تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكا للموارد والأعلى من حيث العقبات التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه. مقارنةً بمرحلة الاستدلال التي تتطلب استدعاءات خفيفة، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا من قوة الحوسبة الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج العمارة، يمكن تقسيم أساليب التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي سيتم مناقشته في هذه المقالة.
تعتبر التدريب المركزي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب التي يتم تنسيقها بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه البنية التحتية المتناغمة بشكل عميق تحقيق أقصى كفاءة في مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات تحمل الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، مع مزايا الكفاءة العالية وقابلية التحكم في الموارد، ولكن في نفس الوقت تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقطة الواحدة.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة حاليًا لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بالتعاون، من أجل تجاوز قيود حساب التخزين على الآلة الواحدة. على الرغم من أن لديه خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مركزية لتنسيق الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية واجهة الربط السريع NVLink، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بشكل موحد بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الطرق السائدة ما يلي:
التوازي في البيانات: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة مع مشاركة المعلمات، يجب أن تتطابق أوزان النموذج
التوازي النموذجي: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية توسيع قوية
التنفيذ المتوازي للأنابيب: تنفيذ تسلسلي على مراحل، لزيادة معدل النقل
توازي التنسور: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، تعزيز درجة التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مشابه لتوجيه نفس المدير عن بُعد لعدة "مكاتب" للموظفين للتعاون في إكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة السائدة تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريبية تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزتها الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية أو وحدات معالجة رسومات سحابية أو أجهزة حافة ) تتعاون لإتمام مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، عمومًا من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وبمساعدة آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة تباين الأجهزة وتقسيم المهام: التنسيق بين الأجهزة المتباينة صعب، وكفاءة تقسيم المهام منخفضة
عائق كفاءة الاتصال: عدم استقرار الاتصال الشبكي، والعائق الملحوظ في تزامن التدرج
نقص التنفيذ الموثوق: نقص في بيئة التنفيذ الموثوق، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك حقًا في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز مركزي للجدولة، توزيع المهام، وآلية التراجع عن الاستثناءات معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين الذين يساهمون كل منهم بقوة الحوسبة في تدريب النموذج بالتعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير النطاق القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا يشمل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكرة.
يعتبر التعلم الفيدرالي شكلاً انتقالياً بين التوزيع واللامركزية، حيث يؤكد على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتركيز تجميع معلمات النموذج، ويُناسب السيناريوهات التي تعطي أهمية لامتثال الخصوصية مثل الرعاية الصحية، والمالية (. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص الفتح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من الحلول "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سياقات امتثال الخصوصية، حيث إنه أكثر اعتدالًا في مهام التدريب، وهياكل الثقة، وآليات الاتصال، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
) جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي ### الهيكل التقني × الحوافز القائمة على الثقة × الخصائص التطبيقية (
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نماذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي غير مناسب لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، أو احتياجات الموارد العالية للغاية، أو صعوبة التعاون، فإنه طبيعي أن يكون غير مناسب للتنفيذ بشكل فعال بين العقد المتباينة والموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالباً على ذاكرة عالية، وزمن تأخير منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات وقيود السيادة مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس الحوافز التعاونية تفتقر إلى الدافع الخارجي للمشاركة. تشكل هذه الحدود معاً القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو مجرد وهم. في الواقع، تظهر التطبيقات الواضحة للتدريب اللامركزي في أنواع المهام الخفيفة الهيكل، سهلة التوازي، القابلة للتحفيز. تشمل هذه المهام، على سبيل المثال لا الحصر: تعديل LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO###، تدريب وتسمية البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتميز هذه المهام عمومًا بدرجة عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل قوة الحساب المتنوعة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال شبكات P2P، وبروتوكولات Swarm، ومحسنات موزعة.
(# نظرة عامة على ملاءمة مهام التدريب اللامركزية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
( اللامركزية تدريب المشاريع الكلاسيكية التحليل
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع الرئيسية في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي، والتي تمثل الواجهة الأمامية، Prime Intellect و Pluralis.ai و Gensyn و Nous Research و Flock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect و Nous Research و Pluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في البحث النظري الحالي؛ في حين أن طرق تنفيذ Gensyn و Flock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة واحدة تلو الأخرى، ومناقشة الفروقات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
)# Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية المدعومة بالتعلم المعزز القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهمته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST في بناء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق من الصحة والانفتاح وآلية تحفيز كاملة.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect و قيمة الوحدات الرئيسية
![ثورة تقنية تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الأساسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المنفصل
PRIME-RL هو إطار عمل مخصص لنمذجة المهام وتنفيذها من قبل Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات المتغايرة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف أولوي، حيث يفصل هيكليًا بين عمليات التدريب، والاستدلال، ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات قياسية وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم الخاضع للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات عدم وجود جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس أيضًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC(الملاحظة الموثوقة & فحص الموقع) هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان عقدة ما قد أكملت فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يُكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل سلوك المسار خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مسارًا عمليًا لبناء شبكة تدريب تعاونية قابلة للتدقيق والتحفيز اللامركزية.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر الوزن وتجميعه مصمم بواسطة Prime Intellect ، تم تحسينه بشكل خاص لبيئات الشبكات الحقيقية غير المتزامنة والموارد المحدودة وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي ، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالة عدم التزامن ، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطور متعدد النسخ. مقارنة بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة ، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع وقدرة التحمل للتدريب اللامركزي ، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتدريب المستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن المتناثر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصال تم تنفيذه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، تم تصميمه خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكاليف الاتصال العالية الناتجة عن التزامن العالمي، حيث يمكن إكمال تدريب النموذج التعاوني بالاعتماد فقط على العقد المجاورة المحلية. بالجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل النقاط العازلة، يسمح OpenDiLoCo لوحدات معالجة الرسوميات من الفئة الاستهلاكية والأجهزة الطرفية بالمشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، ويعتبر أحد البنى التحتية الأساسية للاتصال لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب AI اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه مكتبات الاتصالات التقليدية في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا النادرة، ضغط التدرجات، المزامنة بدقة منخفضة واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات من الفئة الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصالات غير المتزامنة لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد زاد بشكل كبير من قدرة الشبكة على تحمل النطاق الترددي وتوافق الأجهزة، مما يتيح بناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات.
ثالثًا، شبكة التحفيز Prime Intellect وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق، بدون إذن، ومزودة بآلية تحفيز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول على أساس ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
عقد التدريب: تنفيذ التدريب المحلي، تقديم تحديثات الوزن ومسارات الملاحظة
عقد 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 تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب لامركزي يمكن التحقق منه
أصدرت Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهذا هو الكل
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
CryptoSurvivor
· 07-11 12:03
استهلاك الموارد... لا يزال النموذج الكبير هو الأكثر تكلفة
شاهد النسخة الأصليةرد0
Lonely_Validator
· 07-11 08:27
إذا تم التدريب بشكل جيد، فسوف تخرج من الدائرة. انتهى الأمر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainBard
· 07-09 07:21
الشعور بالصناعة الثقيلة لا يزال هناك ضغط على قوة الحوسبة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RugPullSurvivor
· 07-08 15:05
أشعر أن اللامركزية لا تزال مجرد مفهوم
شاهد النسخة الأصليةرد0
JustHodlIt
· 07-08 15:02
اختراق ثوري! الذكاء الاصطناعي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableGeniusDegen
· 07-08 14:54
إنها باهظة بعض الشيء، من يستطيع تحمل هذه القوة الحوسبة...
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الانكسار التكنولوجي للتعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التكنولوجية للتعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكا للموارد والأعلى من حيث العقبات التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وفعالية تطبيقه. مقارنةً بمرحلة الاستدلال التي تتطلب استدعاءات خفيفة، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا من قوة الحوسبة الكبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج العمارة، يمكن تقسيم أساليب التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي سيتم مناقشته في هذه المقالة.
تعتبر التدريب المركزي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، والبرامج الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب التي يتم تنسيقها بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه البنية التحتية المتناغمة بشكل عميق تحقيق أقصى كفاءة في مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات تحمل الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، مع مزايا الكفاءة العالية وقابلية التحكم في الموارد، ولكن في نفس الوقت تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقطة الواحدة.
التدريب الموزع هو الطريقة السائدة حاليًا لتدريب النماذج الكبيرة، حيث يتمثل جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات لتنفيذها بالتعاون، من أجل تجاوز قيود حساب التخزين على الآلة الواحدة. على الرغم من أن لديه خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مركزية لتنسيق الجدولة والمزامنة، وغالبًا ما يعمل في بيئة شبكة محلية عالية السرعة، من خلال تقنية واجهة الربط السريع NVLink، حيث يتم تنسيق المهام الفرعية بشكل موحد بواسطة العقدة الرئيسية. تشمل الطرق السائدة ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مشابه لتوجيه نفس المدير عن بُعد لعدة "مكاتب" للموظفين للتعاون في إكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة السائدة تقريبًا بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريبية تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزتها الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية أو وحدات معالجة رسومات سحابية أو أجهزة حافة ) تتعاون لإتمام مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، عمومًا من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، وبمساعدة آليات تحفيز مشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين الذين يساهمون كل منهم بقوة الحوسبة في تدريب النموذج بالتعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير النطاق القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا يشمل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + تحفيز الأمانة + النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النموذج الأولي المبكرة.
يعتبر التعلم الفيدرالي شكلاً انتقالياً بين التوزيع واللامركزية، حيث يؤكد على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتركيز تجميع معلمات النموذج، ويُناسب السيناريوهات التي تعطي أهمية لامتثال الخصوصية مثل الرعاية الصحية، والمالية (. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص الفتح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من الحلول "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سياقات امتثال الخصوصية، حيث إنه أكثر اعتدالًا في مهام التدريب، وهياكل الثقة، وآليات الاتصال، مما يجعله أكثر ملاءمة كنموذج نشر انتقالي في الصناعة.
) جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي ### الهيكل التقني × الحوافز القائمة على الثقة × الخصائص التطبيقية (
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والطرق الواقعية
من منظور نماذج التدريب، فإن التدريب اللامركزي غير مناسب لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، أو احتياجات الموارد العالية للغاية، أو صعوبة التعاون، فإنه طبيعي أن يكون غير مناسب للتنفيذ بشكل فعال بين العقد المتباينة والموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالباً على ذاكرة عالية، وزمن تأخير منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات وقيود السيادة مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس الحوافز التعاونية تفتقر إلى الدافع الخارجي للمشاركة. تشكل هذه الحدود معاً القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو مجرد وهم. في الواقع، تظهر التطبيقات الواضحة للتدريب اللامركزي في أنواع المهام الخفيفة الهيكل، سهلة التوازي، القابلة للتحفيز. تشمل هذه المهام، على سبيل المثال لا الحصر: تعديل LoRA، مهام ما بعد التدريب المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO###، تدريب وتسمية البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتميز هذه المهام عمومًا بدرجة عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل قوة الحساب المتنوعة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال شبكات P2P، وبروتوكولات Swarm، ومحسنات موزعة.
(# نظرة عامة على ملاءمة مهام التدريب اللامركزية
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى الثورة التقنية في التعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
( اللامركزية تدريب المشاريع الكلاسيكية التحليل
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع الرئيسية في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي، والتي تمثل الواجهة الأمامية، Prime Intellect و Pluralis.ai و Gensyn و Nous Research و Flock.io. من حيث الابتكار التكنولوجي وصعوبة التنفيذ الهندسي، قدمت Prime Intellect و Nous Research و Pluralis.ai العديد من الاستكشافات الأصلية في تصميم النظام والخوارزميات، وتمثل الاتجاهات الرائدة في البحث النظري الحالي؛ في حين أن طرق تنفيذ Gensyn و Flock.io واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهندسة المعمارية وراء هذه المشاريع الخمسة واحدة تلو الأخرى، ومناقشة الفروقات والعلاقات التكميلية لها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
)# Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية المدعومة بالتعلم المعزز القابل للتحقق من مسارات التدريب
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهمته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST في بناء نظام تدريب AI اللامركزي الذي يتمتع بالتحقق من الصحة والانفتاح وآلية تحفيز كاملة.
أ. هيكل بروتوكول Prime Intellect و قيمة الوحدات الرئيسية
![ثورة تقنية تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
ثانياً، شرح آلية تدريب Prime Intellect الأساسية
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المنفصل
PRIME-RL هو إطار عمل مخصص لنمذجة المهام وتنفيذها من قبل Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات المتغايرة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف أولوي، حيث يفصل هيكليًا بين عمليات التدريب، والاستدلال، ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات قياسية وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم الخاضع للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات عدم وجود جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويؤسس أيضًا لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب خفيفة الوزن
TOPLOC(الملاحظة الموثوقة & فحص الموقع) هو آلية جوهرية للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان عقدة ما قد أكملت فعلاً تعلم استراتيجية فعالة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج بالكامل، بل يُكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث الاستراتيجية". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل سلوك المسار خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مسارًا عمليًا لبناء شبكة تدريب تعاونية قابلة للتدقيق والتحفيز اللامركزية.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر الوزن وتجميعه مصمم بواسطة Prime Intellect ، تم تحسينه بشكل خاص لبيئات الشبكات الحقيقية غير المتزامنة والموارد المحدودة وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر gossip واستراتيجيات التزامن المحلي ، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالة عدم التزامن ، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطور متعدد النسخ. مقارنة بأساليب AllReduce المركزية أو المتزامنة ، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع وقدرة التحمل للتدريب اللامركزي ، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتدريب المستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن المتناثر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصال تم تنفيذه بشكل مستقل ومفتوح المصدر من قبل فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، تم تصميمه خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، وتنوع الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي البياني، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب تكاليف الاتصال العالية الناتجة عن التزامن العالمي، حيث يمكن إكمال تدريب النموذج التعاوني بالاعتماد فقط على العقد المجاورة المحلية. بالجمع بين التحديث غير المتزامن وآلية تحمل النقاط العازلة، يسمح OpenDiLoCo لوحدات معالجة الرسوميات من الفئة الاستهلاكية والأجهزة الطرفية بالمشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، ويعتبر أحد البنى التحتية الأساسية للاتصال لبناء شبكة تدريب لامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب AI اللامركزية، تهدف إلى حل عنق الزجاجة في التكيف الذي تعاني منه مكتبات الاتصالات التقليدية في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL الطوبولوجيا النادرة، ضغط التدرجات، المزامنة بدقة منخفضة واستعادة النقاط، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسوميات من الفئة الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصالات غير المتزامنة لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد زاد بشكل كبير من قدرة الشبكة على تحمل النطاق الترددي وتوافق الأجهزة، مما يتيح بناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وغير موثوقة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات.
ثالثًا، شبكة التحفيز Prime Intellect وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق، بدون إذن، ومزودة بآلية تحفيز اقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول على أساس 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 تدور حول "سلوك التدريب الحقيقي".
أربعة، INTELLECT-2: إطلاق أول نموذج تدريب لامركزي يمكن التحقق منه
أصدرت Prime Intellect INTELLECT-2 في مايو 2025، وهذا هو الكل