تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التكنولوجيا، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وتأثيره العملي. بالمقارنة مع استدعاء المرحلة الخفيفة أثناء الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة على نطاق واسع، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين مكثفة، مما يجعلها "صناعة ثقيلة" حقيقية في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي تناقشه هذه المقالة بشكل رئيسي.
تعتبر التدريب المركزية الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، وبرامج التشغيل الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيقها وتشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. هذه البنية التحتية المتكاملة تسمح بمشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التحمل لأفضل كفاءة، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، ولها مزايا عالية الكفاءة، وإمكانية التحكم في الموارد، لكنها في نفس الوقت تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يكمن جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج وتوزيعها على عدة آلات للتنفيذ المتعاون، لتجاوز قيود الحساب والتخزين على الآلة الواحدة. على الرغم من وجود خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والتزامن، وعادة ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية NVLink للربط السريع، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الأساليب الرئيسية ما يلي:
البيانات المتوازية: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة تتشارك في الوزن النموذجي، تحتاج إلى مطابقة.
التوازي في النماذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية التوسع العالية
أنابيب متوازية: تنفيذ متسلسل على مراحل، وزيادة معدل النقل
توازي التنسور: تقسيم دقيق لحساب المصفوفة، تحسين حبيبات التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مقارنةً بمدير واحد يقود عن بُعد عدة "مكاتب" من الموظفين للتعاون في إنجاز المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا (GPT-4 وGemini وLLaMA وغيرها ) بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزته الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو GPU سحابية، أو أجهزة طرفية ) تتعاون لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، ومن خلال آليات التحفيز المشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة التوافق بين الأجهزة المختلفة وتقسيم المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتنوعة، وكفاءة تقسيم المهام منخفضة
عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وعائق تزامن التدرج واضح
نقص التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك حقًا في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز تحكم مركزي، توزيع المهام، آلية التراجع عن الأخطاء معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم في قوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بهندسة النظام، وبروتوكولات الاتصال، وأمان التشفير، وآليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن ما إذا كان يمكن أن يكون "تعاونًا فعالًا + تحفيزًا للصدق + نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلًا انتقاليًا بين التوزيع واللامركزية، حيث يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجميع معلمات النموذج مركزيًا، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية والمالية (. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، مع مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعاً من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سياقات الامتثال للخصوصية، حيث يكون أكثر اعتدالًا في مهام التدريب، وهياكل الثقة وآليات الاتصال، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
) جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي### الهيكل الفني × التحفيز القائم على الثقة × ميزات التطبيق(
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الحدود، الفرص وطرق الواقع
من منظور نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، وارتفاع متطلبات الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه ليس مناسبًا بشكل طبيعي لإنجاز العمل بشكل فعال بين العقد المتنوعة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة وصول عشوائي عالية، زمن انتقال منخفض وعرض نطاق ترددي عالٍ، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات وقيود السيادة القوية مثل الرعاية الصحية، المالية، والبيانات الحساسة ### مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس تحفيز التعاون مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ( تفتقر إلى الدافع للمشاركة الخارجية. هذه الحدود تشكل معًا القيود الواقعية للتدريب اللامركزي الحالي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو مسألة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز ببنية خفيفة، وسهولة التوازي، والتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيقية واضحة. وتشمل هذه المهام، على سبيل المثال لا الحصر: تعديل LoRA، المهام اللاحقة المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO)، تدريب وتعليم البيانات من خلال حشد البيانات، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، بالإضافة إلى سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقابلية تحمل القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، وبروتوكول Swarm، والمُحسِّنين الموزعين.
(# اللامركزية تدريب المهام التوافقية نظرة عامة
![ثورة تقنية من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي في نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
) اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي 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 تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وكذلك مناقشة الاختلافات والعلاقات التكاملية بينها 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 غير مركزية لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI لامركزي قابل للتحقق، مفتوح، ومزود بآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة وحدات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أ. هيكل مجموعة بروتوكولات Prime Intellect والقيمة الأساسية للوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الأساسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المصمم خصيصًا بواسطة Prime Intellect لمشاهد التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات المتغايرة والمشاركة غير المتزامنة. يستخدم التعلم المعزز كهدف تكييف أولوي، حيث يفصل هيكليًا عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات معيارية وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم تحت الإشراف التقليدية، يعد PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات لا مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية تحقق سلوك التدريب الخفيفة
TOPLOC###المراقبة الموثوقة وفحص المحلية### هو آلية جوهرية تم اقتراحها بواسطة Prime Intellect للتحقق من إمكانية تدريب النموذج، وذلك لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعليًا تعلم السياسات بناءً على بيانات الملاحظات. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، فإن TOPLOC لا يعتمد على إعادة حساب النموذج الكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية المتسقة بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث السياسة". إنها أول مرة يتم فيها تحويل مسارات السلوك أثناء عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع المكافآت التدريبية دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر مسارًا عمليًا لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية يمكن تدقيقها وتحفيزها.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر الأوزان وتجميعها من تصميم Prime Intellect، مُحسَّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتسم باللامركزية، وحدود عرض النطاق، وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر القيل والقال واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالات غير متزامنة، مما يحقق تقاربًا تدريجيًا للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس المركزي لبناء توافق الأوزان المستقر وتكرار التدريب المستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تنفيذه بشكل مستقل ومفتوح المصدر بواسطة فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي قدمته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، اختلاف الأجهزة وعدم استقرار العقد. يستند هيكله إلى التوازي البياني، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. بدمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقاط الانقطاع، يتيح OpenDiLoCo لمكونات GPU من الفئة الاستهلاكية والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير من إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب اللامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل اختناقات التوافق في المكتبات التقليدية ( مثل NCCL و Gloo) في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL التوبولوجيا الندرة، وضغط التدرجات، والتزامن الدقيق المنخفض واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد حسنت بشكل كبير من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية حقيقية مفتوحة وغير موثوقة.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق وبدون إذن، مزودة بآلية حوافز 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 المراقبة
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".
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 10
أعجبني
10
7
مشاركة
تعليق
0/400
LayerZeroHero
· منذ 13 س
التدريب التدريب من لم يبدأ من الصفر
شاهد النسخة الأصليةرد0
PensionDestroyer
· منذ 13 س
من قال إن طلاب البلدة الصغيرة لا يمكنهم النجاح؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenBeginner'sGuide
· منذ 13 س
تذكير لطيف: على الرغم من أن التدريب الموزع لديه آفاق، إلا أن بيانات البحث والتطوير تشير إلى أن 85% من المشاريع تواجه صعوبة في تجاوز عنق الزجاجة في تزامن الأنظمة، لذا يُنصح بمتابعة الامتثال لسلامة البيانات.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTRegretter
· منذ 13 س
لا يزال من الأفضل التدريب بشكل مركزي... في حالة فراغ
شاهد النسخة الأصليةرد0
ApeWithNoFear
· منذ 13 س
رائع، من الأفضل استخدامه للتعدين إيث.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ThesisInvestor
· منذ 13 س
هل ستحدث التعلم الفيدرالي أخباراً كبيرة مرة أخرى؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTArtisanHQ
· منذ 13 س
اللامركزية النموذجية هي حرفياً الأعمال الجاهزة لدوشامب لكن اجعلها ذكاءً اصطناعيًا... مثير للاهتمام بصراحة
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من التحكم المركزي إلى التحول التكنولوجي للتعاون اللامركزي
تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى ثورة تقنية التعاون اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعتبر تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التكنولوجيا، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرات النموذج وتأثيره العملي. بالمقارنة مع استدعاء المرحلة الخفيفة أثناء الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة على نطاق واسع، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين مكثفة، مما يجعلها "صناعة ثقيلة" حقيقية في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث نماذج الهيكل، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي تناقشه هذه المقالة بشكل رئيسي.
تعتبر التدريب المركزية الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، من الأجهزة، وبرامج التشغيل الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، إلى جميع مكونات إطار التدريب، يتم تنسيقها وتشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. هذه البنية التحتية المتكاملة تسمح بمشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التحمل لأفضل كفاءة، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، ولها مزايا عالية الكفاءة، وإمكانية التحكم في الموارد، لكنها في نفس الوقت تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث يكمن جوهره في تقسيم مهام تدريب النموذج وتوزيعها على عدة آلات للتنفيذ المتعاون، لتجاوز قيود الحساب والتخزين على الآلة الواحدة. على الرغم من وجود خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن الكل لا يزال تحت سيطرة مؤسسة مركزية للتحكم في الجدولة والتزامن، وعادة ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية NVLink للربط السريع، حيث يقوم العقدة الرئيسية بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الأساليب الرئيسية ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، مقارنةً بمدير واحد يقود عن بُعد عدة "مكاتب" من الموظفين للتعاون في إنجاز المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرائجة تقريبًا (GPT-4 وGemini وLLaMA وغيرها ) بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل ميزته الأساسية في: عدة عقد غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو GPU سحابية، أو أجهزة طرفية ) تتعاون لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، ومن خلال آليات التحفيز المشفرة لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم في قوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل تعاوني، ولكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بهندسة النظام، وبروتوكولات الاتصال، وأمان التشفير، وآليات الاقتصاد، والتحقق من النموذج على عدة مستويات، ولكن ما إذا كان يمكن أن يكون "تعاونًا فعالًا + تحفيزًا للصدق + نتائج صحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
تعتبر التعلم الفيدرالي شكلًا انتقاليًا بين التوزيع واللامركزية، حيث يركز على الاحتفاظ بالبيانات محليًا وتجميع معلمات النموذج مركزيًا، وهو مناسب للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية والمالية (. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة التعاون المحلي، مع مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره نوعاً من "اللامركزية الخاضعة للرقابة" في سياقات الامتثال للخصوصية، حيث يكون أكثر اعتدالًا في مهام التدريب، وهياكل الثقة وآليات الاتصال، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل نشر انتقالي في الصناعة.
) جدول المقارنة الشامل لنماذج تدريب الذكاء الاصطناعي### الهيكل الفني × التحفيز القائم على الثقة × ميزات التطبيق(
![تطور نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي: من السيطرة المركزية إلى الثورة التقنية للتعاون اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) اللامركزية تدريب الحدود، الفرص وطرق الواقع
من منظور نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، وارتفاع متطلبات الموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه ليس مناسبًا بشكل طبيعي لإنجاز العمل بشكل فعال بين العقد المتنوعة وغير الموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة وصول عشوائي عالية، زمن انتقال منخفض وعرض نطاق ترددي عالٍ، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتعلق بخصوصية البيانات وقيود السيادة القوية مثل الرعاية الصحية، المالية، والبيانات الحساسة ### مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، مما يمنع المشاركة المفتوحة؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس تحفيز التعاون مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ( تفتقر إلى الدافع للمشاركة الخارجية. هذه الحدود تشكل معًا القيود الواقعية للتدريب اللامركزي الحالي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو مسألة زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز ببنية خفيفة، وسهولة التوازي، والتحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيقية واضحة. وتشمل هذه المهام، على سبيل المثال لا الحصر: تعديل LoRA، المهام اللاحقة المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO)، تدريب وتعليم البيانات من خلال حشد البيانات، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، بالإضافة إلى سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. تتمتع هذه المهام عمومًا بخصائص عالية من التوازي، وانخفاض الترابط، وقابلية تحمل القدرة الحاسوبية غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني عبر الشبكات P2P، وبروتوكول Swarm، والمُحسِّنين الموزعين.
(# اللامركزية تدريب المهام التوافقية نظرة عامة
![ثورة تقنية من السيطرة المركزية إلى التعاون اللامركزي في نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
) اللامركزية تدريب الكلاسيكيات تحليل المشاريع
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي بشكل رئيسي 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 تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبيًا، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وكذلك مناقشة الاختلافات والعلاقات التكاملية بينها 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 غير مركزية لا تتطلب الثقة، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI لامركزي قابل للتحقق، مفتوح، ومزود بآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة وحدات رئيسية: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
أ. هيكل مجموعة بروتوكولات Prime Intellect والقيمة الأساسية للوحدات الرئيسية
ثانياً، شرح آلية التدريب الأساسية لـ Prime Intellect
PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المصمم خصيصًا بواسطة Prime Intellect لمشاهد التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات المتغايرة والمشاركة غير المتزامنة. يستخدم التعلم المعزز كهدف تكييف أولوي، حيث يفصل هيكليًا عمليات التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات معيارية وآليات التحقق والتجميع. مقارنةً بعمليات التعلم تحت الإشراف التقليدية، يعد PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات لا مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة بالتوازي وتطور الاستراتيجيات.
TOPLOC: آلية تحقق سلوك التدريب الخفيفة
TOPLOC###المراقبة الموثوقة وفحص المحلية### هو آلية جوهرية تم اقتراحها بواسطة Prime Intellect للتحقق من إمكانية تدريب النموذج، وذلك لتحديد ما إذا كانت العقدة قد أكملت فعليًا تعلم السياسات بناءً على بيانات الملاحظات. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، فإن TOPLOC لا يعتمد على إعادة حساب النموذج الكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل المسارات المحلية المتسقة بين "سلسلة الملاحظات ↔ تحديث السياسة". إنها أول مرة يتم فيها تحويل مسارات السلوك أثناء عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع المكافآت التدريبية دون الحاجة إلى الثقة، مما يوفر مسارًا عمليًا لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية يمكن تدقيقها وتحفيزها.
SHARDCAST: بروتوكول تجميع ونشر الوزن غير المتزامن
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر الأوزان وتجميعها من تصميم Prime Intellect، مُحسَّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تتسم باللامركزية، وحدود عرض النطاق، وتغير حالة العقد. يجمع بين آلية نشر القيل والقال واستراتيجيات التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية بشكل مستمر في حالات غير متزامنة، مما يحقق تقاربًا تدريجيًا للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع طرق AllReduce المركزية أو المتزامنة، يعزز SHARDCAST بشكل ملحوظ قابلية التوسع والقدرة على تحمل الأخطاء في التدريب اللامركزي، وهو الأساس المركزي لبناء توافق الأوزان المستقر وتكرار التدريب المستمر.
OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار عمل لتحسين الاتصالات تم تنفيذه بشكل مستقل ومفتوح المصدر بواسطة فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي قدمته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي مثل قيود النطاق الترددي، اختلاف الأجهزة وعدم استقرار العقد. يستند هيكله إلى التوازي البياني، من خلال بناء هياكل طوبولوجية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال التدريب التعاوني للنموذج. بدمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقاط الانقطاع، يتيح OpenDiLoCo لمكونات GPU من الفئة الاستهلاكية والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير من إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، وهو أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب اللامركزية.
PCCL: مكتبة الاتصالات التعاونية
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل اختناقات التوافق في المكتبات التقليدية ( مثل NCCL و Gloo) في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL التوبولوجيا الندرة، وضغط التدرجات، والتزامن الدقيق المنخفض واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم قدرة الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد حسنت بشكل كبير من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وتوافق الأجهزة، مما يفتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية حقيقية مفتوحة وغير موثوقة.
ثالثًا، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتوزيع الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق وبدون إذن، مزودة بآلية حوافز 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".
**