيم الأدوار
بنى Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق، غير مركزية، تتمتع بآلية تحفيز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. تعمل البروتوكولات بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات الملاحظة
عقد التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب قابل للتحقق من اللامركزية
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز في العالم تم تدريبه بواسطة عقد لا مركزية غير موثوقة وتعمل بشكل غير متزامن، مع حجم معلمات يصل إلى 32 مليار. تم تدريب نموذج INTELLECT-2 بواسطة أكثر من 100 عقدة GPU غير متجانسة منتشرة عبر ثلاث قارات، باستخدام هيكل غير متزامن بالكامل، واستغرق التدريب أكثر من 400 ساعة، مما يوضح جدوى واستقرار شبكة التعاون غير المتزامنة. هذا النموذج ليس فقط اختراقًا من حيث الأداء، بل هو أيضًا ما اقترحته Prime Intellect "التدريب هو الإجماع".
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 19
أعجبني
19
10
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SleepyValidator
· 08-14 20:16
تحليل البيانات يعتمد على المركزية
شاهد النسخة الأصليةرد0
ColdWalletGuardian
· 08-12 10:10
又 هو تضليل جديد يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlTheDoor
· 08-12 00:27
لا يزال هناك من يقوم بتدريب النماذج
شاهد النسخة الأصليةرد0
LuckyHashValue
· 08-12 00:26
إخراج قوة الحوسبة لا يزال رائعًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
failed_dev_successful_ape
· 08-12 00:19
تحرق بطاقة الرسوميات بشدة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ser_ngmi
· 08-12 00:06
ما التدريب أو عدم التدريب، على أي حال هو يُستغل بغباء.
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى التحول التكنولوجي للتعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النموذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد، وأعلى مستوى من التعقيد الفني، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه الفعلية. بالمقارنة مع استدعاء المرحلة الاستنتاجية الخفيف الوزن، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة الكبيرة، وعملية معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، وهو ما يمثل "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج البنية، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يناقش في هذه المقالة.
تدريب مركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يكمل كيان واحد جميع عمليات التدريب داخل مجموعة محلية عالية الأداء، من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب التي يتم تنسيق تشغيلها من قبل نظام تحكم موحد. تسمح هذه البنية التحتية العميقة بالتعاون بتحقيق أقصى كفاءة في مشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التعامل مع الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وتمتاز بالفعالية العالية، والموارد القابلة للتحكم، ولكنها في الوقت نفسه تواجه مشكلات مثل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقطة الواحدة.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهمة تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات للعمل معًا، لتجاوز قيود الحساب والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من وجود ميزات "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما يعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية NVLink لنقل البيانات بسرعة، يتم تنسيق جميع المهام الفرعية بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب الرائجة ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مشابه لتوجيه نفس المدير عن بُعد للموظفين في عدة "مكاتب" للتعاون في إنجاز المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مساراً مستقبلياً أكثر انفتاحاً ومقاومةً للرقابة. تتمثل الخصائص الأساسية في: العديد من العقد التي لا تثق ببعضها البعض تتعاون لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تحرك توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات التحفيز المشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهم كل منهم في قوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، لكن "التدريب اللامركزي على نطاق واسع القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا منهجيًا، يشمل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكر فيما إذا كان "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة".
التعلم الفيدرالي كونه شكل انتقال بين التوزيع واللامركزية، يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجميع معلمات النموذج مركزياً، ويصلح للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يحمل مزايا توزيع البيانات للتدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره "لامركزية خاضعة للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب وبنية الثقة وآليات الاتصال معتدلة، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي( الهيكل التكنولوجي × التحفيز على الثقة × ميزات التطبيق)
اللامركزية تدريب الحدود والفرص والواقع المسار
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي ليس مناسبًا لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، ومتطلبات الموارد العالية جدًا، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب للإنجاز بكفاءة بين العقد غير المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفعالية في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تفرض قيودًا قوية على خصوصية البيانات والسيادة مقيدة بالامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى أساس حوافز التعاون إلى الدافع الخارجي للمشاركة. هذه الحدود تشكل مجتمعة القيود الواقعية للتدريب اللامركزي الحالي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو مقولة زائفة. في الواقع، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيقية واضحة في أنواع المهام الهيكلية الخفيفة، سهلة التوازي، والمحفزة. بما في ذلك، ولكن لا تقتصر على: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب الموجهة للسلوك، التدريب الجماعي للبيانات ومهام التوسيم، تدريب نماذج أساسية صغيرة يمكن التحكم فيها بالموارد، ومشاهد التدريب التعاوني التي تشارك فيها الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية التوازي، وانخفاض الترابط، وقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها.
اللامركزية تدريب المهام التكيفية نظرة عامة
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات المتقدمة في البحث النظري الحالي؛ بينما تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبيًا، وقد تمكنا من رؤية تقدم أولي في الهندسة. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة، بالإضافة إلى مناقشة الفروقات والعلاقات التكميلية فيما بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد الشبكة التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب ذكاء اصطناعي لا تحتاج إلى ثقة، تسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في بناء نظام تدريب ذكاء اصطناعي اللامركزي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة مكونات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الأساسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفصول
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام والتنفيذ المخصص لسيناريوهات التدريب اللامركزية من Prime Intellect، تم تصميمه خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يستخدم التعلم المعزز كهدف رئيسي للتكيف، ويفصل هيكليًا بين عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يتيح لكل عقدة تدريبية إكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع العمليات التقليدية للتعلم تحت الإشراف، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس لدعم المهام المتعددة المتوازية وتطور السياسات.
TOPLOC: آلية تحقق سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يتم التحقق من الهيكل الخفيف من خلال تحليل "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية" بين مسارات التناسق المحلي. لأول مرة، يتم تحويل مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات يمكن التحقق منها، مما يمثل ابتكارًا رئيسيًا لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون ثقة، ويقدم مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر ودمج الأوزان تم تصميمه بواسطة Prime Intellect، وهو مُحسَّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتسم باللامركزية، وقيود النطاق الترددي، وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالة عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتكرار المستمر للتدريب.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار لتحسين الاتصالات تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود عرض النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل تخطيط نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكلفة الاتصال العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على عقد الجوار المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. بالجمع بين التحديثات غير المتزامنة وآلية التحمل للنقاط العالقة، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسوميات من فئة المستهلك والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بثبات في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب العالمي التعاوني، ويعد أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه المكتبات التقليدية في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الهيكل النادر، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو مكون أساسي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عزز بشكل كبير من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكة التدريب وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect والتحفيز وتقسيم الأدوار
بنى Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق، غير مركزية، تتمتع بآلية تحفيز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. تعمل البروتوكولات بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب قابل للتحقق من اللامركزية
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز في العالم تم تدريبه بواسطة عقد لا مركزية غير موثوقة وتعمل بشكل غير متزامن، مع حجم معلمات يصل إلى 32 مليار. تم تدريب نموذج INTELLECT-2 بواسطة أكثر من 100 عقدة GPU غير متجانسة منتشرة عبر ثلاث قارات، باستخدام هيكل غير متزامن بالكامل، واستغرق التدريب أكثر من 400 ساعة، مما يوضح جدوى واستقرار شبكة التعاون غير المتزامنة. هذا النموذج ليس فقط اختراقًا من حيث الأداء، بل هو أيضًا ما اقترحته Prime Intellect "التدريب هو الإجماع".