Trong toàn bộ chuỗi giá trị AI, việc 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 việc gọi nhẹ nhàng trong giai đoạn suy luận, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" 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 tập 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 chỗ, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống điều phối 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 giúp tối ưu hóa hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc 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 thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương thức chính để huấn luyện các mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phá vỡ nhiệm vụ huấn luyện mô hình thành nhiều phần, phân phối tới nhiều máy để cùng thực hiện, nhằm vượt qua các điểm nghẽn về tính toán và lưu trữ trên một máy. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được 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 liên kết tốc độ cao NVLink, để nút chính phối hợp thống nhất 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 giai đoạn, tăng cường thông lượng
Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận, nâng cao độ mịn của song song
Huấn luyện phân tán là sự kết hợp của "kiểm soát tập trung + thực hiện phân tán", tương tự như việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại hầu hết các mô hình lớn chính thống (GPT-4, Gemini, LLaMA và các mô hình khác ) đều được hoàn thành thông qua phương pháp này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không có bộ điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức điều khiển việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ cơ chế khuyến khích mã hóa đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Thiết bị không đồng nhất và khó khăn trong việc phân tách: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị không đồng nhất, hiệu quả phân tách nhiệm vụ thấp.
Rào cản hiệu suất giao tiếp: Giao tiếp mạng không ổn định, rõ ràng là rào cản đồng bộ gradient.
Thiếu khả năng thực thi tin cậy: Thiếu môi trường thực thi tin cậy, khó xác minh xem nút có thực sự tham gia vào tính toán hay không.
Thiếu sự thống nhất và phối hợp: không có bộ điều phối trung ương, việc phân phối nhiệm vụ và cơ chế hoàn tác bất thường phức tạp
Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo 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 khả năng "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu đầu tiên.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh vào việc giữ lại dữ liệu tại địa phương và tập hợp các tham số mô hình trung tâm, phù hợp với các tình huống nhấn mạnh vào việc tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời sở hữu lợi thế phân tán dữ liệu 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. Có thể coi đây là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế truyền thông đều tương đối nhẹ nhàng, phù hợp hơn như một kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung luyện tập các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình 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, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó hợp tác lớn, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút đồng nhất và phi tín nhiệm. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa 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 hạn chế chủ quyền mạnh như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm bị hạn chế bởi tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ một cách công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình mã nguồn đóng của doanh nghiệp hoặc đào tạo prototype nội bộ thì không có động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những giới hạn thực tế của việc đào tạo phi tập trung hiện tại.
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 thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ huấn luyện và gán nhãn qua dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, tính kết hợp thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán đa dạng, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, các bộ tối ưu phân tán, v.v.
![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong về đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Phi tập trung đào tạo phân tích dự án cổ điển
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Về mặt 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 hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io 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 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.
![Crypto AI của thánh tích: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên tiến])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
) Prime Intellect: Huấn luyện đường đi có thể xác minh của mạng lưới hợp tác học tăng cường tiên phong
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin cậy, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận được 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 đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, mở và có cơ chế khuyến khích đầy đủ.
(# 01、Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![Chiếc chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 02、Giải thích chi tiết cơ chế huấn luyện Prime Intellect
#PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và người tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, 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 độc lập tại địa phương, và phối hợp thông qua giao diện chuẩn hóa cùng với cơ chế xác thực và tổng hợp. 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 lập lịch trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa tạo nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và phát triển chính sách.
#TOPLOC:Cơ chế xác thực 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, 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 thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo nhất quán cục bộ, hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Nó lần đầu tiên chuyển đổi các quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành các đối tượng có thể xác minh, đây là đổi mới then chốt để thực hiện việc phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin tưởng, cung cấp một 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 hợp nhất và truyền tải trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế với tính chất bất đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi liên tục. Nó kết hợp cơ chế truyền tải gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, thực hiện sự hội tụ trọng số dần dần và sự tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quá trình đào tạo liên tục.
#OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa truyền thông được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, 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 nút. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí truyền thông cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành 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 truyền thông quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
#PCCL: Thư viện truyền thông hợp tác
PCCL###Prime Collective Communication Library### là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống ( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, 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 sở hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong về đào tạo Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
)# 03、Prime Intellect khuyến khích mạng lưới và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh, với cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò chính:
Người khởi xướng nhiệm vụ: định nghĩa môi trường huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác thực
Nút đào tạo: thực hiện đào tạo cục bộ, nộp cập nhật trọng số và theo dõi quán tính
Nút xác minh: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính thật của hành vi huấn luyện và tham gia tính toán phần thưởng cũng như 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 phân phát phần thưởng, tạo thành một vòng quanh "
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
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BlockchainFries
· 07-18 08:19
chuyên nghiệp rung BTC nói rất có lý
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoNomics
· 07-16 20:20
*thở dài* nói một cách thống kê, đào tạo tập trung thể hiện cân bằng nash không tối ưu dưới các ràng buộc tài nguyên ngẫu nhiên... những người nghiệp dư.
Xem bản gốcTrả lời0
PumpDoctrine
· 07-16 20:17
啧啧 Mã nguồn cơ bản không thấu hiểu thì làm sao nói về Phi tập trung
Xem bản gốcTrả lời0
Fren_Not_Food
· 07-16 20:15
Không liên quan gì đến việc kiếm tiền cả.. không hiểu.
Xem bản gốcTrả lời0
Web3ProductManager
· 07-16 20:13
hãy chạy một số số liệu nhanh về điều này - đào tạo phi tập trung có thể tăng gấp 10 lần quy trình mua lại người dùng của chúng tôi so với các mô hình truyền thống... thấy tiềm năng pmf lớn ở đây, không nói dối.
Phi tập trung AI training mới: Từ Prime Intellect đến INTELLECT-2
Phi tập trung训练:AI 发展的新范式探索
Trong toàn bộ chuỗi giá trị AI, việc 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 việc gọi nhẹ nhàng trong giai đoạn suy luận, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" 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 tập 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 chỗ, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống điều phối 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 giúp tối ưu hóa hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc 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 thụ năng lượng và rủi ro điểm đơn.
Huấn luyện phân tán là phương thức chính để huấn luyện các mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là phá vỡ nhiệm vụ huấn luyện mô hình thành nhiều phần, phân phối tới nhiều máy để cùng thực hiện, nhằm vượt qua các điểm nghẽn về tính toán và lưu trữ trên một máy. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng tổng thể vẫn được 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 liên kết tốc độ cao NVLink, để nút chính phối hợp thống nhất 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 việc một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại hầu hết các mô hình lớn chính thống (GPT-4, Gemini, LLaMA và các mô hình khác ) đều được hoàn thành thông qua phương pháp này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho con đường tương lai với tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó là: nhiều nút không tin cậy ( có thể là máy tính gia đình, GPU đám mây hoặc thiết bị biên ) phối hợp hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mà không có bộ điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức điều khiển việc phân phối nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ cơ chế khuyến khích mã hóa đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung đào tạo có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để hợp tác đào tạo mô hình, nhưng "đào tạo 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 khả năng "hợp tác hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu đầu tiên.
Học liên bang như một hình thức chuyển tiếp giữa phân tán và Phi tập trung, nhấn mạnh vào việc giữ lại dữ liệu tại địa phương và tập hợp các tham số mô hình trung tâm, phù hợp với các tình huống nhấn mạnh vào việc tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời sở hữu lợi thế phân tán dữ liệu 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. Có thể coi đây là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với các nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế truyền thông đều tương đối nhẹ nhàng, phù hợp hơn như một kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung luyện tập các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ mô hình 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, nhu cầu tài nguyên cực cao hoặc độ khó hợp tác lớn, nó tự nhiên không thích hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút đồng nhất và phi tín nhiệm. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ đồ họa 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 hạn chế chủ quyền mạnh như y tế, tài chính, dữ liệu nhạy cảm bị hạn chế bởi tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ một cách công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình mã nguồn đóng của doanh nghiệp hoặc đào tạo prototype nội bộ thì không có động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những giới hạn thực tế của việc đào tạo phi tập trung hiện tại.
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 thể hiện triển vọng ứng dụng rõ ràng. Bao gồm nhưng không giới hạn: tinh chỉnh LoRA, các nhiệm vụ đào tạo sau hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ huấn luyện và gán nhãn qua dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác có sự tham gia của thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, tính kết hợp thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán đa dạng, rất phù hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, các bộ tối ưu phân tán, v.v.
![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong về đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Phi tập trung đào tạo phân tích dự án cổ điển
Hiện tại, trong lĩnh vực đào tạo phi tập trung và học liên bang, các dự án blockchain tiêu biểu bao gồm Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research và Flock.io. Về mặt 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 hướng nghiên cứu lý thuyết hiện tại; trong khi đó, con đường thực hiện của Gensyn và Flock.io 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 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.
![Crypto AI của thánh tích: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên tiến])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
) Prime Intellect: Huấn luyện đường đi có thể xác minh của mạng lưới hợp tác học tăng cường tiên phong
Prime Intellect cam kết xây dựng một mạng lưới đào tạo AI không cần tin cậy, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận được 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 đào tạo AI Phi tập trung có tính khả thi, mở và có cơ chế khuyến khích đầy đủ.
(# 01、Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![Chiếc chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 02、Giải thích chi tiết cơ chế huấn luyện Prime Intellect
#PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường không đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình hóa và thực thi nhiệm vụ được Prime Intellect tùy chỉnh cho các kịch bản đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và người tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, 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 độc lập tại địa phương, và phối hợp thông qua giao diện chuẩn hóa cùng với cơ chế xác thực và tổng hợp. 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 lập lịch trung tâm, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa tạo nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và phát triển chính sách.
#TOPLOC:Cơ chế xác thực 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, 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 thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo nhất quán cục bộ, hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Nó lần đầu tiên chuyển đổi các quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành các đối tượng có thể xác minh, đây là đổi mới then chốt để thực hiện việc phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin tưởng, cung cấp một 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 hợp nhất và truyền tải trọng số không đồng bộ
SHARDCAST là giao thức truyền tải và tổng hợp trọng số được thiết kế bởi Prime Intellect, được tối ưu hóa cho môi trường mạng thực tế với tính chất bất đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút thay đổi liên tục. Nó kết hợp cơ chế truyền tải gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, thực hiện sự hội tụ trọng số dần dần và sự tiến hóa nhiều phiên bản. So với các phương pháp AllReduce tập trung hoặc đồng bộ, SHARDCAST nâng cao đáng kể khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi của đào tạo Phi tập trung, là nền tảng cốt lõi để xây dựng sự đồng thuận trọng số ổn định và quá trình đào tạo liên tục.
#OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đối xứng thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa truyền thông được nhóm Prime Intellect độc lập thực hiện và mã nguồn mở dựa trên khái niệm DiLoCo do DeepMind đề xuất, 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 nút. Kiến trúc của nó dựa trên dữ liệu song song, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí truyền thông cao do đồng bộ toàn cầu, chỉ dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành 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 truyền thông quan trọng để xây dựng mạng lưới đào tạo phi tập trung.
#PCCL: Thư viện truyền thông hợp tác
PCCL###Prime Collective Communication Library### là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường đào tạo AI Phi tập trung, nhằm giải quyết các nút thắt trong việc thích ứng của thư viện giao tiếp truyền thống ( như NCCL, Gloo) trong các thiết bị không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ cấu trúc thưa, nén gradient, 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 sở hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó cải thiện đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng đào tạo và tính tương thích của thiết bị, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong về đào tạo Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
)# 03、Prime Intellect khuyến khích mạng lưới và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh, với cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực sự. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò chính:
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 phân phát phần thưởng, tạo thành một vòng quanh "