Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация кооперации в технологической революции
В полной цепочке создания ценности ИИ обучение моделей является этапом с наибольшими затратами ресурсов и наивысшими техническими барьерами, напрямую определяющим предельные возможности модели и ее фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных вложений в масштабные вычислительные мощности, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки оптимизационных алгоритмов, что является настоящей "тяжелой промышленностью" в построении систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, на котором сосредоточено внимание данной статьи.
Централизованное обучение является наиболее распространённым традиционным способом, при котором все процессы обучения выполняются единственным учреждением на локальном высокопроизводительном кластере. От аппаратного обеспечения до базового программного обеспечения, системы управления кластером и всех компонентов обучающего фреймворка координируются единым управляющим системами. Эта глубокая согласованная архитектура обеспечивает оптимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает её особенно подходящей для обучения крупномасштабных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая преимуществами высокой эффективности и управляемости ресурсов. Однако существует также ряд проблем, таких как монополия на данные, барьеры для ресурсов, потребление энергии и риск единой точки отказа.
Распределенное обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время; его суть заключается в том, чтобы разбить задачи обучения модели и распределить их для совместного выполнения на нескольких машинах, чтобы преодолеть узкие места вычислений и хранения на одном компьютере. Хотя физически оно обладает "Децентрализация" характеристиками, в целом все еще контролируется и координируется централизованным учреждением, часто функционируя в среде высокоскоростной локальной сети, с использованием технологии высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел координирует все подзадачи. Основные методы включают:
Параллельные данные: каждый узел обучает разные данные, параметры общие, необходимо сопоставить веса модели
Модельное параллелизм: развертывание различных частей модели на разных узлах для достижения высокой масштабируемости;
Параллельные каналы: поэтапное последовательное выполнение, повышение пропускной способности;
Тензорное параллелизм: детализированное разделение матричных вычислений, повышение уровня параллелизма.
Распределённое обучение — это комбинация «централизованного управления + распределённого выполнения», аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно руководит несколькими «офисами», чтобы сотрудники совместно выполняли задачи. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.
Децентрализация обучения представляет собой более открытую и устойчивую к цензуре траекторию будущего. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверяющих друг другу узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или периферийными устройствами ), которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно через протокол, который управляет распределением задач и сотрудничеством, и с помощью механизмов криптостимулирования для обеспечения честности вклада. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:
Гетерогенность устройств и трудности разделения: высокая сложность координации гетерогенных устройств, низкая эффективность разделения задач;
У瓶颈 эффективности связи: нестабильная сетевая связь, явно выраженный瓶颈 синхронизации градиента;
Недостаток доверенного выполнения: отсутствие доверенной среды выполнения, трудно проверить, действительно ли узлы участвуют в вычислениях;
Недостаток единой координации: нет центрального диспетчера, сложное распределение задач и механизмы отката при исключениях.
Децентрализация тренировки можно понять как: группа глобальных волонтеров, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки" все еще является системным инженерным вызовом, затрагивающим системную архитектуру, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, проверку моделей и другие аспекты, но вопрос о том, возможно ли "совместное действие + мотивация честности + правильность результата", все еще находится на стадии раннего прототипирования.
Федеративное обучение, как переходная форма между распределенной и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, что подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина и финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальными координационными способностями, в то же время обладая преимуществами распределенных данных при Децентрализация, но все же зависит от надежного координирующего лица и не имеет полностью открытых и антицензурных характеристик. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в сценариях соблюдения конфиденциальности, где задачи обучения, структура доверия и механизмы связи являются относительно мягкими, что делает его более подходящим для переходной архитектуры развертывания в промышленности.
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Децентрализация тренировки: границы, возможности и реалистичные пути
С точки зрения тренировочной парадигмы, Децентрализация тренировки не подходит для всех типов задач. В некоторых сценариях, из-за сложной структуры задач, крайне высоких требований к ресурсам или больших трудностей в сотрудничестве, она естественно не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, децентрализованными узлами. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи с сильными ограничениями по конфиденциальности данных и суверенитету ###, такие как медицина, финансы и конфиденциальные данные (, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; а задачи ), лишенные базовых стимулов к сотрудничеству, такие как закрытые модели предприятий или внутреннее прототипирование (, испытывают недостаток внешней мотивации для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущей Децентрализации тренировки.
Но это не означает, что Децентрализация тренировок является ложным утверждением. На самом деле, в типах задач, которые имеют легкую структуру, легко параллелятся и могут быть стимулированы, Децентрализация тренировок демонстрирует четкие перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи постобучения с выравниванием поведения ), такие как RLHF, DPO (, задачи по обучению и аннотированию на основе краудсорсинга, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи, как правило, обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и толерантностью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, протоколы Swarm, распределенные оптимизаторы и другие методы.
)# Обзор адаптивности задач по обучению на основе Децентрализации
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Децентрализация тренировки классических проектов анализа
В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения представительные блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технологической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и проектирования алгоритмов, представляя передовые направления современных теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже можно увидеть предварительный прогресс в инженерии. В данной статье последовательно будут проанализированы основные технологии и инженерные архитектуры, лежащие в основе этих пяти проектов, а также будет дополнительно рассмотрены их различия и взаимодополняющие отношения в системе децентрализованного AI-обучения.
Prime Intellect: тренируемые траектории могут быть проверены в усиленном обучении кооперативной сети пионеров
Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать надежные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную обучающую систему ИИ с верифицируемостью, открытостью и полной системой стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL, TOPLOC и SHARDCAST.
一、Структура стеков протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализации и кооперации]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect
PRIME-RL: Децентрализованная асинхронная архитектура задач обучения с подкреплением
PRIME-RL является рамочной системой моделирования и выполнения задач, разработанной Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально предназначенной для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Она использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного адаптивного объекта, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, что позволяет каждому узлу обучения независимо завершать цикл задач на месте и сотрудничать через стандартизированный интерфейс с механизмами проверки и агрегирования. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL лучше подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельных многозадач и эволюции стратегий.
TOPLOC: легковесный механизм верификации поведения тренировки
TOPLOC)Доверяемое наблюдение и проверка локальности(— это основная механика верифицируемости обучения, предложенная Prime Intellect, используемая для определения того, завершил ли узел действительно эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от повторного вычисления всей модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальную согласованность траекторий "наблюдательная последовательность ↔ обновление стратегии". Он впервые преобразует траектории поведения в процессе обучения в объекты, подлежащие верификации, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет жизнеспособный путь для создания可审计、可激励的去中心化协作训练网络.
SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегации и распространения весов
SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации веса, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для реальных сетевых условий с асинхронным взаимодействием, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам непрерывно отправлять частичные обновления в условиях несинхронизированного состояния, что обеспечивает постепенную сходимость весов и эволюцию нескольких версий. В отличие от централизованных или синхронных методов AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь ключевой основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.
OpenDiLoCo является независимой реализацией и открытым исходным кодом оптимизированной коммуникационной платформы, разработанной командой Prime Intellect на основе идеи DiLoCo, предложенной DeepMind, специально созданной для решения распространенных проблем при децентрализованном обучении, таких как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, строя разреженные топологии, такие как Ring, Expander, Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на коммуникацию из-за глобальной синхронизации и завершать совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлах. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом резервирования, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и краевым устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно увеличивая доступность глобального совместного обучения, что делает его одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованных обучающих сетей.
PCCL:Библиотека совместной связи
PCCL)Prime Collective Communication Library( является легковесной коммуникационной библиотекой, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, целью которой является решение проблем адаптации традиционных коммуникационных библиотек), таких как NCCL и Gloo(, в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, является основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно повысил толерантность к пропускной способности обучающих сетей и совместимость устройств, проложив "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения действительно открытой и не требующей доверия сети совместного обучения.
Три, сеть Prime Intellect и распределение ролей.
Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешений, может быть проверена и имеет экономические стимулы, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех основных ролей:
Инициатор задачи: определить тренировочную среду, начальную модель, функцию вознаграждения и стандарты валидации
Узел для обучения: выполнение локального обучения, отправка обновлений веса и наблюдательных траекторий
Узлы проверки: использование механизма TOPLOC для проверки подлинности тренировочного поведения и участия в расчетах вознаграждения и агрегации стратегий
Основные процессы соглашения включают публикацию задач, обучение узлов, верификацию траекторий, агрегацию весов )SHARDCAST( и распределение вознаграждений, что создает замкнутый цикл стимулов вокруг "реальных тренировочных действий".
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация обучающей модели
Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель глубокого обучения, обученная с помощью асинхронных, бездоверительных Децентрализация узлов.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Революция в парадигме обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация и кооперативной технологии
Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация кооперации в технологической революции
В полной цепочке создания ценности ИИ обучение моделей является этапом с наибольшими затратами ресурсов и наивысшими техническими барьерами, напрямую определяющим предельные возможности модели и ее фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных вложений в масштабные вычислительные мощности, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки оптимизационных алгоритмов, что является настоящей "тяжелой промышленностью" в построении систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, на котором сосредоточено внимание данной статьи.
Централизованное обучение является наиболее распространённым традиционным способом, при котором все процессы обучения выполняются единственным учреждением на локальном высокопроизводительном кластере. От аппаратного обеспечения до базового программного обеспечения, системы управления кластером и всех компонентов обучающего фреймворка координируются единым управляющим системами. Эта глубокая согласованная архитектура обеспечивает оптимальную эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости, что делает её особенно подходящей для обучения крупномасштабных моделей, таких как GPT и Gemini, обладая преимуществами высокой эффективности и управляемости ресурсов. Однако существует также ряд проблем, таких как монополия на данные, барьеры для ресурсов, потребление энергии и риск единой точки отказа.
Распределенное обучение является основным способом обучения больших моделей в настоящее время; его суть заключается в том, чтобы разбить задачи обучения модели и распределить их для совместного выполнения на нескольких машинах, чтобы преодолеть узкие места вычислений и хранения на одном компьютере. Хотя физически оно обладает "Децентрализация" характеристиками, в целом все еще контролируется и координируется централизованным учреждением, часто функционируя в среде высокоскоростной локальной сети, с использованием технологии высокоскоростной межсоединительной шины NVLink, где главный узел координирует все подзадачи. Основные методы включают:
Распределённое обучение — это комбинация «централизованного управления + распределённого выполнения», аналогично тому, как один и тот же начальник удаленно руководит несколькими «офисами», чтобы сотрудники совместно выполняли задачи. В настоящее время почти все основные большие модели обучаются именно таким образом.
Децентрализация обучения представляет собой более открытую и устойчивую к цензуре траекторию будущего. Его ключевая особенность заключается в том, что несколько недоверяющих друг другу узлов ( могут быть домашними компьютерами, облачными GPU или периферийными устройствами ), которые совместно выполняют задачи обучения без центрального координатора, обычно через протокол, который управляет распределением задач и сотрудничеством, и с помощью механизмов криптостимулирования для обеспечения честности вклада. Основные проблемы, с которыми сталкивается эта модель, включают:
Децентрализация тренировки можно понять как: группа глобальных волонтеров, каждый из которых вносит вычислительную мощность для совместной тренировки модели, но "действительно осуществимая масштабная децентрализация тренировки" все еще является системным инженерным вызовом, затрагивающим системную архитектуру, коммуникационные протоколы, криптографическую безопасность, экономические механизмы, проверку моделей и другие аспекты, но вопрос о том, возможно ли "совместное действие + мотивация честности + правильность результата", все еще находится на стадии раннего прототипирования.
Федеративное обучение, как переходная форма между распределенной и Децентрализация, подчеркивает локальное сохранение данных и централизованную агрегацию параметров модели, что подходит для сценариев, акцентирующих внимание на соблюдении конфиденциальности, таких как медицина и финансы (. Федеративное обучение обладает инженерной структурой распределенного обучения и локальными координационными способностями, в то же время обладая преимуществами распределенных данных при Децентрализация, но все же зависит от надежного координирующего лица и не имеет полностью открытых и антицензурных характеристик. Это можно рассматривать как "контролируемую Децентрализация" в сценариях соблюдения конфиденциальности, где задачи обучения, структура доверия и механизмы связи являются относительно мягкими, что делает его более подходящим для переходной архитектуры развертывания в промышленности.
) Полная сравнительная таблица парадигм обучения ИИ### Техническая архитектура × Доверительные стимулы × Признаки приложений(
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества технической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Децентрализация тренировки: границы, возможности и реалистичные пути
С точки зрения тренировочной парадигмы, Децентрализация тренировки не подходит для всех типов задач. В некоторых сценариях, из-за сложной структуры задач, крайне высоких требований к ресурсам или больших трудностей в сотрудничестве, она естественно не подходит для эффективного выполнения между гетерогенными, децентрализованными узлами. Например, обучение больших моделей часто зависит от высокой видеопамяти, низкой задержки и высокой пропускной способности, что затрудняет эффективное разделение и синхронизацию в открытой сети; задачи с сильными ограничениями по конфиденциальности данных и суверенитету ###, такие как медицина, финансы и конфиденциальные данные (, ограничены юридическими и этическими нормами и не могут быть открыто поделены; а задачи ), лишенные базовых стимулов к сотрудничеству, такие как закрытые модели предприятий или внутреннее прототипирование (, испытывают недостаток внешней мотивации для участия. Эти границы вместе составляют реальные ограничения текущей Децентрализации тренировки.
Но это не означает, что Децентрализация тренировок является ложным утверждением. На самом деле, в типах задач, которые имеют легкую структуру, легко параллелятся и могут быть стимулированы, Децентрализация тренировок демонстрирует четкие перспективы применения. Включая, но не ограничиваясь: LoRA дообучение, задачи постобучения с выравниванием поведения ), такие как RLHF, DPO (, задачи по обучению и аннотированию на основе краудсорсинга, обучение небольших базовых моделей с контролируемыми ресурсами, а также сценарии совместного обучения с участием периферийных устройств. Эти задачи, как правило, обладают высокой параллельностью, низкой связанностью и толерантностью к гетерогенной вычислительной мощности, что делает их очень подходящими для совместного обучения через P2P сети, протоколы Swarm, распределенные оптимизаторы и другие методы.
)# Обзор адаптивности задач по обучению на основе Децентрализации
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация совместной технической революции]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Децентрализация тренировки классических проектов анализа
В настоящее время в области децентрализованного обучения и федеративного обучения представительные блокчейн-проекты включают Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research и Flock.io. С точки зрения технологической инновационности и сложности реализации, Prime Intellect, Nous Research и Pluralis.ai предложили множество оригинальных исследований в области системной архитектуры и проектирования алгоритмов, представляя передовые направления современных теоретических исследований; в то время как пути реализации Gensyn и Flock.io относительно ясны, и уже можно увидеть предварительный прогресс в инженерии. В данной статье последовательно будут проанализированы основные технологии и инженерные архитектуры, лежащие в основе этих пяти проектов, а также будет дополнительно рассмотрены их различия и взаимодополняющие отношения в системе децентрализованного AI-обучения.
Prime Intellect: тренируемые траектории могут быть проверены в усиленном обучении кооперативной сети пионеров
Prime Intellect стремится создать сеть обучения ИИ, не требующую доверия, позволяя каждому участвовать в обучении и получать надежные вознаграждения за свои вычислительные вклады. Prime Intellect надеется создать децентрализованную обучающую систему ИИ с верифицируемостью, открытостью и полной системой стимулов с помощью трех основных модулей: PRIME-RL, TOPLOC и SHARDCAST.
一、Структура стеков протокола Prime Intellect и ценность ключевых модулей
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализации и кооперации]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
Два. Подробное объяснение ключевых механизмов тренировки Prime Intellect
PRIME-RL: Децентрализованная асинхронная архитектура задач обучения с подкреплением
PRIME-RL является рамочной системой моделирования и выполнения задач, разработанной Prime Intellect для Децентрализация тренировочных сценариев, специально предназначенной для гетерогенных сетей и асинхронного участия. Она использует обучение с подкреплением в качестве приоритетного адаптивного объекта, структурно декомпозируя процессы обучения, вывода и загрузки весов, что позволяет каждому узлу обучения независимо завершать цикл задач на месте и сотрудничать через стандартизированный интерфейс с механизмами проверки и агрегирования. По сравнению с традиционными процессами обучения с учителем, PRIME-RL лучше подходит для реализации гибкого обучения в средах без централизованного управления, что снижает сложность системы и закладывает основу для поддержки параллельных многозадач и эволюции стратегий.
TOPLOC: легковесный механизм верификации поведения тренировки
TOPLOC)Доверяемое наблюдение и проверка локальности(— это основная механика верифицируемости обучения, предложенная Prime Intellect, используемая для определения того, завершил ли узел действительно эффективное обучение стратегии на основе наблюдаемых данных. В отличие от тяжелых решений, таких как ZKML, TOPLOC не зависит от повторного вычисления всей модели, а завершает верификацию легковесной структуры, анализируя локальную согласованность траекторий "наблюдательная последовательность ↔ обновление стратегии". Он впервые преобразует траектории поведения в процессе обучения в объекты, подлежащие верификации, что является ключевым нововведением для реализации распределения вознаграждений за обучение без доверия и предоставляет жизнеспособный путь для создания可审计、可激励的去中心化协作训练网络.
SHARDCAST: Асинхронный протокол агрегации и распространения весов
SHARDCAST — это протокол распространения и агрегации веса, разработанный Prime Intellect, оптимизированный для реальных сетевых условий с асинхронным взаимодействием, ограниченной пропускной способностью и изменяющимся состоянием узлов. Он сочетает в себе механизмы распространения gossip и локальные стратегии синхронизации, позволяя нескольким узлам непрерывно отправлять частичные обновления в условиях несинхронизированного состояния, что обеспечивает постепенную сходимость весов и эволюцию нескольких версий. В отличие от централизованных или синхронных методов AllReduce, SHARDCAST значительно улучшает масштабируемость и отказоустойчивость децентрализованного обучения, являясь ключевой основой для построения стабильного консенсуса по весам и непрерывной итерации обучения.
OpenDiLoCo: Разреженная асинхронная коммуникационная рамка
OpenDiLoCo является независимой реализацией и открытым исходным кодом оптимизированной коммуникационной платформы, разработанной командой Prime Intellect на основе идеи DiLoCo, предложенной DeepMind, специально созданной для решения распространенных проблем при децентрализованном обучении, таких как ограниченная пропускная способность, гетерогенные устройства и нестабильные узлы. Его архитектура основана на параллельной обработке данных, строя разреженные топологии, такие как Ring, Expander, Small-World, что позволяет избежать высоких затрат на коммуникацию из-за глобальной синхронизации и завершать совместное обучение модели, полагаясь только на локальных соседних узлах. В сочетании с асинхронным обновлением и механизмом резервирования, OpenDiLoCo позволяет потребительским GPU и краевым устройствам стабильно участвовать в задачах обучения, значительно увеличивая доступность глобального совместного обучения, что делает его одной из ключевых коммуникационных инфраструктур для построения децентрализованных обучающих сетей.
PCCL:Библиотека совместной связи
PCCL)Prime Collective Communication Library( является легковесной коммуникационной библиотекой, разработанной Prime Intellect для децентрализованной среды обучения ИИ, целью которой является решение проблем адаптации традиционных коммуникационных библиотек), таких как NCCL и Gloo(, в гетерогенных устройствах и сетях с низкой пропускной способностью. PCCL поддерживает разреженные топологии, сжатие градиентов, синхронизацию с низкой точностью и восстановление после сбоев, может работать на потребительских GPU и нестабильных узлах, является основным компонентом, поддерживающим асинхронные коммуникационные возможности протокола OpenDiLoCo. Он значительно повысил толерантность к пропускной способности обучающих сетей и совместимость устройств, проложив "последнюю милю" коммуникационной инфраструктуры для построения действительно открытой и не требующей доверия сети совместного обучения.
Три, сеть Prime Intellect и распределение ролей.
Prime Intellect создал сеть обучения, которая не требует разрешений, может быть проверена и имеет экономические стимулы, позволяя любому участвовать в задачах и получать вознаграждение на основе реального вклада. Протокол работает на основе трех основных ролей:
Основные процессы соглашения включают публикацию задач, обучение узлов, верификацию траекторий, агрегацию весов )SHARDCAST( и распределение вознаграждений, что создает замкнутый цикл стимулов вокруг "реальных тренировочных действий".
![Эволюция парадигмы AI-обучения: от централизованного контроля к Децентрализация сотрудничества технологической революции])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Четыре, INTELLECT-2: выпуск первой проверяемой Децентрализация обучающей модели
Prime Intellect выпустил INTELLECT-2 в мае 2025 года, это первая в мире большая модель глубокого обучения, обученная с помощью асинхронных, бездоверительных Децентрализация узлов.