Cái chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo Phi tập trung
Trong chuỗi giá trị toàn diện của AI, đào tạo 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 thực tế của ứng dụng. So với việc gọi nhẹ nhàng ở giai đoạn suy diễn, quá trình đào tạo cần đầu tư sức mạnh tính toán 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 khuôn mẫu kiến trúc, phương thức đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học tập liên bang và đào tạo Phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Huấn luyện 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 huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lên lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu suất cao, kiểm soát tài nguyên, 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.
Đào tạo phân tán là phương pháp chính trong đào tạo mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là chia nhỏ nhiệm vụ đào tạo mô hình, phân phát đến nhiều máy để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua các nút thắt 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 được các tổ chức tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng nội bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, các nhiệm vụ con được điều phối thống nhất bởi nút chính. Các phương pháp chính bao gồm:
Song song dữ liệu: mỗi nút huấn luyện các tham số dữ liệu khác nhau chia sẻ, cần khớp trọng số mô hình
Mô hình song song: Triển khai các phần khác nhau của mô hình trên các nút khác nhau, đạt được khả năng mở rộng mạnh mẽ.
Ống dẫn song song: Thực hiện tuần tự theo từng giai đoạn, tăng cường thông lượng
Phân tán tensor: Chia tách tính toán ma trận một cách tinh xảo, 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 một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều "văn phòng" nhân viên hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại hầu hết các mô hình lớn chính thống như (GPT-4, Gemini, LLaMA, v.v. ) đều được hoàn thành thông qua cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho một con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó nằm ở chỗ: 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 có bộ điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức để điều phối phân phát nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Những thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Khó khăn trong thiết bị dị biệt và phân chia: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị dị biệt, hiệu quả phân chia nhiệm vụ thấp
Nút thắt hiệu suất truyền thông: liên lạc mạng không ổn định, nút thắt đồng bộ độ dốc rõ ràng
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 phối nhiệm vụ, cơ chế phục hồi sự cố 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 phối hợp 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 toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác minh mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "phối hợp hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
Học liên bang như một hình thái chuyển tiếp giữa phân tán và phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại địa phương, tập trung tổng hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của việc đào tạo phân tán và khả năng hợp tác địa phương, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên phối hợp đáng tin cậy và 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 giao tiếp đều tương đối ôn hòa, phù hợp hơn để làm kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung đào tạo của biên giới, cơ hội và con đường hiện thực
Xét 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, yêu cầu tài nguyên cực kỳ cao hoặc độ khó trong hợp tác, tự nhiên nó không phù hợp để hoàn thành một cách hiệu quả giữa các nút dị thể và không cần tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó khăn để phân chia 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 sự tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình nguồn kín của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành giới hạn 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. 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 sau có sự căn chỉnh hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu thông qua 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, độ kết nối 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, bộ tối ưu phân tán và các phương thức khác.
![Crypto AI của Thánh giá: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên tiến])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.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 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 thực hiện kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đề xuất 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 được tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích công nghệ cốt lõi và kiến 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.
) Prime Intellect: Đường đi huấn luyện 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 đầy đủ cơ chế khuyến khích.
(# 01、Giá trị cấu trúc và các mô-đun quan trọng của giao thức Prime Intellect
![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(
)# 02、Giải thích chi tiết cơ chế huấn luyện 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 hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh bởi Prime Intellect cho các tình huống đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, tách biệt cấu trúc quá trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng 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 trong việc thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp hệ thống, vừa tạo nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
![Cúp Thánh của Crypto AI: Khám Phá Tiên Phong Đào Tạo Phi Tập Trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp###
#TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Quan sát Tin cậy & Kiểm tra Địa phương) là cơ chế cốt lõi để đào tạo có thể xác minh do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng 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 việc xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới then chốt để phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin cậy, cung cấp lộ trình khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
![Cúp thánh của Crypto AI: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên tiến]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
#SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền bá 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 đặc biệt cho môi trường mạng thực sự không đồng bộ, băng thông hạn chế và tình trạng nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa đa 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 đào tạo lặp đi lặp lại liên tục.
![Chén thánh của Crypto AI: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên phong])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
#OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect độc lập triển khai và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo được đề xuất bởi DeepMind, 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 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, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cập nhật phi 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, tăng cường 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)Prime Collective Communication Library( là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện 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 không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topologie 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 nền tảng hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng huấn luyện và khả năng tương thích thiết bị, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng huấn luyện hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
)# 03、Prime Intellect kích thích mạng lưới và phân công vai trò
Prime Intellect đã xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần sự cho phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế. 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 cục bộ, gửi cập nhật trọng số và quan sát quỹ đạo
Nút 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 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 phát thưởng, tạo thành một vòng quanh "hành vi đào tạo thực".
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.
21 thích
Phần thưởng
21
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ser_ngmi
· 07-24 06:35
Khởi động lại web2 phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
CoinBasedThinking
· 07-22 13:38
Web3 tân binh thật sự hiểu AI rồi
Xem bản gốcTrả lời0
RugDocScientist
· 07-21 10:28
Ôi, bốn phương pháp huấn luyện khiến tôi chóng mặt.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainWorker
· 07-21 10:21
Viết luận văn thì thật sâu sắc
Xem bản gốcTrả lời0
ProveMyZK
· 07-21 10:19
Đúng là tiêu tốn tài nguyên, nghèo kiết xác thì làm sao chơi nổi.
Phi tập trung AI đào tạo của những khám phá tiên phong: Từ lý thuyết đến thực tiễn
Cái chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo Phi tập trung
Trong chuỗi giá trị toàn diện của AI, đào tạo 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 thực tế của ứng dụng. So với việc gọi nhẹ nhàng ở giai đoạn suy diễn, quá trình đào tạo cần đầu tư sức mạnh tính toán 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 khuôn mẫu kiến trúc, phương thức đào tạo có thể được chia thành bốn loại: đào tạo tập trung, đào tạo phân tán, học tập liên bang và đào tạo Phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Huấn luyện 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 huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lên lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được một hệ thống điều khiển thống nhất phối hợp hoạt động. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi đạt hiệu quả tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, với ưu điểm hiệu suất cao, kiểm soát tài nguyên, 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.
Đào tạo phân tán là phương pháp chính trong đào tạo mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là chia nhỏ nhiệm vụ đào tạo mô hình, phân phát đến nhiều máy để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua các nút thắt 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 được các tổ chức tập trung kiểm soát, điều phối và đồng bộ, thường hoạt động trong môi trường mạng nội bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus kết nối tốc độ cao NVLink, các nhiệm vụ con được điều phối thống nhất bởi nút chính. 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 "văn phòng" nhân viên hợp tác hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại hầu hết các mô hình lớn chính thống như (GPT-4, Gemini, LLaMA, v.v. ) đều được hoàn thành thông qua cách này.
Phi tập trung đào tạo thì đại diện cho một con đường tương lai có tính mở và khả năng chống kiểm duyệt hơn. Đặc điểm cốt lõi của nó nằm ở chỗ: 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 có bộ điều phối trung tâm, thường thông qua giao thức để điều phối phân phát nhiệm vụ và hợp tác, và nhờ vào cơ chế khuyến khích mã hóa để đảm bảo tính trung thực của sự đóng góp. Những 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 phối hợp 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 toàn mật mã, cơ chế kinh tế, xác minh mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "phối hợp hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả chính xác" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu sớm.
Học liên bang như một hình thái chuyển tiếp giữa phân tán và phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại địa phương, tập trung tổng hợp các tham số mô hình, phù hợp với các tình huống chú trọng đến sự tuân thủ quyền riêng tư như y tế, tài chính. Học liên bang có cấu trúc kỹ thuật của việc đào tạo phân tán và khả năng hợp tác địa phương, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của việc đào tạo phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào các bên phối hợp đáng tin cậy và 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 giao tiếp đều tương đối ôn hòa, phù hợp hơn để làm kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung đào tạo của biên giới, cơ hội và con đường hiện thực
Xét 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, yêu cầu tài nguyên cực kỳ cao hoặc độ khó trong hợp tác, tự nhiên nó không phù hợp để hoàn thành một cách hiệu quả giữa các nút dị thể và không cần tin cậy. Ví dụ, đào tạo mô hình lớn thường phụ thuộc vào bộ nhớ cao, độ trễ thấp và băng thông cao, khó khăn để phân chia 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 sự tuân thủ pháp luật và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu động lực hợp tác như mô hình nguồn kín của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành giới hạn 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. 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 sau có sự căn chỉnh hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu thông qua 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, độ kết nối 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, bộ tối ưu phân tán và các phương thức khác.
![Crypto AI của Thánh giá: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên tiến])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.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 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 thực hiện kỹ thuật, Prime Intellect, Nous Research và Pluralis.ai đã đề xuất 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 được tiến triển ban đầu trong việc hiện thực hóa. Bài viết này sẽ lần lượt phân tích công nghệ cốt lõi và kiến 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.
) Prime Intellect: Đường đi huấn luyện 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 đầy đủ cơ chế khuyến khích.
(# 01、Giá trị cấu trúc và các mô-đun quan trọng của giao thức Prime Intellect
![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(
)# 02、Giải thích chi tiết cơ chế huấn luyện 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 hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh bởi Prime Intellect cho các tình huống đào tạo Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, tách biệt cấu trúc quá trình đào tạo, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút đào tạo hoàn thành vòng 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 trong việc thực hiện đào tạo linh hoạt trong môi trường không có điều phối trung tâm, vừa giảm độ phức tạp hệ thống, vừa tạo nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
![Cúp Thánh của Crypto AI: Khám Phá Tiên Phong Đào Tạo Phi Tập Trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp###
#TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Quan sát Tin cậy & Kiểm tra Địa phương) là cơ chế cốt lõi để đào tạo có thể xác minh do Prime Intellect đề xuất, được sử dụng 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 việc xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên chuyển đổi quỹ đạo hành vi trong quá trình đào tạo thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới then chốt để phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin cậy, cung cấp lộ trình khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có thể khuyến khích.
![Cúp thánh của Crypto AI: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên tiến]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
#SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền bá 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 đặc biệt cho môi trường mạng thực sự không đồng bộ, băng thông hạn chế và tình trạng nút thay đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền gossip và chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút tiếp tục gửi các cập nhật một phần trong trạng thái không đồng bộ, đạt được sự hội tụ trọng số dần dần và tiến hóa đa 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 đào tạo lặp đi lặp lại liên tục.
![Chén thánh của Crypto AI: Phi tập trung đào tạo khám phá tiên phong])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
#OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được đội ngũ Prime Intellect độc lập triển khai và mã nguồn mở dựa trên ý tưởng DiLoCo được đề xuất bởi DeepMind, 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 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, tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ cần dựa vào các nút láng giềng cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cập nhật phi 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, tăng cường 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)Prime Collective Communication Library( là thư viện giao tiếp nhẹ được Prime Intellect thiết kế riêng cho môi trường huấn luyện 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 không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topologie 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 nền tảng hỗ trợ khả năng giao tiếp bất đồng bộ của giao thức OpenDiLoCo. Nó nâng cao đáng kể khả năng chịu băng thông của mạng huấn luyện và khả năng tương thích thiết bị, mở ra "km cuối" của cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng huấn luyện hợp tác thực sự mở và không cần tin cậy.
)# 03、Prime Intellect kích thích mạng lưới và phân công vai trò
Prime Intellect đã xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần sự cho phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế. 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 quanh "hành vi đào tạo thực".