Sự tiến hóa của các mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác Phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có rào cản 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 việc 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 từ các thuật toán tối ưu cường độ cao, là "ngành công nghiệp nặng" thực sự của hệ thống AI. Từ góc độ kiến trúc, các phương thức huấn luyện có thể được 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 tập trung thảo luận.
Huấn luyện tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này giúp chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, có ưu thế về 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 hiện nay để huấn luyện các mô hình lớn, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối chúng đến nhiều máy để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua các rào cản 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 được các tổ chức trung tâm 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 NVLink tốc độ cao, do nút chính thống nhất điều phối các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp với trọng số mô hình
Mô hình song song: 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 giai đoạn, nâng cao thông lượng
Phân tán tensor: Phân chia tinh vi 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 việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết tất cả các mô hình lớn chính đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung huấn luyện đại diện cho một con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt cao hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau phối hợp thực hiện nhiệm vụ huấn luyện mà không cần một điều phối viên trung tâm, thường thông qua các giao thức để thúc đẩy việc phân phối và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Thiết bị đa dạng và khó phân chia: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị đa dạng, hiệu quả phân chia nhiệm vụ thấp.
Đ bottleneck hiệu quả giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, bottleneck đồng bộ độ dốc rõ rệt
Thiếu khả năng thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia tính toán hay không
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, việc phân phát nhiệm vụ và cơ chế quay lại 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 hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức giao tiếp, an toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác minh 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 đầu tiên.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại chỗ và tập hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế về phân tán dữ liệu trong đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy và không có đặc điểm hoàn toàn mở và chống 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 niềm tin và cơ chế giao tiếp đều tương đối ôn hòa, phù hợp hơn để triển khai tạm thời trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI( Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Tính năng ứng dụng)
Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với 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 hợp tác lớn, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút phi tập trung 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 để chia nhỏ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ bị hạn chế bởi quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền do 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 thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo 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 lầm. Trên thực tế, trong các loại nhiệm vụ nhẹ về cấu trúc, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, nhiệm vụ đào tạo sau liên kết hành vi, 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 tình huống đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng dung nạp sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất thích 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 sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy tiến triển 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 sẽ thảo luận thêm 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 đường đi huấn luyện
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 tính khả thi, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc và giá trị của các mô-đun chính trong giao thức Prime Intellect
Hai, Giải thích chi tiết cơ chế đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường phi tập trung bất đồng bộ
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 thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó áp dụng học tăng cường như một đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc giải phóng quá trình đào tạo, suy luận và tải trọng trọng số, cho phép mỗi nút đào tạo độc lập hoàn thành chu kỳ nhiệm vụ tại chỗ, và phối hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa với cơ chế xác thực và tổng hợp. 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 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 sự tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC là cơ chế cốt lõi có thể xác minh được mà Prime Intellect đề xuất, được sử dụng 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 nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" để hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên hành trình hành vi trong quá trình huấn luyện được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là sự đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện mà không cần tin tưởng, cung cấp một lộ trình khả thi cho việc xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền bá trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế bất đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền tin gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ dần dần của trọng số và tiến hóa đa 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 quá trình đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một framework tối ưu hóa giao tiếp do nhóm Prime Intellect phát triển độc lập và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo được đề xuất bởi DeepMind, được thiết kế đặc biệt để giải quyết những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và nút không ổn định. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topological thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ cần phụ thuộc vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành đào tạo mô hình đồng bộ. Kết hợp với cập nhật bất 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 đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục điểm dừng, có thể hoạt động 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 nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và khả năng tương thích thiết bị, mở ra "km cuối" cho cơ sở giao tiếp của 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 xin phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò chính:
Người khởi tạo nhiệm vụ: định nghĩa môi trường đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chí xác thực
Nút huấn luyện: Thực hiện huấn luyện cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quỹ đạo
Nút xác minh: 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 phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, tổng hợp trọng số 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 đầu tiên có thể xác minh
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học sâu lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phi tập trung, không cần tin cậy, với quy mô tham số lên đến 32B. Mô hình INTELLECT-2 được huấn luyện bởi hơn 100 nút GPU không đồng nhất trải rộng trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn không đồng bộ, thời gian huấn luyện vượt quá 400 giờ, cho thấy tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác không đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là "huấn luyện chính là sự đồng thuận" mà Prime Intellect đã đề xuất.
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.
19 thích
Phần thưởng
19
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SleepyValidator
· 08-14 20:16
Phải dựa vào trung tâm để khai thác dữ liệu.
Xem bản gốcTrả lời0
ColdWalletGuardian
· 08-12 10:10
Lại là một trò lừa bịp mới để chơi cho Suckers phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
HodlTheDoor
· 08-12 00:27
Có người vẫn đang cuốn tập huấn mô hình đấy.
Xem bản gốcTrả lời0
LuckyHashValue
· 08-12 00:26
Xuất khả năng tính toán vẫn tuyệt vời
Xem bản gốcTrả lời0
failed_dev_successful_ape
· 08-12 00:19
Đốt card đồ họa mạnh mẽ
Xem bản gốcTrả lời0
ser_ngmi
· 08-12 00:06
Chẳng có huấn luyện gì cả, phản ứng chỉ là được chơi cho Suckers thôi.
Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: từ kiểm soát tập trung đến sự chuyển biến công nghệ hợp tác phi tập trung
Sự tiến hóa của các mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác Phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có rào cản 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 việc 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 từ các thuật toán tối ưu cường độ cao, là "ngành công nghiệp nặng" thực sự của hệ thống AI. Từ góc độ kiến trúc, các phương thức huấn luyện có thể được 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 tập trung thảo luận.
Huấn luyện tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này giúp chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, có ưu thế về 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 hiện nay để huấn luyện các mô hình lớn, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối chúng đến nhiều máy để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua các rào cản 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 được các tổ chức trung tâm 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 NVLink tốc độ cao, 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 việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết tất cả các mô hình lớn chính đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung huấn luyện đại diện cho một con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt cao hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau phối hợp thực hiện nhiệm vụ huấn luyện mà không cần một điều phối viên trung tâm, thường thông qua các giao thức để thúc đẩy việc phân phối và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Các 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 hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức giao tiếp, an toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác minh 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 đầu tiên.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại chỗ và tập hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế về phân tán dữ liệu trong đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy và không có đặc điểm hoàn toàn mở và chống 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 niềm tin và cơ chế giao tiếp đều tương đối ôn hòa, phù hợp hơn để triển khai tạm thời trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI( Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Tính năng ứng dụng)
Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với 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 hợp tác lớn, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút phi tập trung 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 để chia nhỏ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ bị hạn chế bởi quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền do 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 thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo 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 lầm. Trên thực tế, trong các loại nhiệm vụ nhẹ về cấu trúc, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, nhiệm vụ đào tạo sau liên kết hành vi, 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 tình huống đào tạo hợp tác với sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng dung nạp sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất thích 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 sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy tiến triển 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 sẽ thảo luận thêm 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 đường đi huấn luyện
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 tính khả thi, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc và giá trị của các mô-đun chính trong giao thức Prime Intellect
Hai, Giải thích chi tiết cơ chế đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường phi tập trung bất đồng bộ
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 thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó áp dụng học tăng cường như một đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc giải phóng quá trình đào tạo, suy luận và tải trọng trọng số, cho phép mỗi nút đào tạo độc lập hoàn thành chu kỳ nhiệm vụ tại chỗ, và phối hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa với cơ chế xác thực và tổng hợp. 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 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 sự tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC là cơ chế cốt lõi có thể xác minh được mà Prime Intellect đề xuất, được sử dụng 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 nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" để hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên hành trình hành vi trong quá trình huấn luyện được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là sự đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện mà không cần tin tưởng, cung cấp một lộ trình khả thi cho việc xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền bá trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế bất đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền tin gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ dần dần của trọng số và tiến hóa đa 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 quá trình đào tạo liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một framework tối ưu hóa giao tiếp do nhóm Prime Intellect phát triển độc lập và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo được đề xuất bởi DeepMind, được thiết kế đặc biệt để giải quyết những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và nút không ổn định. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topological thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ cần phụ thuộc vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành đào tạo mô hình đồng bộ. Kết hợp với cập nhật bất 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 đào tạo phi tập trung.
PCCL: Thư viện giao tiếp hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và khôi phục điểm dừng, có thể hoạt động 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 nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và khả năng tương thích thiết bị, mở ra "km cuối" cho cơ sở giao tiếp của 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 xin phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò chính:
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh quỹ đạo, tổng hợp trọng số 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 đầu tiên có thể xác minh
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học sâu lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phi tập trung, không cần tin cậy, với quy mô tham số lên đến 32B. Mô hình INTELLECT-2 được huấn luyện bởi hơn 100 nút GPU không đồng nhất trải rộng trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn không đồng bộ, thời gian huấn luyện vượt quá 400 giờ, cho thấy tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác không đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là "huấn luyện chính là sự đồng thuận" mà Prime Intellect đã đề xuất.