Descentralização treinamento: Exploração de um novo paradigma de desenvolvimento de IA

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, processos de tratamento de dados complexos e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser classificados em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes da estrutura de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de colaboração profunda torna a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas ideal, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, com vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas, ao mesmo tempo, enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e risco de ponto único.

O treinamento distribuído é a principal abordagem para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam em colaboração, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, necessitando de correspondência dos pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando alta escalabilidade
• Canalização paralela: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe a dirigir remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) são treinados dessa forma.

Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos para distribuição de tarefas e colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e divisão de dispositivos: a coordenação de dispositivos heterogêneos é difícil, a eficiência de divisão de tarefas é baixa
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação na rede é instável, e o gargalo de sincronização de gradientes é evidente
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, dificultando a verificação de se os nós realmente participam do cálculo.
• Falta de coordenação unificada: sem um coordenador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de rollback de exceções são complexos

A formação em Descentralização pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar um modelo em colaboração, mas "a verdadeira formação em Descentralização em larga escala" ainda é um desafio sistemático de engenharia, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros aspectos. No entanto, se será possível "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + obter resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a preservação local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo aplicável a cenários que priorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo em que apresenta as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável, não possuindo características de total abertura e resistência à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

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Descentralização treino das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente apropriada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com forte privacidade de dados e restrições de soberania ), como saúde, finanças e dados confidenciais (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas ) que carecem de uma base de incentivo para colaboração, como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos (, carecem de motivação para a participação externa. Essas fronteiras constituem conjuntamente as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a formação em Descentralização seja um falso dilema. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentivadas, a formação descentralizada mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental como RLHF, DPO), tarefas de treinamento e anotação de dados por crowdsourcing, treinamento de modelos básicos pequenos com recursos controláveis, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplabilidade e tolerância a capacidade computacional heterogênea, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda do treinamento descentralizado e da aprendizagem federada, os principais projetos de blockchain representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação tecnológica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica atuais; enquanto Gensyn e Flock.io têm um caminho de implementação relativamente claro, já sendo possível ver progressos iniciais na engenharia. Este artigo analisará sequencialmente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorará ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizado.

( Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetórias de treinamento verificáveis

A Prime Intellect está comprometida em construir uma rede de treinamento de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera criar um sistema de treinamento descentralizado de IA com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

)# 01、Estrutura do stack do protocolo Prime Intellect e valor dos módulos chave

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(# 02, Explicação detalhada dos mecanismos chave de treino do Prime Intellect

#PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizado por Reforço Assíncrono Desacoplado

PRIME-RL é um framework de modelagem e execução de tarefas personalizado pela Prime Intellect para cenários de Descentralização de treinamento, projetado especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele adota o aprendizado por reforço como objeto de adaptação preferencial, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento possa completar o ciclo de tarefas de forma independente localmente e colaborar com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Comparado ao processo de aprendizado supervisionado tradicional, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

#TOPLOC:Mecanismo de validação de comportamento de treino leve

TOPLOC)Observação Confiável & Verificação de Localidade### é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz com base em dados de observação. Diferente de soluções pesadas como ZKML, TOPLOC não depende do recálculo do modelo completo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez a trajetória de comportamento durante o processo de treinamento em um objeto verificável, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, oferecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativa descentralizada que seja auditável e incentivada.

#SHARDCAST: Protocolo de Agregação e Propagação de Peso Assíncrono

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação Gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que vários nós continuem a submeter atualizações parciais em estados desincronizados, alcançando a convergência progressiva dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou síncronos de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base fundamental para a construção de um consenso de pesos estável e iteração de treinamento contínua.

#OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa

OpenDiLoCo é um framework de otimização de comunicação desenvolvido e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetado especificamente para enfrentar os desafios comuns de treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo estruturas de topologia esparsa como Ring, Expander e Small-World, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com os nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de forma estável nas tarefas de treinamento, aumentando significativamente a participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das principais infraestruturas de comunicação para a construção de redes de treinamento descentralizado.

#PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA Descentralização, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais( como NCCL, Gloo) em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente de base que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda e a compatibilidade de dispositivos da rede de treinamento, abrindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

(# 03、Prime Intellect incentivo à rede e divisão de papéis

Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com mecanismos de incentivo econômico, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias de papéis principais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de peso e trajetórias de observação
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, o treinamento de nós, a verificação de trajetórias, a agregação de pesos )SHARDCAST### e a distribuição de recompensas, formando um círculo em torno de "