الكأس المقدس للذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: استكشاف الحدود في التدريب اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يُعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التكنولوجيا، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه العملي. مقارنةً بعملية الاستدلال الخفيفة، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في القدرة الحاسوبية الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يناقش هذا المقال.
تعتبر التدريبات المركزية الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة ضمن مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه البنية المعمارية المتعمقة التعاون كفاءة مثلى لمشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التحمل، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، ولديها مزايا الكفاءة العالية، والتحكم في الموارد، ولكن في الوقت نفسه تواجه مشاكل الاحتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يكمن جوهره في تفكيك مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على العديد من الآلات للتنفيذ التعاوني، لتجاوز قيود الحساب والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديه خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وعادة ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، حيث تنسق العقدة الرئيسية جميع المهام الفرعية. تشمل الطرق السائدة ما يلي:
البيانات المتوازية: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة تشارك، يجب مطابقة أوزان النموذج
التوازي بين النماذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية التوسع القوية
أنابيب متوازية: تنفيذ متسلسل على مراحل، وزيادة معدل النقل
تقسيم التنسور: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، تحسين درجة التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير عن بُعد لعدة موظفين في "مكاتب" مختلفة للتعاون في إتمام المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا مثل (GPT-4 وGemini وLLaMA باستخدام هذه الطريقة.
![كأس القدر للذكاء الاصطناعي: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
تدريب اللامركزية يمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. السمة الأساسية هي: يمكن أن تكون العديد من العقد غير الموثوقة ) كمبيوترات منزلية أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية أو أجهزة حافة ( تعمل معًا لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، غالبًا من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة التنسيق بين الأجهزة المتنوعة وتقسيم المهام: صعوبة التنسيق بين الأجهزة المتنوعة وكفاءة تقسيم المهام منخفضة
اختناق كفاءة الاتصال: اتصالات الشبكة غير مستقرة، وظهور واضح للاختناق في مزامنة التدرجات
نقص التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك بالفعل في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز توجيه مركزي، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الاستثناءات معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال تحديًا هندسيًا نظاميًا، يشمل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، آليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان "التعاون الفعال + تحفيز الصدق + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة الاستكشاف الأولية.
يتسم التعلم الفيدرالي كشكل انتقال بين التوزيع واللامركزية، بالتركيز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتركيز تجميع معلمات النموذج، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية، والمالية ). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، بينما يمتلك أيضًا مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على طرف موثوق للتنسيق، ولا يتمتع بخصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للسيطرة" في السيناريوهات التي تتطلب الامتثال للخصوصية، حيث يكون لدى مهام التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال خصائص معتدلة نسبيًا، مما يجعله مناسبًا أكثر للبنية التحتية الانتقالية في الصناعة.
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نموذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، والاحتياجات العالية من الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب لإنجازه بكفاءة بين العقد المتنوعة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة عادةً على ذاكرة وصول عشوائي عالية، وزمن استجابة منخفض، ونطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ أما المهام التي تفرض قيودًا قوية على الخصوصية السيبرانية والسيادة مثل المهام الطبية، والمالية، والبيانات الحساسة (، فتكون مقيدة بالقوانين والتوافقات الأخلاقية، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية ) تفتقر إلى الدافع للمشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف، وسهولة التوازي، والتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، تدريب وتعليم البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تتمتع عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة وغيرها.
حاليًا، تشمل المشاريع الرئيسية الممثلة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على جبهة التكنولوجيا، Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تكون مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، وقد بدأت تظهر التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة، وستستكشف المزيد عن اختلافاتها وعلاقاتها التكميلية في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
) Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب، والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI لامركزي قابل للتحقق، ومفتوح، ومزود بآلية تحفيزية كاملة من خلال ثلاثة وحدات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
(# 01، هيكل بروتوكول Prime Intellect و قيمة الوحدات الرئيسية
![كأس القدر للذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة: استكشافات متقدمة في التدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
#PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام وتنفيذها مخصص لسيناريوهات التدريب اللامركزية من قبل Prime Intellect، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكييف أولي، ويفكك هيكليًا عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع العمليات التقليدية للتعلم المراقب، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
#TOPLOC:آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف
TOPLOC###المراقبة الموثوقة & فحص المحلية### هو آلية أساسية للتحقق من القابلية للتدريب قدمها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل من خلال تحليل "تسلسل المراقبة ↔ تحديث السياسة" بين المسارات المحلية المتسقة، يكمل التحقق الهيكلي الخفيف. إنه يحول لأول مرة مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
#SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجميع الوزن تم تصميمه بواسطة Prime Intellect، وهو مُحسَّن خصيصًا لبيئات الشبكة الحقيقية التي تعاني من عدم التزامن، وقيود النطاق الترددي، وتغيرات حالة العقد. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح للعديد من العقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالة عدم التزامن، مما يحقق الانحدار التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. مقارنةً بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع وقدرة التحمل في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الوزن المستقر والتدريب المستمر.
#OpenDiLoCo: إطار الاتصالات غير المتزامنة الرفيعة
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. تعتمد هيكله على البيانات المتوازية، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring و Expander و Small-World، مما يتجنب التكاليف العالية للتزامن العالمي، حيث يمكن إكمال تدريب النموذج التعاوني بالاعتماد فقط على العقد المجاورة المحلية. بال结合 التحديث غير المتزامن وآلية تحمل النقاط، يتيح OpenDiLoCo لمكونات GPU الاستهلاكية والأجهزة الحافة المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
#PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هي مكتبة اتصالات خفيفة الوزن تم تصميمها خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه المكتبات التقليدية في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرج، والتزامن الدقيق المنخفض، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصالات غير المتزامنة لبروتوكول OpenDiLoCo. إنها تعزز بشكل كبير من تحمل عرض نطاق الشبكة وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من الأساسيات الاتصالية لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وبدون حاجة للثقة.
![كأس القدر للعملات الرقمية: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03، Prime Intellect شبكة التحفيز وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريبية قابلة للتحقق، بدون إذن، وتتمتع بآلية تحفيز اقتصادي، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام وكسب المكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول استنادًا إلى ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
مُطلِق المهام: تعريف بيئة التدريب، النموذج الأولي، وظيفة المكافأة ومعايير التحقق
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، إرسال تحديثات الوزن ومسارات المراقبة
عقدة التحقق: استخدام آلية TOPLOC للتحقق من صحة سلوك التدريب، والمشاركة في حساب المكافآت وتجميع الاستراتيجيات
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان (SHARDCAST) وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية حول "سلوك التدريب الحقيقي".
، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
3
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MidnightTrader
· 08-11 00:20
الطرق القديمة للاحتكار في قوة الحوسبة ستؤدي في النهاية إلى الفشل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AlwaysAnon
· 08-11 00:15
منطق السلسلة العامة هو بالضبط هكذا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationTherapist
· 08-10 23:59
يا إلهي، ألا يعد هذا مجرد استغلال للموارد الحسابية؟
استكشاف الحدود في تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي: من المركزية إلى التوزيع ثم إلى اللامركزية
الكأس المقدس للذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: استكشاف الحدود في التدريب اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يُعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التكنولوجيا، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه العملي. مقارنةً بعملية الاستدلال الخفيفة، تتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في القدرة الحاسوبية الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي يناقش هذا المقال.
تعتبر التدريبات المركزية الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب بواسطة مؤسسة واحدة ضمن مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه البنية المعمارية المتعمقة التعاون كفاءة مثلى لمشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التحمل، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، ولديها مزايا الكفاءة العالية، والتحكم في الموارد، ولكن في الوقت نفسه تواجه مشاكل الاحتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة الحالية لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يكمن جوهره في تفكيك مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على العديد من الآلات للتنفيذ التعاوني، لتجاوز قيود الحساب والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديه خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والمزامنة، وعادة ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، حيث تنسق العقدة الرئيسية جميع المهام الفرعية. تشمل الطرق السائدة ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، يشبه توجيه نفس المدير عن بُعد لعدة موظفين في "مكاتب" مختلفة للتعاون في إتمام المهام. حاليًا، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا مثل (GPT-4 وGemini وLLaMA باستخدام هذه الطريقة.
![كأس القدر للذكاء الاصطناعي: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
تدريب اللامركزية يمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. السمة الأساسية هي: يمكن أن تكون العديد من العقد غير الموثوقة ) كمبيوترات منزلية أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية أو أجهزة حافة ( تعمل معًا لإكمال مهام التدريب بدون منسق مركزي، غالبًا من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وتستخدم آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال تحديًا هندسيًا نظاميًا، يشمل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، آليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان "التعاون الفعال + تحفيز الصدق + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة الاستكشاف الأولية.
يتسم التعلم الفيدرالي كشكل انتقال بين التوزيع واللامركزية، بالتركيز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتركيز تجميع معلمات النموذج، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية، والمالية ). يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، بينما يمتلك أيضًا مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، ولكنه لا يزال يعتمد على طرف موثوق للتنسيق، ولا يتمتع بخصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية الخاضعة للسيطرة" في السيناريوهات التي تتطلب الامتثال للخصوصية، حيث يكون لدى مهام التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال خصائص معتدلة نسبيًا، مما يجعله مناسبًا أكثر للبنية التحتية الانتقالية في الصناعة.
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نموذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، والاحتياجات العالية من الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه بطبيعته غير مناسب لإنجازه بكفاءة بين العقد المتنوعة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة عادةً على ذاكرة وصول عشوائي عالية، وزمن استجابة منخفض، ونطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ أما المهام التي تفرض قيودًا قوية على الخصوصية السيبرانية والسيادة مثل المهام الطبية، والمالية، والبيانات الحساسة (، فتكون مقيدة بالقوانين والتوافقات الأخلاقية، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية ) تفتقر إلى الدافع للمشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز بالهيكل الخفيف، وسهولة التوازي، والتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، تدريب وتعليم البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تتمتع عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، بروتوكول Swarm، المحسنات الموزعة وغيرها.
![كأس القدر للعملات الرقمية: استكشاف متقدم للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
تحليل مشاريع التدريب الكلاسيكية اللامركزية
حاليًا، تشمل المشاريع الرئيسية الممثلة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي على جبهة التكنولوجيا، Prime Intellect وPluralis.ai وGensyn وNous Research وFlock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect وNous Research وPluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في الأبحاث النظرية الحالية؛ بينما تكون مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، وقد بدأت تظهر التقدم الهندسي الأولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة، وستستكشف المزيد عن اختلافاتها وعلاقاتها التكميلية في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
) Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب، والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI لامركزي قابل للتحقق، ومفتوح، ومزود بآلية تحفيزية كاملة من خلال ثلاثة وحدات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
(# 01، هيكل بروتوكول Prime Intellect و قيمة الوحدات الرئيسية
![كأس القدر للذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة: استكشافات متقدمة في التدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
#PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار نمذجة المهام وتنفيذها مخصص لسيناريوهات التدريب اللامركزية من قبل Prime Intellect، مصمم خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكييف أولي، ويفكك هيكليًا عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. بالمقارنة مع العمليات التقليدية للتعلم المراقب، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
#TOPLOC:آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف
TOPLOC###المراقبة الموثوقة & فحص المحلية### هو آلية أساسية للتحقق من القابلية للتدريب قدمها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلاً تعلم سياسة فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل من خلال تحليل "تسلسل المراقبة ↔ تحديث السياسة" بين المسارات المحلية المتسقة، يكمل التحقق الهيكلي الخفيف. إنه يحول لأول مرة مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
#SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجميع الوزن تم تصميمه بواسطة Prime Intellect، وهو مُحسَّن خصيصًا لبيئات الشبكة الحقيقية التي تعاني من عدم التزامن، وقيود النطاق الترددي، وتغيرات حالة العقد. يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح للعديد من العقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالة عدم التزامن، مما يحقق الانحدار التدريجي للوزن وتطورات متعددة النسخ. مقارنةً بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع وقدرة التحمل في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الوزن المستقر والتدريب المستمر.
#OpenDiLoCo: إطار الاتصالات غير المتزامنة الرفيعة
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي تم تحقيقه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. تعتمد هيكله على البيانات المتوازية، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring و Expander و Small-World، مما يتجنب التكاليف العالية للتزامن العالمي، حيث يمكن إكمال تدريب النموذج التعاوني بالاعتماد فقط على العقد المجاورة المحلية. بال结合 التحديث غير المتزامن وآلية تحمل النقاط، يتيح OpenDiLoCo لمكونات GPU الاستهلاكية والأجهزة الحافة المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
#PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هي مكتبة اتصالات خفيفة الوزن تم تصميمها خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه المكتبات التقليدية في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرج، والتزامن الدقيق المنخفض، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصالات غير المتزامنة لبروتوكول OpenDiLoCo. إنها تعزز بشكل كبير من تحمل عرض نطاق الشبكة وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من الأساسيات الاتصالية لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وبدون حاجة للثقة.
![كأس القدر للعملات الرقمية: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03، Prime Intellect شبكة التحفيز وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريبية قابلة للتحقق، بدون إذن، وتتمتع بآلية تحفيز اقتصادي، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام وكسب المكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول استنادًا إلى ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تشمل العملية الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان (SHARDCAST) وتوزيع المكافآت، مما يشكل حلقة تحفيزية حول "سلوك التدريب الحقيقي".
![كأس المقدس للذكاء الاصطناعي في التشفير: استكشاف الحدود اللامركزية للتدريب](