Sự tiến hóa của mô hình huấn luyện AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần sự đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ từ các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và huấn luyện phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại địa phương, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống điều phối cụm, cho đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối và vận hành bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này giúp tối ưu hóa hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với những lợi thế về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu tốn năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương pháp chính trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân chia nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối chúng cho nhiều máy để cùng thực hiện, nhằm vượt qua giới hạn tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn do các tổ chức trung tâm kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, do nút chính thống nhất điều phối các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút đào tạo các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, 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 giai đoạn, tăng cường thông lượng
Phân tán tensor: Chia nhỏ tinh vi tính toán ma trận, nâng cao độ phân giải song song
Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu như tất cả các mô hình lớn chính đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo đại diện cho con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt cao hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không có người điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính chân thực của sự đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong việc phân tách và đồng bộ thiết bị: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị khác nhau, hiệu suất phân tách nhiệm vụ thấp
Điểm nghẽn hiệu suất truyền thông: Mạng truyền thông không ổn định, điểm nghẽn đồng bộ độ dốc rõ rệt.
Thiếu 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, phân phát nhiệm vụ, cơ chế hoàn nguyên 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 nhau huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác minh mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả đúng" 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 địa phương và tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với những kịch bản chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời mang lại lợi thế về phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không có đặc điểm hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các kịch bản tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp tương đối ôn hòa, thích hợp hơn như một kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ phương thức đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên rất cao hoặc độ khó hợp tác lớn, nó một cách tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút khác nhau và không đáng tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể chia sẻ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền hạn chế mạnh mẽ bị ràng buộc bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau cấu thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện nay.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Trên 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 đào tạo hậu kỳ liên quan đến hành vi, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu theo hình thức crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, và các tình 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 hợp thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, các bộ tối ưu phân tán và các phương thức khác.
Phi tập trung đào tạo các dự án经典解析
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong của 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. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá nguyên bản trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho xu hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường triển khai của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy được những tiến bộ ban đầu trong việc công nghiệp hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu trúc kỹ thuật đằng sau năm dự án này, và sẽ thảo luận thêm 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 lộ trình đào tạo
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới huấn luyện AI không cần tin tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia huấn luyện và nhận phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống huấn luyện AI phi tập trung có tính khả thi, mở và có cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun quan trọng
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi 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 không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách rời quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ một cách độc lập tại địa phương, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có sự điều phối trung tâm, vừa giảm thiểu 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 thực hành vi huấn luyện nhẹ
TOPLOC là cơ chế cốt lõi có thể xác minh được đào tạo do Prime Intellect đề xuất, dùng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ bằng cách phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo nhất quán cục bộ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi các quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành các đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, 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 truyền bá trọng số bất 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 biến đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ dần dần của trọng số và sự tiến hóa đa 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 đào tạo lặp lại liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp không đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của các nút. Kiến trúc của nó dựa trên phân tán dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút hàng xóm cục bộ để hoàn thành việc đào tạo 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 giao tiếp hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế dành riêng cho môi trường đào tạo AI phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topo thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ bản hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, thông suốt "km cuối" của cơ sở giao tiếp để xây dựng một mạng đào tạo hợp tác thực sự mở, không cần tin tưởng.
Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới huấn luyện không cần phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Người khởi tạo nhiệm vụ: định nghĩa môi trường đào tạo, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác minh
Nút đào tạo: thực hiện đào tạo cục bộ, gửi cập nhật trọng số và theo dõi quan sát
Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia tính toán phần thưởng cũng như tổng hợp chiến lược.
Quy trình cốt lõi của giao thức bao gồm việc phát hành nhiệm vụ, huấn luyện nút, xác thực quỹ đạo, tập hợp trọng số và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xung quanh "hành vi huấn luyện thực sự".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn nhất thế giới được huấn luyện thông qua sự hợp tác của các nút phi tập trung không cần tin cậy, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành thông qua sự hợp tác của hơn 100 nút GPU đa dạng trải khắp ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn phi đồng bộ, thời gian huấn luyện vượt quá 400 giờ, chứng minh tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác phi đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là sự hiện thực hóa hệ thống đầu tiên của quy tắc "huấn luyện chính là đồng thuận" mà Prime Intellect đề xuất. INTELLECT-2 tích hợp các mô-đun giao thức cốt lõi như PRIME-RL, TOPLOC và SHARDCAST, đánh dấu lần đầu tiên mạng lưới huấn luyện phi tập trung thực hiện quy trình huấn luyện.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
PumpBeforeRug
· 07-29 08:34
Đợt bơm lớn này đã được đặt trước, hãy theo sát!
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleStalker
· 07-29 00:52
Học liên bang đã bị thổi phồng quá mức.
Xem bản gốcTrả lời0
PaperHandsCriminal
· 07-29 00:46
Ngành công nghiệp nặng đúng không... so với vị thế nặng của tôi thì cũng có phần tương đương.
Xem bản gốcTrả lời0
SilentObserver
· 07-29 00:44
Vậy cái gọi là phi tập trung thì có thực sự phi tập trung hay không?
Cách mạng mô hình đào tạo AI: Sự tiến hóa công nghệ từ tập trung đến Phi tập trung
Sự tiến hóa của mô hình huấn luyện AI: Cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần sự đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ từ các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và huấn luyện phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại địa phương, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống điều phối cụm, cho đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối và vận hành bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này giúp tối ưu hóa hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và cơ chế chịu lỗi, rất phù hợp cho việc đào tạo các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với những lợi thế về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng tồn tại các vấn đề như độc quyền dữ liệu, rào cản tài nguyên, tiêu tốn năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương pháp chính trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phân chia nhiệm vụ huấn luyện mô hình và phân phối chúng cho nhiều máy để cùng thực hiện, nhằm vượt qua giới hạn tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn do các tổ chức trung tâm kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, do nút chính thống nhất điều phối 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 tại, hầu như tất cả các mô hình lớn chính đều được huấn luyện theo cách này.
Phi tập trung đào tạo đại diện cho con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt cao hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy lẫn nhau phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không có người điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức thúc đẩy phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính chân thực của sự 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 nhau huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện phi tập trung quy mô lớn thực sự khả thi" vẫn là một thách thức kỹ thuật hệ thống, liên quan đến kiến trúc hệ thống, giao thức truyền thông, an ninh mật mã, cơ chế kinh tế, xác minh mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả đúng" 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 địa phương và tập trung hợp nhất các tham số mô hình, phù hợp với những kịch bản chú trọng đến tuân thủ quyền riêng tư. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời mang lại lợi thế về phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy, không có đặc điểm hoàn toàn mở và chống kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các kịch bản tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp tương đối ôn hòa, thích hợp hơn như một kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung đào tạo của ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ phương thức đào tạo, đào tạo phi tập trung không phù hợp với tất cả các loại nhiệm vụ. Trong một số tình huống, do cấu trúc nhiệm vụ phức tạp, yêu cầu tài nguyên rất cao hoặc độ khó hợp tác lớn, nó một cách tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút khác nhau và không đáng tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó có thể chia sẻ và đồng bộ hiệu quả trong mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và chủ quyền hạn chế mạnh mẽ bị ràng buộc bởi quy định pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau cấu thành những hạn chế thực tế của đào tạo phi tập trung hiện nay.
Nhưng điều này không có nghĩa là đào tạo phi tập trung là một giả thuyết sai. Trên 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 đào tạo hậu kỳ liên quan đến hành vi, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu theo hình thức crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, và các tình 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 hợp thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán không đồng nhất, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, các bộ tối ưu phân tán và các phương thức khác.
Phi tập trung đào tạo các dự án经典解析
Hiện tại, trong lĩnh vực tiên phong của 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. Xét về tính đổi mới công nghệ và độ khó trong việc triển khai kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đưa ra nhiều khám phá nguyên bản trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho xu hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường triển khai của Gensyn và Flock.io tương đối rõ ràng, đã có thể thấy được những tiến bộ ban đầu trong việc công nghiệp hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích các công nghệ cốt lõi và cấu trúc kỹ thuật đằng sau năm dự án này, và sẽ thảo luận thêm 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 lộ trình đào tạo
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới huấn luyện AI không cần tin tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia huấn luyện và nhận phần thưởng đáng tin cậy cho những đóng góp tính toán của mình. Prime Intellect hy vọng thông qua ba mô-đun PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, xây dựng một hệ thống huấn luyện AI phi tập trung có tính khả thi, mở và có cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
Một, Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun quan trọng
Hai, Giải thích chi tiết về cơ chế khóa đào tạo Prime Intellect
PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi 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 không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng ưu tiên thích ứng, cấu trúc tách rời quy trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng lặp nhiệm vụ một cách độc lập tại địa phương, và phối hợp với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện chuẩn hóa. So với quy trình học có giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn để thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có sự điều phối trung tâm, vừa giảm thiểu 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 thực hành vi huấn luyện nhẹ
TOPLOC là cơ chế cốt lõi có thể xác minh được đào tạo do Prime Intellect đề xuất, dùng để xác định xem một nút có thực sự hoàn thành việc học chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu quan sát hay không. Khác với các giải pháp nặng như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà hoàn thành việc xác minh cấu trúc nhẹ bằng cách phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo nhất quán cục bộ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi các quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành các đối tượng có thể xác minh, là đổi mới quan trọng để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo không cần tin cậy, 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 truyền bá trọng số bất 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 biến đổi. Nó kết hợp cơ chế phát tán gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi cập nhật phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ dần dần của trọng số và sự tiến hóa đa 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 đào tạo lặp lại liên tục.
OpenDiLoCo: Khung giao tiếp không đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho những thách thức thường gặp trong đào tạo phi tập trung như băng thông hạn chế, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của các nút. Kiến trúc của nó dựa trên phân tán dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút hàng xóm cục bộ để hoàn thành việc đào tạo 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 giao tiếp hợp tác
PCCL là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế dành riêng cho môi trường đào tạo AI phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống trên các thiết bị khác nhau và mạng có băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topo thưa, nén độ dốc, đồng bộ độ chính xác thấp và phục hồi điểm dừng, có thể chạy trên GPU tiêu dùng và các nút không ổn định, là thành phần cơ bản hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu đựng băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, thông suốt "km cuối" của cơ sở giao tiếp để xây dựng một mạng đào tạo hợp tác thực sự mở, không cần tin tưởng.
Ba, Mạng lưới khuyến khích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới huấn luyện không cần phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên những 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 việc phát hành nhiệm vụ, huấn luyện nút, xác thực quỹ đạo, tập hợp trọng số và phát thưởng, tạo thành một vòng khuyến khích xung quanh "hành vi huấn luyện thực sự".
Bốn, INTELLECT-2: Phát hành mô hình đào tạo phi tập trung có thể xác minh đầu tiên
Prime Intellect đã phát hành INTELLECT-2 vào tháng 5 năm 2025, đây là mô hình học tăng cường lớn nhất thế giới được huấn luyện thông qua sự hợp tác của các nút phi tập trung không cần tin cậy, với quy mô tham số đạt 32B. Mô hình INTELLECT-2 được hoàn thành thông qua sự hợp tác của hơn 100 nút GPU đa dạng trải khắp ba châu lục, sử dụng kiến trúc hoàn toàn phi đồng bộ, thời gian huấn luyện vượt quá 400 giờ, chứng minh tính khả thi và ổn định của mạng lưới hợp tác phi đồng bộ. Mô hình này không chỉ là một bước đột phá về hiệu suất, mà còn là sự hiện thực hóa hệ thống đầu tiên của quy tắc "huấn luyện chính là đồng thuận" mà Prime Intellect đề xuất. INTELLECT-2 tích hợp các mô-đun giao thức cốt lõi như PRIME-RL, TOPLOC và SHARDCAST, đánh dấu lần đầu tiên mạng lưới huấn luyện phi tập trung thực hiện quy trình huấn luyện.