分散型AIトレーニングの最前線:PRIME-RLからINTELLECT-2へ

2025-07-15 00:41:30

クリプトAIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索

AIの全バリューチェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルも最も高い段階であり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しと比較して、トレーニングプロセスは継続的な大規模な計算能力の投入、複雑なデータ処理プロセス、高強度の最適化アルゴリズムのサポートが必要であり、AIシステム構築の真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方式は4つのカテゴリに分けられます: 集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデレーテッドラーニング、そして本稿で重点的に議論する分散化トレーニングです。

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集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基盤ソフトウェア、クラスタースケジューリングシステム、トレーニングフレームワークのすべてのコンポーネントは、統一された制御システムによって調整されて動作します。このような深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率を最適化し、GPTやGeminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しており、高い効率性と資源の制御可能性という利点がありますが、同時にデータの独占、資源の壁、エネルギー消費、単一障害点などの問題も存在します。

分散化トレーニングは現在の大規模モデルのトレーニングの主流方式であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに配布して協調実行することにより、単一の計算およびストレージのボトルネックを突破することです。物理的には「分散化」特性を備えていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、スケジュール、同期され、高速なローカルエリアネットワーク環境で実行されることが多いです。NVLinkの高速相互接続バス技術を通じて、主ノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には:

データ並列:各ノードが異なるデータをトレーニングし、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要があります
モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードに展開し、強力な拡張性を実現する
パイプライン並行:ステージごとに直列実行し、スループットを向上させる
テンソル並列: 行列計算を細かく分割し、並列粒度を向上させる

分散型トレーニングは「集中制御 + 分散実行」の組み合わせであり、同じ上司が遠隔で複数の「オフィス」従業員の協力を指揮してタスクを完成させることに例えられます。現在、ほぼすべての主流の大規模モデル(GPT-4、Gemini、LLaMAなど)はこの方法でトレーニングを完了しています。

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分散化トレーニングは、よりオープンで検閲に対抗する特性を持つ未来の道を示します。そのコアの特徴は、複数の互いに信頼しないノード(が家庭用コンピュータ、クラウドGPU、またはエッジデバイス)であり、中央のコーディネーターなしでトレーニングタスクを協力して完了することです。通常、プロトコルによってタスクの配布と協力が駆動され、暗号的なインセンティブメカニズムによって貢献の誠実性が保証されます。このモデルが直面する主な課題には、以下が含まれます:

デバイスの異種性と分割の難しさ: 異種デバイスの調整が難しく、タスクの分割効率が低い
通信効率のボトルネック: ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが明らかである
信頼できる実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証するのが難しい
統一した調整の欠如: 中央スケジューラがなく、タスクの配布や異常のロールバックメカニズムが複雑

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれ計算能力を提供してモデルを協力してトレーニングすることとして理解できますが、「真に実行可能な大規模分散化トレーニング」は依然としてシステム的な工学的課題であり、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証などの多くの側面を含みますが、「協力的に効果的 + 誠実を奨励 + 結果が正しい」かどうかは、まだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

フェデラルラーニングは、分散型と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持とモデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスが重視されるシーン(、例えば医療や金融)に適しています。フェデラルラーニングは、分散トレーニングのエンジニアリング構造とローカル協調能力を持ちながら、同時に分散化トレーニングのデータ分散の利点も兼ね備えていますが、信頼できる調整者に依存しており、完全にオープンで検閲に抵抗する特性はありません。プライバシーコンプライアンスのシーンにおける「制御された分散化」ソリューションとして見ることができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムのいずれにおいても比較的穏やかであり、産業界の移行的なデプロイメントアーキテクチャとしてより適しています。

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分散化トレーニングの境界、機会と現実的な道筋

トレーニングのパラダイムから見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプに適しているわけではありません。特定のシナリオでは、タスク構造が複雑で、リソースの要求が非常に高いか、協力の難易度が高いため、異種で信頼を必要としないノード間で効率的に完了することが自然に適していません。たとえば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存しており、オープンネットワークで効果的に分割および同期することが困難です; データのプライバシーと主権制限が強いタスク(（医療、金融、機密データ)など）は、法律や倫理の制約によりオープンに共有できません; そして、協力のインセンティブが基盤に欠けるタスク(（企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)など）は、外部の参加を促す動機が不足しています。これらの境界が、現在の分散化トレーニングの現実的な制限を構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽命題であることを意味するものではありません。実際、構造が軽量で、並行性が高く、インセンティブがあるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の見通しを示しています。これには、LoRA微調整、行動整合型の後処理タスク(、RLHF、DPO)、データのクラウドソーシングトレーニングと注釈タスク、リソースを制御可能な小型基礎モデルのトレーニング、エッジデバイスが参加する協調トレーニングシナリオが含まれます。これらのタスクは一般的に高い並行性、低い結合性、異種計算能力に対する耐性を備えており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法を通じて協調的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

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分散化トレーニングクラシックプロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデラルラーニングの最前線領域において、代表的なブロックチェーンプロジェクトにはPrime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度の観点から、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くの独自の探求を提案しており、現在の理論研究の最前線を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実現パスは比較的明確で、初期のエンジニアリングの進展が見られます。本稿では、これら5つのプロジェクトの背後にあるコア技術とエンジニアリングアーキテクチャを順に解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるそれらの違いと相互補完関係についてさらに探討します。

プライムインテレクト: トレーニングトラジェクトリが検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰でも参加できる信頼不要のAIトレーニングネットワークを構築することに取り組んでおり、その計算貢献に対して信頼できる報酬を得られるようにしています。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つの主要モジュールを通じて、検証可能でオープンな、インセンティブメカニズムが完備されたAI分散化トレーニングシステムを構築することを目指しています。

01、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と主要モジュールの価値

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02、Prime Intellectのトレーニングの重要なメカニズムの詳細

#PRIME-RL:デカップリング型非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化されたトレーニングシナリオ用にカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークと非同期参加者のために設計されています。強化学習を優先的な適合対象として採用し、トレーニング、推論、重みのアップロードプロセスを構造的にデカップリングし、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了できるようにし、標準化されたインターフェースを介して検証と集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは中央集権的なスケジューリングのない環境において柔軟なトレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減するだけでなく、マルチタスクの並行処理と戦略の進化を支える基盤を提供します。

#TOPLOC:軽量なトレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察とポリシー-ローカリティチェック)は、Prime Intellectが提唱したトレーニングの検証可能性のコアメカニズムであり、ノードが本当に観察データに基づいて有効なポリシー学習を完了したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、「観察シーケンス↔ポリシー更新」間の局所的な一貫性の軌跡を分析することで、軽量な構造検証を完了します。これは、トレーニングプロセス中の行動軌跡を検証可能なオブジェクトに変換する初めての試みであり、信頼を必要としないトレーニング報酬配分を実現するための重要な革新であり、監査可能でインセンティブを与えられる分散型協力トレーニングネットワークを構築するための実行可能な道筋を提供します。

#SHARDCAST:非同期重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectによって設計された重み伝播と集約プロトコルであり、非同期、帯域幅制限、ノード状態が変化しやすい実際のネットワーク環境に最適化されています。これはgossip伝播メカニズムと局所同期戦略を組み合わせており、複数のノードが非同期状態で部分的な更新を継続的に提出できることを可能にし、重みの漸進的収束と多バージョン進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce方法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重みのコンセンサスと継続的なトレーニング反復の核心基盤となります。

#OpenDiLoCo: スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoはPrime IntellectチームがDeepMindによって提案されたDiLoCoの理念を独立して実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークであり、分散化トレーニングにおいて一般的な帯域幅の制限、デバイスの異種性、ノードの不安定さなどの課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並列に基づいており、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎トポロジー構造を構築することによって、グローバル同期の高通信コストを回避し、局所の隣接ノードにのみ依存してモデルの協調トレーニングを完了させることができます。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムを組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUやエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、世界的な協力トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信基盤の一つとなっています。

#PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(Prime Collective Communication Library)はPrime Intellectが分散化AIトレーニング環境のために特別に設計した軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリ(であるNCCL、Gloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークでの適応のボトleneckを解決することを目的としています。PCCLはスパーストポロジー、勾配圧縮、低精度同期、チェックポイント復元をサポートし、コンシューマ向けGPUや不安定なノードで動作可能で、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信機能を支える基盤コンポーネントです。それはトレーニングネットワークの帯域幅耐性とデバイス互換性を大幅に向上させ、真のオープンで信頼を必要としない協調トレーニングネットワークを構築するための"最後の一マイル"の通信基盤を整えました。

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