تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعد تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد وأعلى مستوى من حيث العوائق التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقاته الفعلية. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا من قوة الحوسبة الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج المعمارية، يمكن تصنيف طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته بشكل رئيسي في هذا المقال.
تدريب مركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم إكمال جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. هذه البنية التحتية المتعاونة بعمق تجعل مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل تعمل بكفاءة مثلى، مما يجعلها مناسبة لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT و Gemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية، والسيطرة على الموارد، لكنها في نفس الوقت تعاني من مشكلات احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، وذلك لتجاوز قيود الحساب والتخزين في الآلة الواحدة. على الرغم من توفر خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية NVLink للحافلات عالية السرعة، حيث يقوم العقد الرئيسي بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
التجزئة البيانات: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة مع مشاركة الوزن النموذجي، تحتاج إلى مطابقة أوزان النموذج.
التوازي بين النماذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية التوسع العالية;
خطوط الأنابيب المتوازية: تنفيذ متسلسل على مراحل، مما يزيد من معدل النقل;
موازاة المصفوفات: تقسيم دقيق لحسابات المصفوفة، مما يعزز من درجة التوازي.
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير لعدة "مكاتب" للتعاون في إنجاز المهام عن بُعد. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا وخصائص مقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة تتعاون لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال البروتوكولات التي تدفع توزيع المهام والتعاون، وتساعدها آليات التحفيز المشفرة لضمان نزاهة المساهمات. التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج تشمل:
صعوبة تباين الأجهزة وتقسيمها: صعوبة تنسيق الأجهزة المختلفة، وكفاءة تقسيم المهام منخفضة؛
أزمة كفاءة الاتصال: الاتصالات الشبكية غير مستقرة، وظهور واضح لعائق مزامنة التدرجات;
نقص في التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك حقًا في الحساب؛
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز توجيه مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الاستثناءات معقدة.
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، يتضمن بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + التحفيز على الأمانة + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
يعتبر التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، حيث يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع مركزي لمتغيرات النموذج، وهو مناسب للمشاهد التي تركز على الامتثال للخصوصية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الم controlled" في سياقات الامتثال للخصوصية، حيث يكون في مهام التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله مناسبًا كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نماذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، وارتفاع متطلبات الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه من الطبيعي أنه لا يناسب إكماله بكفاءة بين العقد غير المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة وصول عشوائي عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي مرتفع، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات وقيود السيادة مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون إلى الدافع الخارجي للمشاركة. هذه الحدود تشكل معًا القيود الواقعية للتدريب اللامركزي الحالي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتمتع بهيكل خفيف وسهل التوازي وقابل للتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام التدريب بعد التوافق السلوكي، تدريب وتسمية البيانات من خلال الحشد، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني التي تشارك فيها أجهزة الحافة. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وقلة الارتباط، وتحمل القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها من الطرق.
اللامركزية تدريب كلاسيكي مشروع تحليل
حاليًا، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على الواجهة الأمامية، المشاريع Blockchain الرئيسية مثل 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 تكون مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية وبنية الهندسة وراء هذه المشاريع الخمسة، بالإضافة إلى مناقشة الفروق والعلاقات التكاملية بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، في بناء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الأساسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية ل Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المنفصل
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص لسيناريوهات التدريب اللامركزية من قبل Prime Intellect، مصمم خصيصًا للشبكات المتغايرة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز ككائن تكييف أولوي، مما يفصل بشكل هيكلي بين عمليات التدريب والاستدلال ورفع الأوزان، بحيث يمكن لكل عقدة تدريب إكمال حلقة المهمة محليًا بشكل مستقل، والتعاون من خلال واجهات معيارية وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم تحت إشراف التقليدية، يعد PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع أساسًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC هو آلية أساسية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق من الهيكل الخفيف من خلال تحليل التتبع المحلي المتسق بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية". لأول مرة، يحول مسار السلوك خلال عملية التدريب إلى كائن قابل للتحقق، وهو ابتكار رئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون ثقة، ويوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية يمكن تدقيقها وتحفيزها.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونقل الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجمع الوزن مصمم من قبل Prime Intellect، مخصص لتحسين بيئات الشبكة الحقيقية التي تتميز بالتزامن، والقيود على عرض النطاق الترددي، وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يزيد SHARDCAST بشكل ملحوظ من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق مستقر للوزن واستمرار التدريب والتكرار.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن المتناثر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تطويره بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect استناداً إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، مصمم خصيصاً لمواجهة التحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، تباين الأجهزة وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل تخطيط نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكاليف العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. مع الجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل نقاط التوقف، يتيح OpenDiLoCo لمعدات GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب العالمي، ويعتبر أحد البنى التحتية الأساسية للتواصل لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن تم تصميمها خصيصًا لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية من قبل Prime Intellect، وتهدف إلى حل اختناقات التكيف التي تواجهها مكتبات الاتصالات التقليدية على الأجهزة المتنوعة وشبكات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة نقاط التوقف، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد زاد بشكل كبير من قدرة تحمل النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة من خلال تحسين "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز والتوزيع الوظيفي
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق ولا تحتاج إلى إذن، مع آلية حوافز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على 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 العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
رابعاً، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب لامركزي قابل للتحقق
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز تم تدريبه بالتعاون بين عقد لامركزية غير موثوقة ومتزامنة، بحجم معلمات يصل إلى 32B. تم تدريب نموذج INTELLECT-2 بواسطة أكثر من 100 عقدة GPU غير متجانسة منتشرة عبر ثلاث قارات، باستخدام بنية غير متزامنة بالكامل، واستغرقت فترة التدريب أكثر من 400 ساعة، مما يظهر جدوى واستقرار الشبكة التعاونية غير المتزامنة. لا يمثل هذا النموذج مجرد اختراق في الأداء، بل هو أيضًا التطبيق النظامي الأول لنموذج "التدريب هو التوافق" الذي اقترحته Prime Intellect. يدمج INTELLECT-2 بروتوكولات أساسية مثل PRIME-RL وTOPLOC وSHARDCAST، مما يدل على التدريب اللامركزي.
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 السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعد تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد وأعلى مستوى من حيث العوائق التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقاته الفعلية. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا من قوة الحوسبة الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج المعمارية، يمكن تصنيف طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يتم مناقشته بشكل رئيسي في هذا المقال.
تدريب مركزي هو الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم إكمال جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، إلى جميع مكونات إطار التدريب يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. هذه البنية التحتية المتعاونة بعمق تجعل مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات التحمل تعمل بكفاءة مثلى، مما يجعلها مناسبة لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT و Gemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية، والسيطرة على الموارد، لكنها في نفس الوقت تعاني من مشكلات احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بشكل متعاون، وذلك لتجاوز قيود الحساب والتخزين في الآلة الواحدة. على الرغم من توفر خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية NVLink للحافلات عالية السرعة، حيث يقوم العقد الرئيسي بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير لعدة "مكاتب" للتعاون في إنجاز المهام عن بُعد. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا وخصائص مقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة تتعاون لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال البروتوكولات التي تدفع توزيع المهام والتعاون، وتساعدها آليات التحفيز المشفرة لضمان نزاهة المساهمات. التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج تشمل:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، يتضمن بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + التحفيز على الأمانة + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
يعتبر التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية، حيث يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع مركزي لمتغيرات النموذج، وهو مناسب للمشاهد التي تركز على الامتثال للخصوصية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الم controlled" في سياقات الامتثال للخصوصية، حيث يكون في مهام التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال أكثر اعتدالًا، مما يجعله مناسبًا كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نماذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، وارتفاع متطلبات الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه من الطبيعي أنه لا يناسب إكماله بكفاءة بين العقد غير المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالبًا على ذاكرة وصول عشوائي عالية، وزمن استجابة منخفض، وعرض نطاق ترددي مرتفع، مما يجعل من الصعب تقسيمه ومزامنته بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات وقيود السيادة مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما تفتقر المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون إلى الدافع الخارجي للمشاركة. هذه الحدود تشكل معًا القيود الواقعية للتدريب اللامركزي الحالي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتمتع بهيكل خفيف وسهل التوازي وقابل للتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام التدريب بعد التوافق السلوكي، تدريب وتسمية البيانات من خلال الحشد، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني التي تشارك فيها أجهزة الحافة. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وقلة الارتباط، وتحمل القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة، وغيرها من الطرق.
اللامركزية تدريب كلاسيكي مشروع تحليل
حاليًا، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على الواجهة الأمامية، المشاريع Blockchain الرئيسية مثل 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 تكون مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية وبنية الهندسة وراء هذه المشاريع الخمسة، بالإضافة إلى مناقشة الفروق والعلاقات التكاملية بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسار التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، في بناء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة.
أولاً، هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الأساسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الرئيسية ل Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المنفصل
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص لسيناريوهات التدريب اللامركزية من قبل Prime Intellect، مصمم خصيصًا للشبكات المتغايرة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز ككائن تكييف أولوي، مما يفصل بشكل هيكلي بين عمليات التدريب والاستدلال ورفع الأوزان، بحيث يمكن لكل عقدة تدريب إكمال حلقة المهمة محليًا بشكل مستقل، والتعاون من خلال واجهات معيارية وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم تحت إشراف التقليدية، يعد PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع أساسًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC هو آلية أساسية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يكمل التحقق من الهيكل الخفيف من خلال تحليل التتبع المحلي المتسق بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية". لأول مرة، يحول مسار السلوك خلال عملية التدريب إلى كائن قابل للتحقق، وهو ابتكار رئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون ثقة، ويوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية يمكن تدقيقها وتحفيزها.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونقل الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجمع الوزن مصمم من قبل Prime Intellect، مخصص لتحسين بيئات الشبكة الحقيقية التي تتميز بالتزامن، والقيود على عرض النطاق الترددي، وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يزيد SHARDCAST بشكل ملحوظ من قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق مستقر للوزن واستمرار التدريب والتكرار.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن المتناثر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تطويره بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect استناداً إلى مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، مصمم خصيصاً لمواجهة التحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، تباين الأجهزة وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل تخطيط نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكاليف العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. مع الجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل نقاط التوقف، يتيح OpenDiLoCo لمعدات GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل ملحوظ إمكانية المشاركة في التدريب العالمي، ويعتبر أحد البنى التحتية الأساسية للتواصل لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن تم تصميمها خصيصًا لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية من قبل Prime Intellect، وتهدف إلى حل اختناقات التكيف التي تواجهها مكتبات الاتصالات التقليدية على الأجهزة المتنوعة وشبكات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة نقاط التوقف، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد زاد بشكل كبير من قدرة تحمل النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يمهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة من خلال تحسين "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز والتوزيع الوظيفي
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق ولا تحتاج إلى إذن، مع آلية حوافز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تشمل العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
رابعاً، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب لامركزي قابل للتحقق
أصدرت Prime Intellect في مايو 2025 INTELLECT-2، وهو أول نموذج كبير للتعلم المعزز تم تدريبه بالتعاون بين عقد لامركزية غير موثوقة ومتزامنة، بحجم معلمات يصل إلى 32B. تم تدريب نموذج INTELLECT-2 بواسطة أكثر من 100 عقدة GPU غير متجانسة منتشرة عبر ثلاث قارات، باستخدام بنية غير متزامنة بالكامل، واستغرقت فترة التدريب أكثر من 400 ساعة، مما يظهر جدوى واستقرار الشبكة التعاونية غير المتزامنة. لا يمثل هذا النموذج مجرد اختراق في الأداء، بل هو أيضًا التطبيق النظامي الأول لنموذج "التدريب هو التوافق" الذي اقترحته Prime Intellect. يدمج INTELLECT-2 بروتوكولات أساسية مثل PRIME-RL وTOPLOC وSHARDCAST، مما يدل على التدريب اللامركزي.