Cúp thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có rào cản kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư 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, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và huấn luyện 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 cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp hiệu quả của việc chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chống lỗi đạt tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, có lợi thế về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải 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 pháp chính trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là chia nhỏ nhiệm vụ huấn luyện mô hình, phân phối đến nhiều máy để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua các giới hạn về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng toàn bộ vẫn được kiểm soát, điều phối và đồng bộ bởi các tổ chức trung tâm, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết NVLink tốc độ cao, do nút chính phối hợp các nhiệm vụ con. Các phương pháp chính bao gồm:
Dữ liệu song song: Mỗi nút đào tạo 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 giai đoạn, tăng thông lượng
Phân tán tensor: Chia nhỏ tính toán ma trận, nâng cao độ mịn của sự phân tán.
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 nhân viên "văn phòng" phối hợp để hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết các mô hình lớn chính (GPT-4, Gemini, LLaMA và các mô hình khác ) đều được hoàn thành bằng cách này.
Phi tập trung đào tạo 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 cần điều phối viên 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 trong đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Thiết bị dị dạng và khó chia tách: Khó khăn trong việc phối hợp thiết bị dị dạng, hiệu suất chia tách nhiệm vụ thấp.
Điểm nghẽn hiệu suất truyền thông: kết nối mạng không ổn định, điểm nghẽn 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 quay lại bất thường phức tạp
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để phối hợp huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện 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 thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "phối hợp hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả đúng" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu ban đầu.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân phối và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại địa phương và tập 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 đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy và không có đặc tính hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối nhẹ nhàng, phù hợp hơn với kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung đào tạo các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ quy chuẩn đào tạo, Phi tập trung đào tạo 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 khó khăn trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút không đồng nhất 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 trong việc chia cắt và đồng bộ hiệu quả trên mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh như y tế, tài chính, và dữ liệu nhạy cảm ( bị hạn chế bởi quy định pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác như mô hình đóng của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của Phi tập trung đào tạo 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 kích thích, 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 hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu theo hình thức crowdsourcing, đào tạo các mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác với sự tham gia của các thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán dị biệt, rất thích hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, các bộ tối ưu hóa phân tán, v.v.
![Cúp thánh Crypto AI: Khám phá tiên tiến 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 tập liên bang, các dự án blockchain đại diện chính 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 đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho các hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; 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 kiến trúc kỹ thuật của năm dự án này, đồng thời khám phá thêm sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI phi tập trung.
) Prime Intellect: huấn luyện lộ trình có thể xác minh được 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 tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận 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, sẽ xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có khả năng xác thực, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
(# Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# Giải thích chi tiết về cơ chế chính của Prime Intellect
#PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình và thực hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh bởi Prime Intellect cho các kịch bản huấn luyện Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, cấu trúc giải tách quá trình huấn luyện, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút huấn luyện hoàn thành vòng nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và hợp tác với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn trong môi trường không có lập lịch trung tâm để thực hiện huấn luyện linh hoạt, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
![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###
#TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Giám sát Đáng tin cậy & Kiểm tra Tính địa phương) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh mà 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 nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thay vào đó, thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo đồng nhất cục bộ, hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên hành vi trong quá trình đào tạo được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có động lực.
![Chén thánh Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
#SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số bất 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 tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút biến đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền thông gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi 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.
![Cốc thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a562dacd6fc5420f2afd895664b6be65.webp(
#OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được phát triển và mã nguồn mở bởi đội ngũ Prime Intellect dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho những thách thức phổ biến trong đào tạo phi tập trung như hạn chế băng thông, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên sự song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ phụ thuộc vào các nút lân cận cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cơ chế cập nhật không đồng bộ và khả năng chịu lỗi điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và các 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 giao tiếp 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 thích ứng trong các thư viện giao tiếp truyền thống) như NCCL, Gloo( trên các thiết bị không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topologie thưa, nén độ dốc, 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 đựng băng thông và khả năng tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối" cho cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở, không cần tin cậy.
)# Mạng kích thích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các 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 huấn luyện, mô hình ban đầu, hàm thưởng và tiêu chuẩn xác minh
Nút huấn luyện: thực hiện huấn luyện địa phương, gửi cập nhật trọng số và quan sát quỹ đạo
Node xác thực: Sử dụng cơ chế TOPLOC để xác minh tính xác thực của hành vi đào tạo và tham gia phần thưởng
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.
11 thích
Phần thưởng
11
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TestnetFreeloader
· 07-24 13:39
Hãy tận dụng cơ hội để kiếm chút lợi nhuận.
Xem bản gốcTrả lời0
just_another_wallet
· 07-21 14:53
Lần huấn luyện này cần bao nhiêu Khả năng tính toán vậy?
Xem bản gốcTrả lời0
TokenRationEater
· 07-21 14:53
Lại đến cơ hội làm giàu rồi, chỉ chờ mở cửa tăng giá.
Xem bản gốcTrả lời0
HorizonHunter
· 07-21 14:50
6 năm kinh nghiệm đồ ngốc, nghiên cứu hướng giao dịch xu hướng, máy thu hoạch All in dày dạn kinh nghiệm. Yêu thích đào sâu vào lĩnh vực AI và các dự án Blockchain, theo đuổi tư duy độc lập.
Theo hướng này, tôi sẽ tạo ra bình luận:
Cuốn vào cái chết đột ngột cũng không đuổi kịp các công ty lớn đâu.
Xem bản gốcTrả lời0
RegenRestorer
· 07-21 14:37
Lại chế tạo bánh xe AI mới à
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropFreedom
· 07-21 14:34
Nhanh, đen và bạo lực?
Xem bản gốcTrả lời0
GhostWalletSleuth
· 07-21 14:28
Khả năng tính toán đốt tiền còn phải như thế này? Thật sự có tiền.
Phi tập trung AI đào tạo tiên tiến: Prime Intellect dẫn đầu mô hình mạng hợp tác có thể xác minh mới
Cúp thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên nhiều nhất và có rào cản kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn với việc gọi nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư 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, là "công nghiệp nặng" thực sự trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và huấn luyện 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 cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm cơ sở, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc hợp tác sâu sắc này giúp hiệu quả của việc chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chống lỗi đạt tối ưu, rất phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn như GPT, Gemini, có lợi thế về hiệu suất cao và tài nguyên có thể kiểm soát, nhưng đồng thời cũng gặp phải 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 pháp chính trong việc huấn luyện mô hình lớn hiện nay, cốt lõi của nó là chia nhỏ nhiệm vụ huấn luyện mô hình, phân phối đến nhiều máy để thực hiện phối hợp, nhằm vượt qua các giới hạn về tính toán và lưu trữ của máy đơn. Mặc dù về mặt vật lý có đặc điểm "Phi tập trung", nhưng toàn bộ vẫn được kiểm soát, điều phối và đồng bộ bởi các tổ chức trung tâm, thường hoạt động trong môi trường mạng cục bộ tốc độ cao, thông qua công nghệ bus liên kết NVLink tốc độ cao, do nút chính phối hợp 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 một ông chủ chỉ huy từ xa nhiều nhân viên "văn phòng" phối hợp để hoàn thành nhiệm vụ. Hiện tại, hầu hết các mô hình lớn chính (GPT-4, Gemini, LLaMA và các mô hình khác ) đều được hoàn thành bằng cách này.
Phi tập trung đào tạo 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 cần điều phối viên 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 trong đóng góp. Các thách thức chính mà mô hình này phải đối mặt bao gồm:
Phi tập trung huấn luyện có thể hiểu là: một nhóm tình nguyện viên toàn cầu, mỗi người đóng góp sức mạnh tính toán để phối hợp huấn luyện mô hình, nhưng "huấn luyện 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 thực mô hình và nhiều khía cạnh khác, nhưng liệu có thể "phối hợp hiệu quả + khuyến khích trung thực + kết quả đúng" vẫn đang ở giai đoạn khám phá nguyên mẫu ban đầu.
Học liên bang, như một hình thức chuyển tiếp giữa phân phối và Phi tập trung, nhấn mạnh việc giữ dữ liệu tại địa phương và tập 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 đào tạo phân tán và khả năng hợp tác cục bộ, đồng thời có lợi thế phân tán dữ liệu của đào tạo Phi tập trung, nhưng vẫn phụ thuộc vào bên điều phối đáng tin cậy và không có đặc tính hoàn toàn mở và kháng kiểm duyệt. Nó có thể được coi là một giải pháp "Phi tập trung có kiểm soát" trong các tình huống tuân thủ quyền riêng tư, với nhiệm vụ đào tạo, cấu trúc tin cậy và cơ chế giao tiếp đều tương đối nhẹ nhàng, phù hợp hơn với kiến trúc triển khai chuyển tiếp trong ngành công nghiệp.
Phi tập trung đào tạo các ranh giới, cơ hội và con đường thực tế
Từ góc độ quy chuẩn đào tạo, Phi tập trung đào tạo 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 khó khăn trong hợp tác, nó tự nhiên không phù hợp để hoàn thành hiệu quả giữa các nút không đồng nhất 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 trong việc chia cắt và đồng bộ hiệu quả trên mạng mở; các nhiệm vụ có quyền riêng tư dữ liệu và hạn chế chủ quyền mạnh như y tế, tài chính, và dữ liệu nhạy cảm ( bị hạn chế bởi quy định pháp lý và ràng buộc đạo đức, không thể chia sẻ công khai; trong khi các nhiệm vụ thiếu cơ sở khuyến khích hợp tác như mô hình đóng của doanh nghiệp hoặc đào tạo nguyên mẫu nội bộ ) thì thiếu động lực tham gia từ bên ngoài. Những ranh giới này cùng nhau tạo thành những hạn chế thực tế của Phi tập trung đào tạo 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 kích thích, 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 hành vi như RLHF, DPO(, nhiệm vụ đào tạo và gán nhãn dữ liệu theo hình thức crowdsourcing, đào tạo các mô hình cơ bản nhỏ có thể kiểm soát tài nguyên, cũng như các kịch bản đào tạo hợp tác với sự tham gia của các thiết bị biên. Những nhiệm vụ này thường có tính song song cao, độ liên kết thấp và khả năng chịu đựng sức mạnh tính toán dị biệt, rất thích hợp để thực hiện đào tạo hợp tác thông qua mạng P2P, giao thức Swarm, các bộ tối ưu hóa phân tán, v.v.
![Cúp thánh Crypto AI: Khám phá tiên tiến 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 tập liên bang, các dự án blockchain đại diện chính 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 đưa ra nhiều khám phá sáng tạo trong thiết kế hệ thống và thuật toán, đại diện cho các hướng nghiên cứu lý thuyết tiên tiến hiện nay; 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 kiến trúc kỹ thuật của năm dự án này, đồng thời khám phá thêm sự khác biệt và mối quan hệ bổ sung của chúng trong hệ thống đào tạo AI phi tập trung.
) Prime Intellect: huấn luyện lộ trình có thể xác minh được 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 tưởng, cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia đào tạo và nhận 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, sẽ xây dựng một hệ thống đào tạo AI Phi tập trung có khả năng xác thực, tính mở và cơ chế khuyến khích hoàn chỉnh.
(# Cấu trúc ngăn xếp giao thức Prime Intellect và giá trị của các mô-đun chính
![Chén thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# Giải thích chi tiết về cơ chế chính của Prime Intellect
#PRIME-RL: Kiến trúc nhiệm vụ học tăng cường bất đồng bộ phân tách
PRIME-RL là khung mô hình và thực hiện nhiệm vụ được tùy chỉnh bởi Prime Intellect cho các kịch bản huấn luyện Phi tập trung, được thiết kế đặc biệt cho mạng lưới dị thể và sự tham gia không đồng bộ. Nó sử dụng học tăng cường làm đối tượng thích ứng ưu tiên, cấu trúc giải tách quá trình huấn luyện, suy diễn và tải trọng, cho phép mỗi nút huấn luyện hoàn thành vòng nhiệm vụ độc lập tại địa phương, và hợp tác với cơ chế xác thực và tổng hợp thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa. So với quy trình học giám sát truyền thống, PRIME-RL phù hợp hơn trong môi trường không có lập lịch trung tâm để thực hiện huấn luyện linh hoạt, vừa giảm độ phức tạp của hệ thống, vừa đặt nền tảng cho việc hỗ trợ đa nhiệm song song và tiến hóa chiến lược.
![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###
#TOPLOC:Cơ chế xác minh hành vi đào tạo nhẹ
TOPLOC(Giám sát Đáng tin cậy & Kiểm tra Tính địa phương) là cơ chế cốt lõi về khả năng xác minh mà 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 nề như ZKML, TOPLOC không phụ thuộc vào việc tính toán lại toàn bộ mô hình, mà thay vào đó, thông qua việc phân tích "chuỗi quan sát ↔ cập nhật chiến lược" giữa các quỹ đạo đồng nhất cục bộ, hoàn thành xác minh cấu trúc nhẹ. Đây là lần đầu tiên hành vi trong quá trình đào tạo được chuyển đổi thành đối tượng có thể xác minh, là đổi mới then chốt để thực hiện phân phối phần thưởng đào tạo mà không cần tin tưởng, cung cấp con đường khả thi để xây dựng mạng lưới đào tạo hợp tác phi tập trung có thể kiểm toán và có động lực.
![Chén thánh Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
#SHARDCAST: Giao thức tổng hợp và truyền tải trọng số bất 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 tế không đồng bộ, băng thông hạn chế và trạng thái nút biến đổi. Nó kết hợp cơ chế truyền thông gossip với chiến lược đồng bộ cục bộ, cho phép nhiều nút liên tục gửi 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.
![Cốc thánh của Crypto AI: Khám phá tiên tiến về đào tạo Phi tập trung])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a562dacd6fc5420f2afd895664b6be65.webp(
#OpenDiLoCo: Khung giao tiếp bất đồng bộ thưa thớt
OpenDiLoCo là một khung tối ưu hóa giao tiếp được phát triển và mã nguồn mở bởi đội ngũ Prime Intellect dựa trên ý tưởng DiLoCo do DeepMind đề xuất, được thiết kế đặc biệt cho những thách thức phổ biến trong đào tạo phi tập trung như hạn chế băng thông, thiết bị không đồng nhất và sự không ổn định của nút. Kiến trúc của nó dựa trên sự song song dữ liệu, thông qua việc xây dựng các cấu trúc topo thưa như Ring, Expander, Small-World, đã tránh được chi phí giao tiếp cao của đồng bộ toàn cầu, chỉ phụ thuộc vào các nút lân cận cục bộ để hoàn thành việc đào tạo hợp tác mô hình. Kết hợp với cơ chế cập nhật không đồng bộ và khả năng chịu lỗi điểm dừng, OpenDiLoCo cho phép GPU tiêu dùng và các 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 giao tiếp 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 thích ứng trong các thư viện giao tiếp truyền thống) như NCCL, Gloo( trên các thiết bị không đồng nhất và mạng băng thông thấp. PCCL hỗ trợ topologie thưa, nén độ dốc, 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 đựng băng thông và khả năng tương thích thiết bị của mạng đào tạo, mở ra "km cuối" cho cơ sở hạ tầng giao tiếp để xây dựng mạng đào tạo hợp tác thực sự mở, không cần tin cậy.
)# Mạng kích thích Prime Intellect và phân công vai trò
Prime Intellect xây dựng một mạng lưới đào tạo không cần cấp phép, có thể xác minh và có cơ chế khuyến khích kinh tế, cho phép bất kỳ ai tham gia vào các nhiệm vụ và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế. Giao thức hoạt động dựa trên ba loại vai trò cốt lõi:
Theo hướng này, tôi sẽ tạo ra bình luận:
Cuốn vào cái chết đột ngột cũng không đuổi kịp các công ty lớn đâu.