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

Dans la chaîne de valeur complète de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et a le plus haut seuil technologique, déterminant directement la capacité maximale du modèle et l'efficacité de son application réelle. Comparé 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, représentant le véritable "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 : 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 institution au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement est entièrement géré, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, tous coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration 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 particulièrement adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle comme GPT et Gemini. Elle présente des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources, mais soulève 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 d'entraînement des grands modèles à l'heure actuelle. Son cœur consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle, puis à les distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulets d'étranglement liés au calcul et au stockage sur une seule machine. Bien qu'il présente physiquement des caractéristiques "décentralisées", l'ensemble est toujours contrôlé, planifié et synchronisé par des institutions centralisées, et fonctionne souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse. Grâce à la technologie de bus de connexion haute vitesse NVLink, le nœud principal coordonne de manière unifiée les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :

• Données parallèles : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, nécessitant une correspondance des poids du modèle
• Parallélisme des modèles : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité ;
• Pipeline parallèle : exécution sérielle par étapes, augmentation du 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", analogiquement, un même patron dirige à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement des tâches. 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 utilisant des protocoles pour piloter la distribution et la collaboration des tâches, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des appareils et difficulté de découpage : coordination difficile des appareils hétérogènes, faible efficacité de découpage des tâches ;
• Goulots d'étranglement de l'efficacité de la communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident ;
• Exécution de confiance manquante : manque d'un environnement d'exécution de confiance, 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 volontaires du monde entier, contribuant chacun leur puissance de calcul pour entraîner le modèle de manière collaborative, mais "le véritable entraînement décentralisé à grande échelle" reste un défi systémique d'ingénierie, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles et plusieurs autres aspects. Cependant, la possibilité de "collaboration efficace + incitation à l'honnêteté + résultats corrects" est encore à un stade précoce d'exploration de 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, ce qui le rend adapté aux scénarios axés sur la conformité en matière de vie privée. L'apprentissage fédéré possède la structure d'ingénierie de l'entraînement distribué et la capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la distribution des données liés à l'entraînement décentralisé, mais il dépend toujours d'une partie coordonnée de confiance et ne possède pas des caractéristiques totalement ouvertes et résistantes à la censure. On peut le considérer comme une solution de "décentralisation contrôlée" dans des scénarios de conformité en matière de vie privée, qui est relativement modérée en termes de tâches d'entraînement, de structure de confiance et de mécanisme de communication, et qui est plus adaptée en tant qu'architecture de déploiement transitoire pour l'industrie.

Tableau comparatif des paradigmes d'entraînement AI (Architecture technique × Décentralisation × Caractéristiques d'application)

Décentralisation des limites, des opportunités et des réalités de la formation

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 de la tâche, des exigences en ressources très élevées ou de la difficulté de collaboration, il n'est pas naturellement adapté à être réalisé efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles repose souvent sur une mémoire vidéo élevée, une faible latence et une bande passante élevée, ce qui rend difficile la découpe et la synchronisation efficaces sur un réseau ouvert ; les tâches avec des restrictions fortes sur la confidentialité des données et la souveraineté sont limitées par la conformité légale et les contraintes éthiques, ce qui empêche le partage ouvert ; enfin, les tâches manquant de bases d'incitation à la collaboration manquent de motivation externe à la participation. Ces limites constituent ensemble les restrictions réelles de la Décentralisation de l'entraînement aujourd'hui.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans des types de tâches légers en structure, faciles à paralléliser et incitants, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : l'ajustement LoRA, les tâches de post-formation d'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données par crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base contrôlés en ressources, ainsi que des scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches possèdent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à des capacités de calcul hétérogènes, ce qui les rend très adaptées à un entraînement collaboratif via des réseaux P2P, le protocole Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

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

Décentralisation entraînement projet classique analyse

Actuellement, dans le domaine de pointe de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain représentatifs comprennent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technique et de difficulté de mise en œuvre, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales en matière d'architecture système et de conception d'algorithmes, représentant les directions de recherche théorique à la pointe ; tandis que les chemins de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, montrant déjà des progrès d'ingénierie préliminaire. Cet article analysera successivement les technologies clés et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système de formation AI décentralisé.

Prime Intellect : pionnier des réseaux de coopération d'apprentissage renforcé vérifiables par des trajectoires d'entraînement

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

Un, Structure de la pile de protocoles 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 un cadre de modélisation et d'exécution des tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu spécifiquement pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, décomposant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement d'accomplir indépendamment la boucle de tâches localement, et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Comparé aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans un environnement sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système et établissant une base pour le soutien à l'exécution simultanée de plusieurs tâches et à l'évolution des stratégies.

TOPLOC : mécanisme de validation des comportements d'entraînement léger

TOPLOC est un mécanisme de cœur de vérifiabilité d'entraînement proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais réalise une vérification structurelle 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 au cours du 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 viable pour construire un réseau d'entraînement collaboratif 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 de réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds variables. Il combine un mécanisme de propagation de type gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre en continu des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, 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 essentielle 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 communication développé 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 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 et Small-World, ce qui évite les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, en s'appuyant uniquement sur les nœuds voisins locaux pour réaliser un entraînement collaboratif du modèle. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux appareils edge de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi 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 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 sur des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies éparses, la compression de gradient, la synchronisation à faible précision et la récupération après interruption, 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 et la compatibilité des dispositifs du réseau d'entraînement, ouvrant la "dernière mile" de l'infrastructure 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 permission, vérifiable et doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer à des tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles principaux :

• 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 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 validation des trajectoires, l'agrégation des poids (SHARDCAST) et la distribution des récompenses, formant un cercle 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 par renforcement au monde formé par la coopération de nœuds décentralisés asynchrones et sans confiance, avec une échelle de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 est réparti sur trois grands