تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، تُعتبر تدريب النماذج المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث العوائق التقنية، حيث تحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرة النموذج وفعالية تطبيقه الفعلية. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستنتاج، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحساب الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكل، يمكن تقسيم أساليب التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذه المقالة.
تدريب مركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة إلى البرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب تنسقها نظام تحكم موحد. يجعل هذا الهيكل المعماري المتعاون بعمق كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل في أفضل حالاتها، مما يجعله مناسبًا جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وله مزايا كفاءة عالية، وموارد قابلة للتحكم، ولكنه في الوقت نفسه يعاني من مشاكل 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 للتنفيذ التعاوني، من أجل تجاوز قيود حساب وتخزين الآلة الواحدة. على الرغم من أن لديها ميزات "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن النظام الكلي لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما يعمل في بيئات الشبكة المحلية عالية السرعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بشكل موحد بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب الرئيسية ما يلي:
البيانات المتوازية: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة مع مشاركة الوزن النموذجي، يجب أن تتطابق.
توازي النموذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة，实现强扩展性;
تنفيذ متسلسل على مراحل: زيادة معدل الإنتاج من خلال التنفيذ المتوازي;
توازي المصفوفات: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، تحسين حجم التوازي.
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير للموظفين في عدة "مكاتب" للتعاون في إتمام المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزته الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة حافة ) تعمل معًا لإكمال مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، وعادةً ما يتم ذلك من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، باستخدام آليات تحفيزية مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج تشمل:
صعوبة التباين بين الأجهزة وتجزئة المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتنوعة، وكفاءة منخفضة في تجزئة المهام؛
عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وظهور واضح لعنق الزجاجة في مزامنة التدرجات؛
غياب التنفيذ الموثوق: نقص في بيئة التنفيذ الموثوق، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعلاً في الحساب؛
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز تحكم مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الأخطاء معقدة.
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل مشترك، لكن "التدريب اللامركزي على نطاق واسع الذي يمكن أن يكون قابلاً للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بعدة جوانب مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، ولكن ما إذا كان من الممكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الأمانة + الحصول على نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكرة.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلاً انتقالياً بين التوزيع واللامركزية، حيث يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجميع معلمات النموذج مركزيًا، ويصلح للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية( مثل الرعاية الصحية والمالية). يمتلك التعلم الفيدرالي هيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره حلًا "لامركزيًا خاضعًا للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون أكثر اعتدالًا في مهام التدريب وبنية الثقة وآليات الاتصال، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول مقارنة شامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي ( هيكل تقني × تحفيز الثقة × الخصائص التطبيقية )
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، والاحتياجات العالية للموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه من الطبيعي عدم ملاءمته لإتمامه بكفاءة بين العقد غير المتجانسة واللامركزية. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة وصول عشوائي عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة الشديدة مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ( مقيدة بالامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون مثل نماذج المؤسسات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ) إلى الدافع للمشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن تدريب اللامركزية هو مفهوم زائف. في الواقع، في أنواع المهام الخفيفة الهيكل، السهلة التوازي، والقابلة للتحفيز، يظهر تدريب اللامركزية آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك، ولكن لا تقتصر على: ضبط LoRA، مهام التدريب المتأخر مثل RLHF و DPO(، تدريب وتصنيف البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك مشاهد التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تتميز عمومًا بوجود قدر عالٍ من التوازي، وارتباط منخفض، وقابلية التحمل لقوة الحوسبة المتغايرة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، والمحسنات الموزعة.
)# اللامركزية تدريب المهمة التكيف العامة
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشروع
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 الأنظمة والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وتناقش المزيد من الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
(# Prime Intellect: رائد الشبكة التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة مكونات رئيسية هي PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، بناء نظام تدريب AI لامركزي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية حوافز كاملة.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الرئيسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكوك
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام والتنفيذ المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يستخدم التعلم المعزز كهدف تكييف أولوي، ويفكك بشكل هيكلي عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات قياسية وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع عمليات التعلم المراقب التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتنفيذ التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيف الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة والتحقق من السياسة-الموقع( هي آلية أساسية للتحقق من القابلية للتدريب اقترحها Prime Intellect، تستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية للتوافق بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث السياسة". إنها تحول لأول مرة المسارات السلوكية خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، مما يمثل ابتكارًا رئيسيًا لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، ويقدم مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لتوزيع الوزن والتجميع مصمم بواسطة Prime Intellect، مُحسّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتميز بالتأخير، والقيود على النطاق الترددي، وحالة العقد المتغيرة. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. مقارنةً بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، يُحسن SHARDCAST بشكل ملحوظ من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء إجماع وزني مستقر وتكرار تدريب مستمر.
OpenDiLoCo: إطار اتصال غير متزامن متفرق
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، تم تصميمه خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، والتنوع في الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي في الاتصالات، ويعتمد فقط على جيران العقد المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. مع الجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل النقاط المقطوعة، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للتواصل لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن صممتها Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل اختناق التكيف في المكتبات التقليدية) مثل NCCL وGloo( في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، 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 زاد بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية حقيقية مفتوحة وغير موثوقة.
ثالثاً، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق بدون إذن، مزودة بآلية تحفيز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول على أساس ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات المراقبة
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 )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
رابعاً، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزي
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز تم تدريبه من خلال تعاون عقد لامركزي غير متزامن وغير موثوق، مع معلمات تنظيمية
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.
ثورة نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى التطور التكنولوجي للتعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، تُعتبر تدريب النماذج المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث العوائق التقنية، حيث تحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرة النموذج وفعالية تطبيقه الفعلية. بالمقارنة مع الاستدعاء الخفيف في مرحلة الاستنتاج، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحساب الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكل، يمكن تقسيم أساليب التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته في هذه المقالة.
تدريب مركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة إلى البرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب تنسقها نظام تحكم موحد. يجعل هذا الهيكل المعماري المتعاون بعمق كفاءة مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل في أفضل حالاتها، مما يجعله مناسبًا جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وله مزايا كفاءة عالية، وموارد قابلة للتحكم، ولكنه في الوقت نفسه يعاني من مشاكل 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 للتنفيذ التعاوني، من أجل تجاوز قيود حساب وتخزين الآلة الواحدة. على الرغم من أن لديها ميزات "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن النظام الكلي لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما يعمل في بيئات الشبكة المحلية عالية السرعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بشكل موحد بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب الرئيسية ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير للموظفين في عدة "مكاتب" للتعاون في إتمام المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزته الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة حافة ) تعمل معًا لإكمال مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، وعادةً ما يتم ذلك من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، باستخدام آليات تحفيزية مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج تشمل:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل مشترك، لكن "التدريب اللامركزي على نطاق واسع الذي يمكن أن يكون قابلاً للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بعدة جوانب مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، ولكن ما إذا كان من الممكن "التعاون بشكل فعال + تحفيز الأمانة + الحصول على نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكرة.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلاً انتقالياً بين التوزيع واللامركزية، حيث يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجميع معلمات النموذج مركزيًا، ويصلح للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية( مثل الرعاية الصحية والمالية). يمتلك التعلم الفيدرالي هيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره حلًا "لامركزيًا خاضعًا للرقابة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون أكثر اعتدالًا في مهام التدريب وبنية الثقة وآليات الاتصال، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
جدول مقارنة شامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي ( هيكل تقني × تحفيز الثقة × الخصائص التطبيقية )
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، والاحتياجات العالية للموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه من الطبيعي عدم ملاءمته لإتمامه بكفاءة بين العقد غير المتجانسة واللامركزية. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة وصول عشوائي عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة الشديدة مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ( مقيدة بالامتثال القانوني والقيود الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون مثل نماذج المؤسسات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ) إلى الدافع للمشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن تدريب اللامركزية هو مفهوم زائف. في الواقع، في أنواع المهام الخفيفة الهيكل، السهلة التوازي، والقابلة للتحفيز، يظهر تدريب اللامركزية آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك، ولكن لا تقتصر على: ضبط LoRA، مهام التدريب المتأخر مثل RLHF و DPO(، تدريب وتصنيف البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك مشاهد التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تتميز عمومًا بوجود قدر عالٍ من التوازي، وارتباط منخفض، وقابلية التحمل لقوة الحوسبة المتغايرة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، والمحسنات الموزعة.
)# اللامركزية تدريب المهمة التكيف العامة
اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشروع
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 الأنظمة والخوارزميات، مما يمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وتناقش المزيد من الاختلافات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
(# Prime Intellect: رائد الشبكة التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة مكونات رئيسية هي PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، بناء نظام تدريب AI لامركزي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية حوافز كاملة.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الرئيسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكوك
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام والتنفيذ المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يستخدم التعلم المعزز كهدف تكييف أولوي، ويفكك بشكل هيكلي عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات قياسية وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع عمليات التعلم المراقب التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتنفيذ التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيف الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة والتحقق من السياسة-الموقع( هي آلية أساسية للتحقق من القابلية للتدريب اقترحها Prime Intellect، تستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات الملاحظة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية للتوافق بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث السياسة". إنها تحول لأول مرة المسارات السلوكية خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، مما يمثل ابتكارًا رئيسيًا لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، ويقدم مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لتوزيع الوزن والتجميع مصمم بواسطة Prime Intellect، مُحسّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتميز بالتأخير، والقيود على النطاق الترددي، وحالة العقد المتغيرة. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. مقارنةً بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، يُحسن SHARDCAST بشكل ملحوظ من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء إجماع وزني مستقر وتكرار تدريب مستمر.
OpenDiLoCo: إطار اتصال غير متزامن متفرق
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، تم تصميمه خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، والتنوع في الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي في الاتصالات، ويعتمد فقط على جيران العقد المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. مع الجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل النقاط المقطوعة، يجعل OpenDiLoCo وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والأجهزة الطرفية قادرة على المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للتواصل لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL)Prime Collective Communication Library( هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن صممتها Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل اختناق التكيف في المكتبات التقليدية) مثل NCCL وGloo( في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، 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 زاد بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية حقيقية مفتوحة وغير موثوقة.
ثالثاً، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق بدون إذن، مزودة بآلية تحفيز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول على أساس ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان )SHARDCAST( وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
رابعاً، INTELLECT-2: إصدار أول نموذج تدريب قابل للتحقق اللامركزي
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز تم تدريبه من خلال تعاون عقد لامركزي غير متزامن وغير موثوق، مع معلمات تنظيمية