Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung phối hợp
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, đào tạo mô hình là khâu tiêu tốn tài nguyên 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 diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình đào tạo 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, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương thức đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học liên bang và đào tạo 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 một cụm hiệu suất cao tại địa phương, 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 bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này làm cho việc 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, với những lợi 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 thức chính trong huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy để cùng thực hiện, nhằm vượt qua những hạn chế về tính toán và lưu trữ của máy đơn. 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 kết nối tốc độ cao NVLink, chủ đề chính phối hợp các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút đào tạo các tham số dữ liệu khác nhau, chia sẻ trọng số mô hình, cần phải khớp.
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.
Đường ống song song: Thực hiện tuần tự theo từng giai đoạn, nâng cao thông lượng
Phân đoạn tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận, nâng cao độ phân giải 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 chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" phối hợp để hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay, hầu hết các mô hình lớn chính đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung huấn luyện thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau phối hợp hoàn thành nhiệm vụ huấn luyện mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức để thúc đẩy phân phối và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong việc phân tách và thiết bị không đồng nhất: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị không đồng nhất, hiệu quả phân tách nhiệm vụ thấp.
Nút thắt hiệu suất truyền thông: Giao tiếp mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc rõ ràng
Thiếu khả năng thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh các nút có thực sự tham gia vào tính toán hay không
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, phân phối nhiệm vụ, cơ chế hoàn tác phức tạp
Huấn luyện Phi tập trung có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để cùng nhau 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 cấp độ khác nhau, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu ban đầu.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân phối và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại chỗ và tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân phối và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên phối hợp đáng tin cậy, 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, tương đối ôn hòa về nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp, phù hợp hơn với cấu trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh về các phương thức huấn luyện AI( Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng)
Phi tập trung đào tạo các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Xét từ góc độ phương thức 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 về tài nguyên rất cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút không đồng nhất và không cần tin cậy. Chẳng hạn, 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 sự hạn chế mạnh mẽ về quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu bị giới hạn bởi sự tuân thủ pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi đó, những nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác thì không có động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế hiện tại của đào tạo phi tập trung.
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 kích thích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau liên kết hành vi, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn qua crowdsourcing, đào tạo các 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 chấp nhận sức mạnh tính toán dị thể, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân phối và các phương thức khác.
Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong về 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. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc hiện thực hóa kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá nguyên bản trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi đó, con đường hiện thực hóa của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy được tiến bộ công nghiệp ban đầu. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các 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 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 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, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị các mô-đun chính
Hai, Giải thích chi tiết cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường phi tập trung dạng giải cấu trúc
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các tình huống đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách rời quá trình đào tạo, suy diễn và tải lên trọng số, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng nhiệm vụ độc lập tại địa phương và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, giảm độ phức tạp của hệ thống và đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC là cơ chế cốt lõi có thể xác minh được do 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 như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ nhàng bằng cách phân tích quỹ đạo nhất quán cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược". Nó lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình huấn luyện thành đối tượng có thể xác minh, là sáng kiến then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện không cần tin cậy, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và phát tán trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa cho các môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán 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 hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều 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 kháng lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quy 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 độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút hàng xóm cục bộ để hoàn thành việc huấn luyện đồng 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 huấn luyện, 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 hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect phát triển dành riêng cho môi trường đào tạo AI phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topo thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi tại 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 cải thiện đáng kể khả năng chịu đựng băng thông và khả năng tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp cho việc xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở, không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới huấn luyện không cần phép, có thể xác minh và có cơ chế kinh tế khuyến khích, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm phần thưởng và tiêu chuẩn xác thực
Nút đào tạo: Thực hiện đào tạo cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia tính toán phần thưởng cùng với tổng hợp chiến lược
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác thực 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 có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phi tập trung không cần tin cậy, sử dụng kiến trúc đồng bộ. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành bằng cách cộng tác của hơn 100 nút GPU không đồng nhất trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn 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 sự hiện thực hóa đầu tiên của phương thức "huấn luyện tức là đồng thuận" mà Prime Intellect 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.
11 thích
Phần thưởng
11
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnlyOnMainnet
· 7giờ trước
À cái này lại là vẽ bánh, nói ra thì cũng như không nói.
Xem bản gốcTrả lời0
FarmHopper
· 8giờ trước
Cuộn đến chiều cao tối đa rồi đây.
Xem bản gốcTrả lời0
OnChainDetective
· 8giờ trước
hmm... vừa theo dõi mô hình dòng dữ liệu đào tạo... trông đáng ngờ giống như một điểm thất bại đơn lẻ thật sự
Sự tiến hóa của các mô hình đào tạo AI: từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác phi tập trung
Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung phối hợp
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, đào tạo mô hình là khâu tiêu tốn tài nguyên 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 diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình đào tạo 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, thực sự là "công nghiệp nặng" trong xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương thức đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học liên bang và đào tạo 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 một cụm hiệu suất cao tại địa phương, 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 bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này làm cho việc 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, với những lợi 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 thức chính trong huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình, sau đó phân phối đến nhiều máy để cùng thực hiện, nhằm vượt qua những hạn chế về tính toán và lưu trữ của máy đơn. 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 kết nối tốc độ cao NVLink, chủ đề chính phối hợp 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 một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" phối hợp để hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay, hầu hết các mô hình lớn chính đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung huấn luyện thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau phối hợp hoàn thành nhiệm vụ huấn luyện mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua giao thức để thúc đẩy phân phối và hợp tác nhiệm vụ, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Huấn luyện Phi tập trung có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để cùng nhau 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 cấp độ khác nhau, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu ban đầu.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân phối và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại chỗ và tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân phối và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên phối hợp đáng tin cậy, 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, tương đối ôn hòa về nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp, phù hợp hơn với cấu trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Bảng so sánh toàn cảnh về các phương thức huấn luyện AI( Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích tin cậy × Đặc điểm ứng dụng)
Phi tập trung đào tạo các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Xét từ góc độ phương thức 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 về tài nguyên rất cao hoặc độ khó trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút không đồng nhất và không cần tin cậy. Chẳng hạn, 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 sự hạn chế mạnh mẽ về quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu bị giới hạn bởi sự tuân thủ pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi đó, những nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác thì không có động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế hiện tại của đào tạo phi tập trung.
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 kích thích, đào tạo phi tập trung thể hiện rõ triển vọng ứng dụng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau liên kết hành vi, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn qua crowdsourcing, đào tạo các 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 chấp nhận sức mạnh tính toán dị thể, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu phân phối và các phương thức khác.
Phi tập trung đào tạo nhiệm vụ thích ứng tổng quan bảng
Phi tập trung đào tạo các dự án kinh điển phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong về 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. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc hiện thực hóa kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá nguyên bản trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; trong khi đó, con đường hiện thực hóa của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy được tiến bộ công nghiệp ban đầu. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các 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 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 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, mở và đầy đủ cơ chế khuyến khích.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị các mô-đun chính
Hai, Giải thích chi tiết cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường phi tập trung dạng giải cấu trúc
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các tình huống đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách rời quá trình đào tạo, suy diễn và tải lên trọng số, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng nhiệm vụ độc lập tại địa phương và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, giảm độ phức tạp của hệ thống và đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC:Cơ chế xác thực hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC là cơ chế cốt lõi có thể xác minh được do 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 như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ nhàng bằng cách phân tích quỹ đạo nhất quán cục bộ giữa "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược". Nó lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình huấn luyện thành đối tượng có thể xác minh, là sáng kiến then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng huấn luyện không cần tin cậy, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới huấn luyện hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và phát tán trọng số bất đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và tổng hợp trọng số do Prime Intellect thiết kế, được tối ưu hóa cho các môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán 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 hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều 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 kháng lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quy 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 độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho các thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút hàng xóm cục bộ để hoàn thành việc huấn luyện đồng 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 huấn luyện, 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 hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect phát triển dành riêng cho môi trường đào tạo AI phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trong các thiết bị khác nhau và mạng lưới băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topo thưa, nén gradient, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi tại 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 cải thiện đáng kể khả năng chịu đựng băng thông và khả năng tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp cho việc xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở, không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới huấn luyện không cần phép, có thể xác minh và có cơ chế kinh tế khuyến khích, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực sự. 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 thực 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 có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn đầu tiên trên thế giới được huấn luyện bởi các nút phi tập trung không cần tin cậy, sử dụng kiến trúc đồng bộ. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành bằng cách cộng tác của hơn 100 nút GPU không đồng nhất trên ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn 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 sự hiện thực hóa đầu tiên của phương thức "huấn luyện tức là đồng thuận" mà Prime Intellect đề xuất.