分散型トレーニング:AIの聖杯への探求

AI全体の価値チェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高い段階であり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しに比べて、トレーニングプロセスは継続的な大規模な計算力の投入、複雑なデータ処理プロセス、および高強度の最適化アルゴリズムのサポートが必要であり、これはAIシステム構築の真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方式は4つのカテゴリに分類できます: 中央集権的トレーニング、分散化トレーニング、フェデレートラーニング、および本文で重点的に議論する分散化トレーニング。

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集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基盤ソフトウェア、クラスタースケジューリングシステム、トレーニングフレームワークの全てのコンポーネントは、統一された制御システムによって調整されて実行されます。この深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、およびフォールトトレランスメカニズムの効率を最適化し、GPTやGeminiなどの大規模モデルのトレーニングに非常に適しています。効率が高く、リソースが制御可能な利点がありますが、一方でデータの独占、リソースの障壁、エネルギー消費、および単一障害点のリスクなどの問題も存在します。

分散化トレーニングは、現在の大規模モデルのトレーニングの主流の方法であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに配布して協調実行することによって、単一の計算およびストレージのボトルネックを突破することです。物理的には「分散化」の特徴を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、調整、同期されています。通常、高速ローカルエリアネットワーク環境で実行され、NVLinkの高速相互接続バス技術を介して、主ノードが各サブタスクを統一的に調整します。主流の方法には次のものが含まれます:

• データ並列: 各ノードが異なるデータを訓練し、パラメータを共有し、モデルの重みを一致させる必要があります。
• モデル並列: モデルの異なる部分を異なるノードに展開し、強力な拡張性を実現する
• パイプライン並行:段階的に直列実行し、スループットを向上させる
• テンソル並列: マトリックス計算の細分化、並列粒度の向上

分散型トレーニングは"集中制御 + 分散実行"の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の"オフィス"の従業員に指揮をとり、タスクを協力して完了させるアナロジーです。現在、ほぼすべての主流の大規模モデルはこの方法でトレーニングを完了しています。

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分散化トレーニングは、よりオープンで検閲に対する特性を持つ未来の道を示しています。その核心的な特徴は、複数の相互に信頼しないノード(が家庭用コンピュータ、クラウドGPU、またはエッジデバイス)であり、中央のコーディネーターなしに協力してトレーニングタスクを完了することができることです。通常、プロトコルがタスクの配布と協力を駆動し、暗号インセンティブメカニズムを利用して貢献の誠実性を確保します。このモデルが直面している主な課題には:

• デバイスの異種性と切り分けの難しさ: 異種デバイスの調整が難しく、タスクの切り分け効率が低い
• 通信効率のボトルネック: ネットワーク通信が不安定で、勾配同期のボトルネックが明らか
• 信頼できる実行の欠如: 信頼できる実行環境が不足しており、ノードが実際に計算に参加しているかどうかを検証するのが難しい
• 統一した調整の欠如:中央のスケジューラーがなく、タスクの配信や異常のロールバックメカニズムが複雑

分散化トレーニングは、世界中のボランティアがそれぞれ計算能力を提供してモデルを協力してトレーニングすることと理解できますが、「真に実行可能な大規模分散化トレーニング」は、システムアーキテクチャ、通信プロトコル、暗号セキュリティ、経済メカニズム、モデル検証など複数の側面を含む体系的なエンジニアリングの課題です。しかし、「協力して効果的 + 誠実を奨励 + 結果が正しい」かどうかは、まだ初期のプロトタイプ探索段階にあります。

連邦学習は分散型と分散化の間の移行形態として、データのローカル保持とモデルパラメータの集中集約を強調し、プライバシーコンプライアンスを重視するシーン(（医療や金融)）に適しています。連邦学習は分散訓練のエンジニアリング構造と局所的な協調能力を持ちながら、分散化訓練のデータ分散の利点も兼ね備えていますが、信頼できる調整者に依存しているため、完全にオープンで検閲に抵抗する特性はありません。プライバシーコンプライアンスのシーンにおける「制御された分散化」ソリューションと見なすことができ、訓練タスク、信頼構造、および通信メカニズムにおいても比較的穏やかで、産業界の移行的な展開アーキテクチャとしてより適しています。

分散化トレーニングの境界、機会と現実の道筋

トレーニングのパラダイムから見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプに適しているわけではありません。特定のシナリオでは、タスクの構造が複雑であったり、リソースの要求が極めて高かったり、協力が難しいため、異種の信頼されていないノード間で効率的に完了することは天然に適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングは高いメモリ、低遅延、高速帯域幅に依存するため、オープンネットワーク内で効果的に分割および同期することが難しいです; データプライバシーと主権の制限が強いタスクは法的遵守と倫理的制約に制限され、オープン共有ができません; そして、協力インセンティブの基盤が欠如しているタスクは外部参加の動機が不足しています。これらの境界が現在の分散化トレーニングの現実的な制約を形成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽命題であることを意味するわけではありません。実際、構造が軽量で、並行性が高く、インセンティブを与えることができるタスクタイプにおいて、分散化トレーニングは明確な応用の展望を示しています。これには、LoRA微調整、行動整合性後トレーニングタスク(、RLHF、DPO)、データクラウドソーシングのトレーニングとラベリングタスク、リソース制御の小型基礎モデルのトレーニング、及びエッジデバイスが参加する協調トレーニングシナリオが含まれます。これらのタスクは一般的に高い並行性、低い結合性、異種計算能力に対する耐性を備えており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法を通じて協力的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

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分散化トレーニングクラシックプロジェクト解析

現在、分散化トレーニングとフェデラルラーニングの最前線の分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトには、Prime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioが含まれます。技術の革新性とエンジニアリングの実現難易度の観点から、Prime Intellect、Nous Research、Pluralis.aiはシステムアーキテクチャとアルゴリズム設計において多くの独創的な探求を提案しており、現在の理論研究の最前線の方向性を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実現パスは比較的明確で、初歩的なエンジニアリングの進展が見られます。本稿では、これら5つのプロジェクトの背後にあるコア技術とエンジニアリングアーキテクチャの道を順に解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるその違いと相互補完関係についてさらに探討します。

プライムインテレクト: 訓練軌跡検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、誰でも参加できる信頼不要のAIトレーニングネットワークを構築することに取り組んでおり、その計算の貢献に対して信頼できる報酬を得ることができます。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つのモジュールを通じて、検証可能でオープン、かつインセンティブメカニズムが整ったAI分散化トレーニングシステムを構築したいと考えています。

01、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と重要なモジュールの価値

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02、Prime Intellectのトレーニングの重要なメカニズムの詳細

#PRIME-RL:デカップリング非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化トレーニングシナリオのためにカスタマイズしたタスクモデリングと実行フレームワークであり、異種ネットワークと非同期参加のために設計されています。強化学習を優先適用対象として採用し、トレーニング、推論、およびウェイトアップロードプロセスを構造的にデカップリングすることで、各トレーニングノードがローカルで独立してタスクループを完了でき、標準化されたインターフェースを通じて検証と集約メカニズムと協調します。従来の監視学習プロセスと比較して、PRIME-RLは非中心的なスケジューリング環境での弾力的なトレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減するとともに、マルチタスクの並行処理と戦略進化をサポートする基盤を築いています。

#TOPLOC:軽量トレーニング行動検証メカニズム

TOPLOC(信頼できる観察とポリシー・ローカリティチェック)は、Prime Intellectが提唱した訓練可能な検証性のコアメカニズムであり、ノードが本当に観測データに基づいて有効な戦略学習を完了したかどうかを判断します。ZKMLなどの重いソリューションとは異なり、TOPLOCは全モデルの再計算に依存せず、"観測シーケンス↔戦略更新"の間の局所的一致性の軌跡を分析することで、軽量構造の検証を行います。これは、訓練プロセス中の行動軌跡を検証可能な対象に変換する初めての試みであり、信頼を必要としない訓練報酬配分を実現するための重要な革新です。監査可能でインセンティブのある分散型協力訓練ネットワークを構築するための実行可能な道を提供します。

#SHARDCAST:非同期重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重み伝播と集約プロトコルで、非同期、帯域幅制限、ノードの状態が変化する真のネットワーク環境に最適化されています。これはgossip伝播メカニズムと局所同期戦略を組み合わせ、複数のノードが非同期状態で部分的な更新を継続的に提出できるようにし、重みの漸進的収束と多バージョンの進化を実現します。集中型または同期型のAllReduce手法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティとフォールトトレランスを大幅に向上させ、安定した重みのコンセンサスと継続的なトレーニングの反復のための核心的基盤となります。

#OpenDiLoCo: スパース非同期通信フレームワーク

OpenDiLoCoは、Prime IntellectチームがDeepMindが提唱したDiLoCoの理念を独立に実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークで、分散化トレーニングにおける一般的な帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性といった課題に特化して設計されています。そのアーキテクチャはデータ並列性に基づいており、Ring、Expander、Small-Worldなどのスパーストポロジーを構築することで、グローバル同期による高通信コストを回避し、局所の隣接ノードのみを利用してモデルの協調トレーニングを完了させます。非同期更新とチェックポイント耐障害メカニズムを組み合わせることで、OpenDiLoCoはコンシューマ向けGPUやエッジデバイスが安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、グローバルな協調トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化トレーニングネットワークを構築するための重要な通信インフラの一つとなっています。

#PCCL:協調通信ライブラリ

PCCL(Prime Collective Communication Library)は、Prime Intellectが分散化AIトレーニング環境のために特別に設計した軽量通信ライブラリで、従来の通信ライブラリが異種デバイスや低帯域幅ネットワークで直面する適応ボトルネックを解決することを目的としています。PCCLは疎なトポロジー、勾配圧縮、低精度同期、およびチェックポイント復元をサポートし、コンシューマ向けGPUや不安定なノードで動作可能で、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信機能を支える基盤コンポーネントです。それはトレーニングネットワークの帯域幅耐性とデバイス互換性を大幅に向上させ、真にオープンで信頼不要な協調トレーニングネットワークを構築するための「最後の1マイル」の通信基盤を切り開きました。

03、Prime Intellectのインセンティブネットワークと役割分担

Prime Intellectは、誰でも参加できるタスクを実行し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができる、許可不要で検証可能な経済的インセンティブメカニズムを備えたトレーニングネットワークを構築しました。プロトコルは、3つのコアロールに基づいて実行されます:

• タスクの発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数、検証基準を定義する
• トレーニングノード: ローカルトレーニングを実行し、ウェイト更新と観測トレースを提出する
• 検証ノード:TOPLOCメカニズムを使用してトレーニング行動の真実性を検証し、報酬計算と戦略集約に参加する

プロトコルの核心プロセスには、タスクの公開、ノードのトレーニング、軌跡の検証、重みの集約(SHARDCAST)および報酬の分配が含まれ、"リアルトレーニングアクション"を中心にしたインセンティブの閉ループを構成します。

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04、INTELLECT-2:初の検証可能な分散化トレーニングモデルのリリース

Prime Intellectは2025年5月にINTELLECT-2を発表しました。これは、世界初の非同期で信頼のない分散化ノード協力によって訓練された強化学習の大規模モデルで、パラメータの規模は32Bに達します。INTELLECT-2モデルは、三大陸に広がる100以上のGPU異種ノードによって協力的に訓練され、完全非同期アーキテクチャを使用し、訓練時間は400時間を超え、非同期協力ネットワークの実現可能性と安定性を示しました。このモデルは単なる性能の突破口ではなく、Prime Intellectが提案したものである。