Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої координації
У всій ціннісній ланцюгу AI, навчання моделей є найбільш витратним за ресурсами та з найвищими технологічними бар'єрами етапом, який безпосередньо визначає граничні можливості моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагих викликів на етапі інференції, процес навчання вимагає безперервних масштабних обчислювальних витрат, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи AI. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цього документа.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, де єдине агентство завершує весь процес навчання на локальному високопродуктивному кластері, від апаратного забезпечення, нижнього програмного забезпечення, системи розподілу кластерів до всіх компонентів навчальної рамки, які координуються єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що робить її дуже придатною для навчання масштабних моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але в той же час існують проблеми монополії даних, бар'єрів ресурсів, споживання енергії та ризиків єдиного пункту.
Розподілене навчання є основним методом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень та зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично він має "дистрибутивні" характеристики, загалом він все ще контролюється централізованими установами для управління та синхронізації, зазвичай працює в середовищі швидкісної локальної мережі, за допомогою технології високошвидкісної з'єднувальної шини NVLink, де головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:
Дані паралельно: кожен вузол навчає різні дані, параметри спільні, потрібно узгодити ваги моделі
Паралельне моделювання: розміщення різних частин моделі на різних вузлах для досягнення сильної масштабованості
Паралельне прокладання трубопроводів: поетапне серійне виконання, підвищення пропускної спроможності
Тензорне паралельне оброблення: уточнене розподілення матричних обчислень, підвищення паралельної гранулярності
Розподілене навчання є поєднанням "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же начальник віддалено керує співробітниками кількох "офісів", які співпрацюють для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються цим способом.
Децентралізація тренування означає більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його ключовою особливістю є: кілька взаємно недовірливих вузлів спільно виконують навчальні завдання без центрального координатора, зазвичай через протокол, що керує розподілом завдань та співпрацею, і за допомогою механізму криптостимулювання забезпечують чесність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:
Гетерогенність пристроїв та ускладненість розподілу: висока складність координації гетерогенних пристроїв, низька ефективність розподілу завдань
Проблема ефективності зв'язку: нестабільність мережевої комунікації, очевидні проблеми з синхронізацією градієнтів
Відсутність довіреного виконання: недостатність довіреного середовища виконання ускладнює перевірку того, чи дійсно вузол бере участь у обчисленнях.
Відсутність єдиного координування: без центрального диспетчера, складний розподіл завдань та механізм повернення в разі аномалій
Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які по черзі вносять обчислювальну потужність для спільного навчання моделі, але "справді здійсненне велике децентралізоване тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює системну архітектуру, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, верифікацію моделей та інші аспекти, але чи можливо "спільно ефективно + стимулювати чесність + отримати правильні результати" поки що перебуває на ранній стадії прототипування.
Федеративне навчання як перехідна форма між дистрибуцією та Децентралізація підкреслює локальне збереження даних, централізовану агрегацію параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, які акцентують увагу на відповідності вимогам конфіденційності. Федеративне навчання має інженерну структуру дистрибутивного навчання та локальні кооперативні можливості, а також володіє перевагами розподілених даних децентралізованого навчання, але все ще залежить від надійних координаторів і не має повністю відкритих та антицензурних характеристик. Це можна розглядати як "контрольовану децентралізацію" в сценаріях дотримання конфіденційності, яка є відносно помірною в завданнях навчання, структурах довіри та комунікаційних механізмах, що робить її більш придатною як перехідну архітектуру для промисловості.
Порівняльна таблиця парадигм навчання штучного інтелекту( Технічна архітектура × Довіра та заохочення × Особливості застосування)
Децентралізація тренування: межі, можливості та реальні шляхи
З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або велику складність співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, довіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від великої відеопам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективне поділення та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету обмежені юридичними вимогами та етичними обмеженнями, тому їх неможливо відкрито ділити; а завдання, що не мають основи для стимулювання співпраці, не мають зовнішніх мотивацій для участі. Ці межі разом складають реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.
Але це не означає, що децентралізоване навчання є нонсенсом. Насправді, у структурно легких, легко паралельних, заохочувальних типах завдань децентралізоване навчання демонструє чітку перспективу застосування. Включаючи, але не обмежуючись: LoRA тонка настройка, завдання після навчання для вирівнювання поведінки, завдання навчання та розмітки даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і толерантність до гетерогенної обчислювальної потужності, що робить їх дуже придатними для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші методи.
Огляд адаптивності навчальних завдань з Децентралізації
Децентралізація тренування класичних проектів аналіз
На даний момент у сфері децентралізованого навчання та федеративного навчання репрезентативні блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технічних інновацій та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai представили багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмічному дизайні, що відображає сучасні напрямки теоретичних досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io є відносно чіткими, і вже видно перші інженерні досягнення. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерну архітектуру п'яти проектів, а також подальше обговорення їхніх відмінностей та взаємодоповнюючих відносин у децентралізованій системі AI-навчання.
Prime Intellect: Тренувальна траєкторія може бути підтверджена посиленою навчальною кооперативною мережею
Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ без необхідності довіри, що дозволяє кожному брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити систему децентралізованого навчання ШІ з трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, яка має верифікацію, відкритість та повноцінний механізм заохочення.
Структура протоколу Prime Intellect і цінність ключових модулів
Два. Детальний розгляд ключових механізмів тренування Prime Intellect
PRIME-RL: Архітектура завдань роздільного асинхронного підкріплювального навчання
PRIME-RL є фреймворком моделювання завдань та виконання, спеціально розробленим Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, призначеним для гетерогенних мереж і асинхронних учасників. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний адаптаційний об'єкт, структурно декомпонуючи процеси навчання, інференції та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами валідації та агрегації. На відміну від традиційних процесів контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в умовах безцентрової координації, що знижує складність системи і закладає основу для підтримки багатоцільового паралельного навчання та еволюції стратегій.
TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання
TOPLOC є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не покладається на повторний розрахунок повної моделі, а завершує верифікацію легковаговою структурою, аналізуючи локальні послідовності "спостережувальна послідовність ↔ оновлення стратегії". Він вперше перетворює поведінкові траєкторії під час навчання на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовим нововведенням для реалізації розподілу винагород за навчання без довіри, надаючи реальний шлях до створення аудиторських та заохочувальних децентралізованих мереж співпраці.
SHARDCAST: Асинхронна агрегація ваг і протокол поширення
SHARDCAST є протоколом вагового розповсюдження та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених по пропускній здатності та змінних станів вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм розповсюдження gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам продовжувати надсилати часткові оновлення в умовах нестабільного стану, досягаючи поступової конвергенції ваги та еволюції кількох версій. Порівняно з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, є основою для побудови стабільного консенсусу ваги та безперервної ітерації навчання.
OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим вихідним кодом оптимізаційної рамки зв’язку, розробленою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально призначеною для вирішення таких проблем, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність обладнання та нестабільність вузлів, які часто виникають під час децентралізованого навчання. Його архітектура заснована на паралелізмі даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як кільце, розширювач, малий світ, що дозволяє уникнути високих витрат на комунікацію через глобальну синхронізацію, спираючись лише на сусідні вузли для виконання спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє стабільно брати участь у навчальних завданнях споживчим GPU та крайовим пристроям, значно підвищуючи можливість участі у глобальному кооперативному навчанні, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови мережі децентралізованого навчання.
PCCL:Бібліотека координаційного зв'язку
PCCL є легковаговою бібліотекою зв'язку, спеціально розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання ШІ, яка має на меті вирішення адаптаційних вузьких місць традиційних бібліотек зв'язку в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з перерв, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронні можливості зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Це значно підвищує толерантність до пропускної здатності навчальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи "останню милю" комунікаційної інфраструктури для побудови справжньої відкритої, бездосвідної мережі спільного навчання.
Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей
Prime Intellect побудував мережу навчання, що не потребує дозволу, є перевірною та має економічні стимули, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороди на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:
Ініціатор завдання: визначити навчальне середовище, початкову модель, функцію винагороди та критерії валідації
Тренувальний вузол: виконати локальне навчання, подати оновлення ваг та спостереження траєкторії
Вузли верифікації: використовують механізм TOPLOC для підтвердження достовірності навчальної поведінки та беруть участь у розрахунку винагороди та агрегації стратегій.
Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг та виплату винагород, формуючи стимулюючий замкнутий цикл навколо "справжньої навчальної поведінки".
Чотири, INTELLECT-2: перше перевірене децентралізоване навчальне моделювання.
Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель посиленого навчання, яка була навчена завдяки асинхронній, бездоверчій Децентралізації співпраці вузлів, з параметрами обсягом 32B. Модель INTELLECT-2 була навчена за допомогою понад 100 гетерогенних вузлів GPU, розташованих на трьох континентах, використовуючи повністю асинхронну архітектуру, тривалість навчання перевищила 400 годин, що продемонструвало життєздатність і стабільність асинхронної мережі співпраці. Ця модель є не лише проривом у продуктивності, але й першим системним впровадженням парадигми "навчання як консенсус", запропонованої Prime Intellect.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RugResistant
· 5год тому
Знову пропагують Децентралізацію
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnlyOnMainnet
· 17год тому
А це знову малювання пиріжків, що сказано, те ж саме, що і не сказано.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FarmHopper
· 17год тому
Згорнуто до найвищої вимірності.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnChainDetective
· 17год тому
гм... тільки що відстежив шаблон потоку навчальних даних... виглядає підозріло як єдина точка відмови, якщо чесно
Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці
Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої координації
У всій ціннісній ланцюгу AI, навчання моделей є найбільш витратним за ресурсами та з найвищими технологічними бар'єрами етапом, який безпосередньо визначає граничні можливості моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагих викликів на етапі інференції, процес навчання вимагає безперервних масштабних обчислювальних витрат, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи AI. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цього документа.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, де єдине агентство завершує весь процес навчання на локальному високопродуктивному кластері, від апаратного забезпечення, нижнього програмного забезпечення, системи розподілу кластерів до всіх компонентів навчальної рамки, які координуються єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості, що робить її дуже придатною для навчання масштабних моделей, таких як GPT, Gemini, з перевагами високої ефективності та контрольованих ресурсів, але в той же час існують проблеми монополії даних, бар'єрів ресурсів, споживання енергії та ризиків єдиного пункту.
Розподілене навчання є основним методом навчання великих моделей, його суть полягає в розподілі завдань навчання моделі на кілька машин для спільного виконання, щоб подолати обмеження обчислень та зберігання на одному комп'ютері. Хоча фізично він має "дистрибутивні" характеристики, загалом він все ще контролюється централізованими установами для управління та синхронізації, зазвичай працює в середовищі швидкісної локальної мережі, за допомогою технології високошвидкісної з'єднувальної шини NVLink, де головний вузол координує всі підзавдання. Основні методи включають:
Розподілене навчання є поєднанням "централізованого контролю + розподіленого виконання", аналогічно тому, як один і той же начальник віддалено керує співробітниками кількох "офісів", які співпрацюють для виконання завдання. Наразі майже всі основні великі моделі навчаються цим способом.
Децентралізація тренування означає більш відкритий та стійкий до цензури шлях у майбутнє. Його ключовою особливістю є: кілька взаємно недовірливих вузлів спільно виконують навчальні завдання без центрального координатора, зазвичай через протокол, що керує розподілом завдань та співпрацею, і за допомогою механізму криптостимулювання забезпечують чесність внесків. Основні виклики, з якими стикається ця модель, включають:
Децентралізація тренування можна зрозуміти як: група глобальних волонтерів, які по черзі вносять обчислювальну потужність для спільного навчання моделі, але "справді здійсненне велике децентралізоване тренування" все ще є системним інженерним викликом, що охоплює системну архітектуру, комунікаційні протоколи, криптографічну безпеку, економічні механізми, верифікацію моделей та інші аспекти, але чи можливо "спільно ефективно + стимулювати чесність + отримати правильні результати" поки що перебуває на ранній стадії прототипування.
Федеративне навчання як перехідна форма між дистрибуцією та Децентралізація підкреслює локальне збереження даних, централізовану агрегацію параметрів моделі, що підходить для сценаріїв, які акцентують увагу на відповідності вимогам конфіденційності. Федеративне навчання має інженерну структуру дистрибутивного навчання та локальні кооперативні можливості, а також володіє перевагами розподілених даних децентралізованого навчання, але все ще залежить від надійних координаторів і не має повністю відкритих та антицензурних характеристик. Це можна розглядати як "контрольовану децентралізацію" в сценаріях дотримання конфіденційності, яка є відносно помірною в завданнях навчання, структурах довіри та комунікаційних механізмах, що робить її більш придатною як перехідну архітектуру для промисловості.
Порівняльна таблиця парадигм навчання штучного інтелекту( Технічна архітектура × Довіра та заохочення × Особливості застосування)
Децентралізація тренування: межі, можливості та реальні шляхи
З точки зору навчальних парадигм, децентралізоване навчання не підходить для всіх типів завдань. У деяких сценаріях, через складну структуру завдання, надзвичайно високі вимоги до ресурсів або велику складність співпраці, воно природно не підходить для ефективного виконання між гетерогенними, довіреними вузлами. Наприклад, навчання великих моделей часто залежить від великої відеопам'яті, низької затримки та високої пропускної здатності, що ускладнює їх ефективне поділення та синхронізацію в відкритих мережах; завдання з сильною конфіденційністю даних та обмеженнями суверенітету обмежені юридичними вимогами та етичними обмеженнями, тому їх неможливо відкрито ділити; а завдання, що не мають основи для стимулювання співпраці, не мають зовнішніх мотивацій для участі. Ці межі разом складають реальні обмеження сучасного децентралізованого навчання.
Але це не означає, що децентралізоване навчання є нонсенсом. Насправді, у структурно легких, легко паралельних, заохочувальних типах завдань децентралізоване навчання демонструє чітку перспективу застосування. Включаючи, але не обмежуючись: LoRA тонка настройка, завдання після навчання для вирівнювання поведінки, завдання навчання та розмітки даних через краудсорсинг, навчання малих базових моделей з контрольованими ресурсами, а також сценарії кооперативного навчання з участю крайових пристроїв. Ці завдання зазвичай мають високу паралельність, низьку зв'язаність і толерантність до гетерогенної обчислювальної потужності, що робить їх дуже придатними для кооперативного навчання через P2P мережі, протокол Swarm, розподілені оптимізатори та інші методи.
Огляд адаптивності навчальних завдань з Децентралізації
Децентралізація тренування класичних проектів аналіз
На даний момент у сфері децентралізованого навчання та федеративного навчання репрезентативні блокчейн-проекти включають Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research та Flock.io. З точки зору технічних інновацій та складності реалізації, Prime Intellect, Nous Research та Pluralis.ai представили багато оригінальних досліджень у системній архітектурі та алгоритмічному дизайні, що відображає сучасні напрямки теоретичних досліджень; тоді як реалізаційні шляхи Gensyn та Flock.io є відносно чіткими, і вже видно перші інженерні досягнення. У цій статті буде поетапно проаналізовано основні технології та інженерну архітектуру п'яти проектів, а також подальше обговорення їхніх відмінностей та взаємодоповнюючих відносин у децентралізованій системі AI-навчання.
Prime Intellect: Тренувальна траєкторія може бути підтверджена посиленою навчальною кооперативною мережею
Prime Intellect прагне створити мережу навчання ШІ без необхідності довіри, що дозволяє кожному брати участь у навчанні та отримувати надійні винагороди за свої обчислювальні внески. Prime Intellect сподівається створити систему децентралізованого навчання ШІ з трьох основних модулів: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, яка має верифікацію, відкритість та повноцінний механізм заохочення.
Два. Детальний розгляд ключових механізмів тренування Prime Intellect
PRIME-RL: Архітектура завдань роздільного асинхронного підкріплювального навчання
PRIME-RL є фреймворком моделювання завдань та виконання, спеціально розробленим Prime Intellect для децентралізованих навчальних сцен, призначеним для гетерогенних мереж і асинхронних учасників. Він використовує підкріплювальне навчання як пріоритетний адаптаційний об'єкт, структурно декомпонуючи процеси навчання, інференції та завантаження ваг, що дозволяє кожному навчальному вузлу незалежно виконувати цикли завдань локально та співпрацювати через стандартизовані інтерфейси з механізмами валідації та агрегації. На відміну від традиційних процесів контрольованого навчання, PRIME-RL краще підходить для реалізації еластичного навчання в умовах безцентрової координації, що знижує складність системи і закладає основу для підтримки багатоцільового паралельного навчання та еволюції стратегій.
TOPLOC: легкий механізм верифікації поведінки навчання
TOPLOC є основним механізмом перевірки навчання, запропонованим Prime Intellect, який використовується для визначення, чи дійсно вузол завершив ефективне навчання стратегії на основі спостережуваних даних. На відміну від важких рішень, таких як ZKML, TOPLOC не покладається на повторний розрахунок повної моделі, а завершує верифікацію легковаговою структурою, аналізуючи локальні послідовності "спостережувальна послідовність ↔ оновлення стратегії". Він вперше перетворює поведінкові траєкторії під час навчання на об'єкти, що підлягають перевірці, що є ключовим нововведенням для реалізації розподілу винагород за навчання без довіри, надаючи реальний шлях до створення аудиторських та заохочувальних децентралізованих мереж співпраці.
SHARDCAST: Асинхронна агрегація ваг і протокол поширення
SHARDCAST є протоколом вагового розповсюдження та агрегації, розробленим Prime Intellect, оптимізованим для асинхронних, обмежених по пропускній здатності та змінних станів вузлів реальних мережевих середовищ. Він поєднує механізм розповсюдження gossip та локальну синхронізацію, що дозволяє кільком вузлам продовжувати надсилати часткові оновлення в умовах нестабільного стану, досягаючи поступової конвергенції ваги та еволюції кількох версій. Порівняно з централізованими або синхронними методами AllReduce, SHARDCAST значно підвищує масштабованість та стійкість до помилок децентралізованого навчання, є основою для побудови стабільного консенсусу ваги та безперервної ітерації навчання.
OpenDiLoCo: Рідкісна асинхронна комунікаційна рамка
OpenDiLoCo є незалежною реалізацією та відкритим вихідним кодом оптимізаційної рамки зв’язку, розробленою командою Prime Intellect на основі концепції DiLoCo, запропонованої DeepMind, спеціально призначеною для вирішення таких проблем, як обмежена пропускна здатність, гетерогенність обладнання та нестабільність вузлів, які часто виникають під час децентралізованого навчання. Його архітектура заснована на паралелізмі даних, шляхом побудови розріджених топологічних структур, таких як кільце, розширювач, малий світ, що дозволяє уникнути високих витрат на комунікацію через глобальну синхронізацію, спираючись лише на сусідні вузли для виконання спільного навчання моделі. Поєднуючи асинхронне оновлення та механізм відмовостійкості, OpenDiLoCo дозволяє стабільно брати участь у навчальних завданнях споживчим GPU та крайовим пристроям, значно підвищуючи можливість участі у глобальному кооперативному навчанні, що є однією з ключових комунікаційних інфраструктур для побудови мережі децентралізованого навчання.
PCCL:Бібліотека координаційного зв'язку
PCCL є легковаговою бібліотекою зв'язку, спеціально розробленою Prime Intellect для децентралізованого середовища навчання ШІ, яка має на меті вирішення адаптаційних вузьких місць традиційних бібліотек зв'язку в гетерогенних пристроях та мережах з низькою пропускною здатністю. PCCL підтримує розріджену топологію, стиснення градієнтів, синхронізацію з низькою точністю та відновлення з перерв, може працювати на споживчих GPU та нестабільних вузлах, є базовим компонентом, що підтримує асинхронні можливості зв'язку протоколу OpenDiLoCo. Це значно підвищує толерантність до пропускної здатності навчальної мережі та сумісність пристроїв, прокладаючи "останню милю" комунікаційної інфраструктури для побудови справжньої відкритої, бездосвідної мережі спільного навчання.
Три, Prime Intellect стимулююча мережа та розподіл ролей
Prime Intellect побудував мережу навчання, що не потребує дозволу, є перевірною та має економічні стимули, що дозволяє будь-кому брати участь у завданнях і отримувати винагороди на основі реального внеску. Протокол працює на основі трьох основних ролей:
Ядро процесу угоди включає публікацію завдань, навчання вузлів, верифікацію траєкторій, агрегацію ваг та виплату винагород, формуючи стимулюючий замкнутий цикл навколо "справжньої навчальної поведінки".
Чотири, INTELLECT-2: перше перевірене децентралізоване навчальне моделювання.
Prime Intellect випустила INTELLECT-2 у травні 2025 року, це перша у світі велика модель посиленого навчання, яка була навчена завдяки асинхронній, бездоверчій Децентралізації співпраці вузлів, з параметрами обсягом 32B. Модель INTELLECT-2 була навчена за допомогою понад 100 гетерогенних вузлів GPU, розташованих на трьох континентах, використовуючи повністю асинхронну архітектуру, тривалість навчання перевищила 400 годин, що продемонструвало життєздатність і стабільність асинхронної мережі співпраці. Ця модель є не лише проривом у продуктивності, але й першим системним впровадженням парадигми "навчання як консенсус", запропонованої Prime Intellect.