Le Saint Graal de Crypto AI : Exploration de pointe de l'entraînement décentralisé

Dans toute la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente le plus haut seuil technique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et leur efficacité d'application réelle. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des flux de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant véritablement l'"industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : l'entraînement centralisé, l'entraînement distribué, l'apprentissage fédéré et l'entraînement décentralisé, qui est le principal sujet de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité dans un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de coopération approfondie permet d'optimiser l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et les risques de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement de grands modèles, son élément central étant de décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis de les distribuer à plusieurs machines pour qu'elles s'exécutent en collaboration, afin de surmonter les limitations de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est néanmoins contrôlé, coordonné et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus interconnexion haute vitesse NVLink, avec un nœud principal coordonnant de manière unifiée les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessite de faire correspondre les poids du modèle.
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité
• Pipeline parallèle : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit
• Parallélisme tensoriel : segmentation fine des calculs matriciels, amélioration de la granularité parallèle

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron dirigeant à distance la collaboration de plusieurs employés de "bureaux" pour accomplir une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux ( GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont les suivantes : plusieurs nœuds non fiables ( peuvent être des ordinateurs domestiques, des GPU dans le cloud ou des dispositifs périphériques ) collaborant pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement à travers des protocoles qui pilotent la distribution des tâches et la collaboration, et en utilisant des mécanismes d'incitation cryptographiques pour assurer l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des appareils et difficulté de partitionnement : la coordination des appareils hétérogènes est difficile et l'efficacité de la partition des tâches est faible.
• Bouteille d'efficacité de la communication : communication réseau instable, le goulot d'étranglement de la synchronisation des gradients est évident
• Exécution de confiance manquante : manque d'environnement d'exécution de confiance, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : pas de répartiteur central, distribution des tâches et mécanismes de retour d'exception complexes

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de volontaires du monde entier, chacun contribuant sa puissance de calcul pour former le modèle de manière collaborative, mais "la véritable formation décentralisée à grande échelle réalisable" reste un défi systémique, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles et d'autres niveaux, mais la question de savoir si cela peut "collaborer efficacement + inciter à l'honnêteté + produire des résultats corrects" est encore à un stade d'exploration précoce des prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle. Il est adapté aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée, comme la santé et la finance (. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie de formation distribuée et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la distribution des données liés à la formation décentralisée. Cependant, il dépend toujours d'une partie coordonnatrice de confiance et ne possède pas les caractéristiques d'ouverture complète et de résistance à la censure. On peut le considérer comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité à la vie privée, qui est relativement modérée en termes de tâches de formation, de structure de confiance et de mécanismes de communication, et est plus adaptée en tant qu'architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

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Décentralisation des limites, opportunités et chemins réalistes de l'entraînement

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la décentralisation de l'entraînement n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des besoins en ressources extrêmement élevés ou de la difficulté de collaboration, il n'est naturellement pas adapté à une réalisation efficace entre des nœuds hétérogènes et sans confiance. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile la découpe et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches avec de fortes restrictions de confidentialité des données et de souveraineté ), telles que celles liées à la santé, à la finance ou aux données sensibles (, sont limitées par des contraintes légales et éthiques, ce qui rend impossible le partage ouvert ; tandis que les tâches manquant d'une base d'incitation à la collaboration, comme l'entraînement de modèles propriétaires d'entreprise ou de prototypes internes ), manquent de motivation pour la participation externe. Ces limites constituent ensemble les restrictions réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé soit un faux problème. En fait, pour les types de tâches légères en structure, facilement parallélisables et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais ne se limite pas à : le fine-tuning LoRA, des tâches d'entraînement post-traitement alignées sur le comportement ( telles que RLHF, DPO ), des tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing de données, l'entraînement de petits modèles de base avec ressources contrôlées, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs Edge. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à des puissances de calcul hétérogènes, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, le protocole Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de l'entraînement décentralisé et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain représentatifs incluent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté de mise en œuvre technique, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales dans l'architecture système et la conception d'algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe ; tandis que les voies de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement claires, permettant d'observer des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies clés et l'architecture d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et leurs relations complémentaires dans le cadre d'un système d'entraînement AI décentralisé.

( Prime Intellect : Pion des réseaux de collaboration d'apprentissage renforcé vérifiables par les trajectoires d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement AI sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour ses contributions de calcul. Prime Intellect espère construire un système d'entraînement AI décentralisé doté de vérifiabilité, d'ouverture et d'un mécanisme d'incitation complet grâce aux trois modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

)# 01、Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

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(# 02, Explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect

#PRIME-RL: Architecture de tâche de renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution des tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, spécialement conçu pour les réseaux hétérogènes et la participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, découplant structurellement le processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment la boucle de tâches en local, et de collaborer via des interfaces normalisées avec des mécanismes de vérification et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans des environnements sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et établissant une base pour soutenir le parallélisme multitâche et l'évolution des stratégies.

#TOPLOC:Mécanisme de vérification des comportements d'entraînement léger

TOPLOC)Observation de Confiance et Vérification de Localité### est un mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a effectivement appris une stratégie valide basée sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais analyse la trajectoire de cohérence locale entre "série d'observations ↔ mise à jour de la stratégie" pour réaliser une vérification de structure légère. Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales durant le processus de formation en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour permettre une distribution de récompenses d'apprentissage sans confiance, fournissant ainsi un chemin praticable pour construire un réseau de formation collaboratif décentralisé, audit-able et incitatif.

#SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de propagation de poids asynchrone

SHARDCAST est un protocole de diffusion et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds variables. Il combine un mécanisme de diffusion de type gossip avec une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles tout en étant dans des états non synchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant ainsi la base fondamentale pour établir un consensus stable sur les poids et une itération d'entraînement continue.

#OpenDiLoCo: Cadre de communication asynchrone épars

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication réalisé de manière indépendante et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind. Il est spécialement conçu pour relever les défis courants tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des dispositifs et l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture est basée sur la parallélisation des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés associés à la synchronisation globale, et ne dépendant que des nœuds voisins locaux pour réaliser l'entraînement collaboratif du modèle. Combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU de consommation et aux dispositifs en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constituant l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

#PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL(Prime Collective Communication Library) est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles( telles que NCCL, Gloo) dans des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies creuses, la compression de gradients, la synchronisation à faible précision et la reprise après interruption, pouvant fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant ainsi un composant sous-jacent de la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante des réseaux d'entraînement et la compatibilité des dispositifs, ouvrant ainsi la "dernière étape" de l'infrastructure de communication pour construire un véritable réseau d'entraînement collaboratif ouvert et sans confiance.

(# 03、Prime Intellect incitations réseau et répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer aux tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles clés :

• Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
• Nœuds d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation
• Nœuds de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier l'authenticité du comportement d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids )SHARDCAST### et la distribution des récompenses, formant un cercle incitatif autour du "comportement d'entraînement réel".

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