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分散化AIトレーニングの最前線探索: 技術的課題から実践的ブレークスルーへ
クリプトAIの聖杯:分散型トレーニングのフロンティア探索
AIの全価値チェーンにおいて、モデルの訓練はリソース消費が最も多く、技術的なハードルが最も高いプロセスであり、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と比較して、訓練プロセスは持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、高強度の最適化アルゴリズムのサポートが必要であり、AIシステム構築の本当の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、訓練方法は集中化訓練、分散化訓練、フェデラルラーニング、および本稿で重点的に議論する去中心化訓練の4つに分類できます。
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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、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が統一された制御システムによって調整されて動作します。この深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランス機構の効率を最適化し、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おり、高い効率とリソースの制御という利点がありますが、同時にデータ独占、リソースバリア、エネルギー消費、単一障害点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」の特性を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御され、スケジュールと同期が行われ、通常は高速なローカルネットワーク環境で動作します。NVLink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。主流の方法には以下が含まれます:
分散化トレーニングは「集中管理 + 分散実行」の組み合わせであり、同一のボスが遠隔で複数の「オフィス」の従業員に指揮をとってタスクを完了することに例えられます。現在、ほぼすべての主流の大規模モデル(GPT-4、Gemini、LLaMAなど)は、この方法でトレーニングを完了しています。
分散化トレーニングは、よりオープンで検閲耐性の特性を持つ未来の道を示します。その核心的な特徴は、複数の互い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で協調してトレーニングタスクを完了することです。通常、プロトコルによってタスクの配信と協力が推進され、暗号的なインセンティブメカニズムによって貢献の誠実性が保証されます。このモデルが直面する主な課題には、次のものが含まれます:
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、「本当に実行可能な大規模分散化トレーニング」は依然としてシステム的なエンジニアリングの課題であり、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、モデル検証などの複数の側面が関与しています。しかし、「協力的に効果的 + 正直を奨励 + 結果が正しい」ことが可能かどうかは、まだ初期プロトタイプの探求段階にあります。
フェデラルラーニングは、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、プライバシー遵守が重視されるシーン(（例：医療、金融)）に適しています。フェデラルラーニングは、分散トレーニングのエンジニアリング構造とローカル協調能力を持ちながら、分散化トレーニング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おり、完全にオープンで検閲に耐性がある特性は持っていません。これは、プライバシー遵守のシーンでの"制御された分散化"ソリューションと見なすことができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムにおいても比較的穏やかであり、産業界の移行的デプロイメントアーキテクチャとしてより適しています。
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分散化トレーニングの境界、機会と現実的な道筋
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、タスク構造が複雑で、リソース要件が非常に高いか、協力の難易度が高いため、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が天然的に適していません。たとえば、大規模モデルのトレーニングは通常、高いメモリ容量、低遅延、高速帯域幅に依存しており、オープンネットワークで効果的に分割および同期することが難しいです。データのプライバシーや主権の制約が強いタスク(、たとえば医療、金融、機密データ)は法的コンプライアンスおよび倫理的制約に制限されており、オープンな共有ができません。また、協力のインセンティブが不足しているタスク(、たとえば企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)は外部の参加動機が欠けています。これらの境界は、現在の分散化トレーニングの現実的な制限を形成しています。
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、並列化が容易で、インセンティブがあ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、行動整合型の後トレーニングタスク(（RLHF、DPO)を含む）、データのクラウドソーシングトレーニングおよびラベリングタスク、リソースが制御可能な小型基盤モデルのトレーニング、およ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列性、低いカップリング性、異種計算能力に耐性がある特性を持っており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器など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レーテッドラーニングの最前線分野において、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。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度の観点から、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自の探求を提案しており、現在の理論研究の最前線を代表しています。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次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるその違いと相補関係についてさらに探討します。
プライムインテレクト: トレーニング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、その計算へ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で、インセンティブメカニズムが完備された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構造と主要モジュールの価値
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02、Prime Intellectトレーニングの主要メカニズムの詳細
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。強化学習を優先適合対象として採用し、トレーニング、推論、重みのアップロードプロセスを構造的にデカップリングし、それぞれの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るようにし、標準化インターフェースを通じて検証および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は中央スケジューリングのない環境での弾力的トレーニングにより適しており、システムの複雑さを低減し、マルチタスクの並行処理と戦略の進化をサポートするための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(信頼できる観察と政策-ローカリティチェック)は、Prime Intellectによって提案された訓練可能性のコアメカニズムであり、ノードが観察データに基づいて有効な政策学習を実行したかどうかを判断するために使用されます。ZKMLなどの重た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、"観察シーケンス↔政策更新"の間の局所的な一致トレースを分析することによって、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トレースを検証可能なオブジェクトに変換する初の試みであり、信頼なしで訓練報酬配分を実現するための重要な革新であり、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現可能な道を提供します。
SHARDCAST: Asynchronous Weight Aggregation & Propagation Protocol(非同期重み集約および伝播プロトコル)
SHARDCASTはPrime Intellectが設計した重みの伝播と集約のプロトコルであり、非同期、帯域幅制限、ノードの状態が変動する実際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的な同期戦略を組み合わせており、複数のノードが非同期の状態で継続的に部分的な更新を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方法と比較して、SHARDCASTは分散化トレーニングのスケーラビリティと耐障害能力を大幅に向上させ、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を構築するための核心基盤となります。
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によって提案された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帯域幅の制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの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に基づき、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジー構造を構築することで、グローバルな同期による高通信コストを避け、局所的な隣接ノードにのみ依存してモデルの協調トレーニングを実現します。非同期更新とブレー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やエッジデバイスも安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、全球的な協力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基盤の一つとなっています。
PCCL:協調通信ライブラリ
PCCL(プライムコレクティブコミュニケーションライブラリ)はプライムインテレクトによって分散化AIトレーニング環境のために特別に設計された軽量通信ライブラリであり、従来の通信ライブラリ(であるNCCL、Gloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおける適応のボトルネックを解決することを目的としています。PCCLはスパーストポロジー、勾配圧縮、低精度同期およびチェックポイントの復元をサポートし、コンシューマ向けGPUや不安定なノードで動作することができ、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信能力を支える基盤コンポーネントです。こ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の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"の通信基盤を開通させました。
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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、許可不要で、検証可能で、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、誰でもタスクに参加し、実際の貢献に基づいて報酬を得ることができるようにしています。プロトコルは、三つの主要な役割に基づいて運営されています:
プロトコルのコアプロセスは、タスクの公開、ノードのトレーニング、トラッキングの検証、重みの集約(SHARDCAST)および報酬の配布を含み、"実際のトレーニング行動"を中心としたインセンティブのクローズド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、世界初のインテリットであるINTELLECT-2を2025年5月にリリースしました