Sự tiến hóa của các mô hình huấn luyện AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là khâu tiêu tốn nhiều 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 mức độ gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần liên tục đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu cường độ cao, thực sự là "ngành công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, các phương pháp huấn luyện có thể được phân chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập liên bang và huấn luyện Phi tập trung mà bài viết này sẽ thảo luận trọng tâm.
Đào tạo 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 chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng đến phần mềm cơ bản, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và hiệu quả của cơ chế chống lỗi đạt tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao, 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 pháp chính trong việc huấn luyện các mô hình lớn hiện nay, cốt lõi là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối chúng đến nhiều máy để thực hiện đồng bộ, 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 nằm dưới sự kiểm soát và điều phối của các tổ chức trung tâm, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, được điều phối bởi nút chính để phối hợp các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
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, tăng cường thông lượng;
Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận, nâng cao độ tinh vi của sự 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" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay hầu hết các mô hình lớn chính thống đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua các giao thức điều khiển việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Thiết bị dị hợp và phân chia khó khăn: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị dị hợp, hiệu quả phân chia nhiệm vụ thấp;
Nút thắt hiệu suất truyền thông: Giao tiếp mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc rõ rệt;
Thiếu khả năng thực thi đáng tin cậy: Thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia tính toán hay không;
Thiếu sự phối hợp thống nhất: không có bộ điều phối trung ương, việc phân phát nhiệm vụ và cơ chế quay lại bất thường phức tạp.
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để cùng 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 toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang trong giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại chỗ, tập hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến việc tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời mang lại lợi thế về dữ liệu phân tán của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên điều phối đáng tin cậy, không có đặc tính hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong bối cảnh 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 để triển khai tạm thời trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI) Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích niềm tin × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình đào tạo, Phi tập trung đào tạo không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên cực cao hoặc khó khăn trong hợp tác, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút dị thể, không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa lớn, độ trễ thấp và băng thông cao, khó chia tách và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh mẽ ) như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ### bị hạn chế bởi tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể mở chia sẻ; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác ( như mô hình nguồn kín doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành giới hạn thực tế của Phi tập trung đào tạo hiện tại.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết vô nghĩa. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung cho thấy triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ huấn luyện hậu kỳ loại hành vi ( như RLHF, DPO), đào tạo và gán nhãn dữ liệu từ đám đông, đào tạo mô hình cơ sở nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các cảnh huống đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có đặc điểm tính song song cao, tính kết nối thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán khác nhau, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu hóa phân tán và các phương thức khác.
(# Phi tập trung training task adaptability overview
![Sự tiến hóa của các mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Phi tập trung đào tạo dự án điển hình phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong về đào tạo Phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu chủ yếu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Về mặt đổi mới công nghệ và độ khó trong việc thực hiện kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi Gensyn và Flock.io có lộ trình thực hiện tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu 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 quá trình đào tạo
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 phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của họ. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, sẽ xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, mở và có cơ chế khuyến khích đầy đủ.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị các mô-đun chính
![AI huấn luyện mô hình tiến hóa: Từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế huấn luyện Prime Intellect.
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường phi tập trung đồng bộ
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo phi tập trung của Prime Intellect, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, cấu trúc tách biệt quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo có thể hoàn thành chu trình nhiệm vụ một cách 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 thích hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC: cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Quan sát đáng tin cậy & Kiểm tra địa phương) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh được đề xuất bởi Prime Intellect, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách 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 phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chính sách" để hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới chính yếu để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và phát tán trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi liên tục. 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 sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST cải thiện đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và tiếp tục vòng lặp đào tạo.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect triển khai độc lập và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đưa ra, được thiết kế đặc biệt để giải quyết những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và độ không ổn định của các nút. Kiến trúc của nó dựa trên sự song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao từ đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc huấn luyện mô hình hợp tác. Kết hợp 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 đào tạo, 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 truyền thông hợp tác
PCCL(Thư viện Giao tiếp Tập thể Chính ) là một thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế đặc biệt cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống ( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi từ điểm dừng, có thể chạy trên GPU cấp tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ bản hỗ trợ khả năng giao tiếp không đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích thiết bị, mở ra "km cuối cùng" trong nền tảng giao tiếp để xây dựng một mạng lưới đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới huấn luyện không cần giấy phép, có thể xác minh, với cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các 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 đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác minh
Nút huấn luyện: thực hiện huấn luyện địa phương, nộp 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 vào việc tính toán phần thưởng và tổng hợp chiến lược
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm phát hành nhiệm vụ, đào tạo nút, xác minh đường đi, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực tế".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình huấn luyện phi tập trung đầu tiên có thể xác minh
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 đào tạo từ sự hợp tác của các nút phi tập trung không cần tin cậy và bất đồng bộ, tham số quy
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.
Cách mạng trong mô hình đào tạo AI: Sự tiến hóa công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác phi tập trung
Sự tiến hóa của các mô hình huấn luyện AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là khâu tiêu tốn nhiều 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 mức độ gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần liên tục đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu cường độ cao, thực sự là "ngành công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, các phương pháp huấn luyện có thể được phân chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học tập liên bang và huấn luyện Phi tập trung mà bài viết này sẽ thảo luận trọng tâm.
Đào tạo 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 chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng đến phần mềm cơ bản, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và hiệu quả của cơ chế chống lỗi đạt tối ưu, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu quả cao, 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 pháp chính trong việc huấn luyện các mô hình lớn hiện nay, cốt lõi là phân tách nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối chúng đến nhiều máy để thực hiện đồng bộ, 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 nằm dưới sự kiểm soát và điều phối của các tổ chức trung tâm, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, được điều phối bởi nút chính để 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" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện nay hầu hết các mô hình lớn chính thống đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin tưởng lẫn nhau ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không cần điều phối viên trung tâm, thường thông qua các giao thức điều khiển việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của các đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để cùng 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 toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang trong giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ lại dữ liệu tại chỗ, tập hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến việc tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời mang lại lợi thế về dữ liệu phân tán của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên điều phối đáng tin cậy, không có đặc tính hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong bối cảnh 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 để triển khai tạm thời trong ngành công nghiệp.
( Bảng so sánh toàn cảnh về các mô hình huấn luyện AI) Kiến trúc công nghệ × Khuyến khích niềm tin × Đặc điểm ứng dụng###
( Phi tập trung đào tạo của các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình đào tạo, Phi tập trung đào tạo không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên cực cao hoặc khó khăn trong hợp tác, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút dị thể, không tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa lớn, độ trễ thấp và băng thông cao, khó chia tách và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh mẽ ) như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm ### bị hạn chế bởi tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể mở chia sẻ; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác ( như mô hình nguồn kín doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành giới hạn thực tế của Phi tập trung đào tạo hiện tại.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết vô nghĩa. Thực tế, trong các loại nhiệm vụ có cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích, đào tạo phi tập trung cho thấy triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ huấn luyện hậu kỳ loại hành vi ( như RLHF, DPO), đào tạo và gán nhãn dữ liệu từ đám đông, đào tạo mô hình cơ sở nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các cảnh huống đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có đặc điểm tính song song cao, tính kết nối thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán khác nhau, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, bộ tối ưu hóa phân tán và các phương thức khác.
(# Phi tập trung training task adaptability overview
![Sự tiến hóa của các mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến Phi tập trung hợp tác])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Phi tập trung đào tạo dự án điển hình phân tích
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong về đào tạo Phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu chủ yếu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Về mặt đổi mới công nghệ và độ khó trong việc thực hiện kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi Gensyn và Flock.io có lộ trình thực hiện tương đối rõ ràng, đã có thể thấy những tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu 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 quá trình đào tạo
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 phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của họ. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, sẽ xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, mở và có cơ chế khuyến khích đầy đủ.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị các mô-đun chính
![AI huấn luyện mô hình tiến hóa: Từ kiểm soát tập trung đến cách mạng công nghệ hợp tác Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế huấn luyện Prime Intellect.
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường phi tập trung đồng bộ
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo phi tập trung của Prime Intellect, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia bất đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, cấu trúc tách biệt quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo có thể hoàn thành chu trình nhiệm vụ một cách 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 thích hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
TOPLOC: cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Quan sát đáng tin cậy & Kiểm tra địa phương) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh được đề xuất bởi Prime Intellect, được sử dụng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chính sách 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 phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chính sách" để hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới chính yếu để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và phát tán trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức phát tán và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường mạng thực tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi liên tục. 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 sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST cải thiện đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của việc đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và tiếp tục vòng lặp đào tạo.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect triển khai độc lập và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đưa ra, được thiết kế đặc biệt để giải quyết những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và độ không ổn định của các nút. Kiến trúc của nó dựa trên sự song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao từ đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc huấn luyện mô hình hợp tác. Kết hợp 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 đào tạo, 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 truyền thông hợp tác
PCCL(Thư viện Giao tiếp Tập thể Chính ) là một thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế đặc biệt cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của các thư viện giao tiếp truyền thống ( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi từ điểm dừng, có thể chạy trên GPU cấp tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ bản hỗ trợ khả năng giao tiếp không đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích thiết bị, mở ra "km cuối cùng" trong nền tảng giao tiếp để xây dựng một mạng lưới đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
Ba, Mạng lưới Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới huấn luyện không cần giấy phép, có thể xác minh, với cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các 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 minh đường đi, tổng hợp trọng số (SHARDCAST) và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xoay quanh "hành vi đào tạo thực tế".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình huấn luyện phi tập trung đầu tiên có thể xác minh
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 đào tạo từ sự hợp tác của các nút phi tập trung không cần tin cậy và bất đồng bộ, tham số quy