Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus gourmande en ressources et avec le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité des applications pratiques. 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 processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant le véritable "secteur lourd" 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 : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal 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 matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde 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 particulièrement 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 de monopole de données, de barrières à l'entrée des ressources, de consommation d'énergie et de risque de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode dominante pour l'entraînement de grands modèles actuellement. Son cœur est de décomposer les tâches d'entraînement du modèle et de les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulots d'étranglement en matière de calcul et de stockage sur une seule machine. Bien qu'il possède des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé par une entité centralisée qui gère la planification et la synchronisation, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, grâce à la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink, où le nœud principal coordonne les sous-tâches de manière unifiée. Les méthodes dominantes comprennent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle.
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité ;
• Pipeline parallèle : exécution en série par étapes, augmentant le débit ;
• Parallélisme de tenseurs : segmentation fine des calculs matriciels, amélioration de la granularité de parallélisme.

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron commandant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement d'une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques principales sont : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance collaborent pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement en faisant appel à des protocoles pour la distribution et la coopération des tâches, et en s'appuyant sur un mécanisme d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des dispositifs et difficulté de découpage : la coordination des dispositifs hétérogènes est difficile, l'efficacité du découpage des tâches est faible ;
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident ;
• Exécution fiable manquante : manque d'environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : Pas de planificateur central, distribution des tâches et mécanismes de rollback des anomalies complexes.

L'entraînement décentralisé peut être compris comme : un groupe de bénévoles du monde entier contribuant chacun leur puissance de calcul pour entraîner des modèles de manière collaborative, mais "le véritable entraînement décentralisé 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, etc., mais la capacité à "collaborer efficacement + inciter à l'honnêteté + obtenir des résultats corrects" est encore au stade précoce de l'exploration des prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme transitoire entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle, et convient aux scénarios axés sur la conformité à la vie privée. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie d'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la distribution des données de l'entraînement décentralisé, mais il reste dépendant d'une partie coordonnée de confiance et ne possède pas de caractéristiques totalement ouvertes et résistantes à la censure. Il peut être considéré comme une solution de "Décentralisation contrôlée" dans un scénario de conformité à la vie privée, étant relativement modéré en termes de tâches d'entraînement, de structures de confiance et de mécanismes de communication, et convient mieux comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Tableau comparatif panoramique des paradigmes d'entraînement AI

Décentralisation entraînement des frontières, opportunités et chemins de réalité

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée 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, elle n'est naturellement pas adaptée à une réalisation efficace entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une mémoire vidéo élevée, 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 soumises à des restrictions de confidentialité des données et de souveraineté sont limitées par des exigences légales et éthiques, et ne peuvent pas être partagées ouvertement ; tandis que les tâches manquant d'incitations à la collaboration manquent de motivation externe à participer. Ces limites constituent ensemble les restrictions réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, pour les types de tâches légères, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches d'entraînement post-alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation par crowdsourcing de données, l'entraînement de petits modèles de base avec des ressources contrôlables, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches présentent 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 un entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

Aperçu de l'adaptabilité des tâches d'entraînement à la Décentralisation

Analyse des projets classiques d'entraînement à la Décentralisation

Actuellement, dans le domaine de pointe de l'entraînement décentralisé et de l'apprentissage fédéré, les projets de blockchain représentatifs comprennent 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 proposent de nombreuses explorations originales dans la conception des systèmes et des 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, montrant déjà des progrès d'ingénierie préliminaires. Cet article analysera successivement les technologies centrales et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et discutera davantage de leurs différences et de leurs relations complémentaires dans le système d'entraînement AI décentralisé.

Prime Intellect: Pionnier des réseaux de coopération d'apprentissage renforcé vérifiables par la trajectoire 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 sa contribution computationnelle. Prime Intellect souhaite, à travers les trois grands modules PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construire un système d'entraînement AI décentralisé avec vérifiabilité, ouverture et un mécanisme d'incitation complet.

I. Structure de la pile protocolaire Prime Intellect et valeur des modules clés

Deux, explication détaillée des mécanismes clés de formation de Prime Intellect

PRIME-RL : architecture de tâche d'apprentissage par renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est le cadre de modélisation et d'exécution des tâches sur mesure pour les scénarios d'entraînement décentralisés développé par Prime Intellect, conçu spécialement pour des réseaux hétérogènes et des participants asynchrones. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, découplant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement d'accomplir de manière indépendante la boucle de tâches localement, et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté à la mise en œuvre d'entraînements flexibles dans un environnement sans programmation centrale, réduisant ainsi la complexité système et établissant une base pour soutenir le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme léger de validation des comportements d'entraînement

TOPLOC est un mécanisme de cœur de vérifiabilité d'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a vraiment complété un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul du modèle complet, mais complète la vérification de structure légère en analysant la trajectoire de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires de comportement pendant le processus d'entraînement en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'entraînement sans confiance, offrant une voie réalisable pour construire un réseau d'entraînement décentralisé, auditable et incitatif.

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

SHARDCAST est un protocole de propagation 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 nœud variables. Il combine un mécanisme de propagation gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre continuellement des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-versionnelle. 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 de poids stable et des itérations d'entraînement continues.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de la communication, indépendant et open source, réalisé par l'équipe Prime Intellect sur la base du concept DiLoCo proposé par DeepMind, spécialement conçu pour relever les défis courants tels que la bande passante limitée, l'hétérogénéité des appareils 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, Small-World, évitant ainsi le coût de communication élevé de la synchronisation globale, et ne dépendant que des nœuds voisins locaux pour réaliser l'entraînement collaboratif des modèles. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux appareils de périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi significativement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL est une bibliothèque de communication légère sur mesure pour l'environnement d'entraînement AI décentralisé, développée par Prime Intellect, qui vise à résoudre le goulot d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles sur des appareils hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies dispersées, la compression de gradients, la synchronisation à faible précision et la récupération après panne, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables. C'est un composant de base qui soutient la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des appareils, et ouvre la "dernière ligne droite" des infrastructures de communication pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.

Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la 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
• Noeud d'entraînement : exécuter l'entraînement local, soumettre les mises à jour de poids et les trajectoires d'observation
• Nœuds de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier la véracité des comportements 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 vérification des trajectoires, l'agrégation des poids et la distribution des récompenses, formant un cycle d'incitation autour du "comportement d'entraînement réel".

Quatre, INTELLECT-2 : Lancement du premier modèle d'entraînement décentralisé vérifiable

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, le premier grand modèle d'apprentissage renforcé au monde formé par une collaboration de nœuds décentralisés, asynchrones et sans confiance, avec une taille de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été formé grâce à la collaboration de plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une architecture entièrement asynchrone, avec une durée d'entraînement de plus de 400 heures, montrant la faisabilité et la stabilité d'un réseau de collaboration asynchrone. Ce modèle représente non seulement une percée en termes de performances, mais également la première mise en œuvre systématique du paradigme "l'entraînement est le consensus" proposé par Prime Intellect. INTELLECT-2 intègre PRIME