اللامركزية التدريب: استكشاف نموذج جديد لتطور الذكاء الاصطناعي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعد تدريب النموذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد، وأعلى عتبة تقنية، حيث يحدد بشكل مباشر الحد الأقصى لقدرات النموذج وتأثيره الفعلي في التطبيقات. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة الكبيرة، وعمليات معالجة البيانات المعقدة، ودعم خوارزميات التحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث الأنماط المعمارية، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، والتدريب الموزع، والتعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي نناقشه في هذه المقالة.
تعتبر التدريبات المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، بدءًا من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، وصولاً إلى جميع مكونات إطار التدريب التي تنسقها نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية المعمارية المتكاملة من مشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التحمل من الكفاءة تصل إلى ذروتها، وهي مناسبة جدًا لتدريب نماذج واسعة النطاق مثل GPT وGemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية، والموارد القابلة للتحكم، ولكن في نفس الوقت تعاني من مشكلات احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الأحادية.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث تكمن فكرته الأساسية في تقسيم مهام تدريب النموذج وتوزيعها على عدة آلات للتنفيذ التعاوني، لتجاوز قيود معالجة البيانات والتخزين في جهاز واحد. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أنها لا تزال تحت سيطرة مركزية من حيث التحكم والجدولة والتزامن، وغالبًا ما تعمل في بيئات الشبكات المحلية السريعة، من خلال تقنية NVLink للربط السريع، حيث يقوم العقد الرئيسي بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
المعالجة المتوازية للبيانات: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة تتم مشاركتها، يجب مطابقة أوزان النموذج
تجزئة النموذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق توسع قوي
أنابيب متوازية: تنفيذ متسلسل على مراحل، لزيادة معدل النقل
التوازي على مستوى المصفوفات: تقسيم دقيق لحساب المصفوفات، وزيادة حجم التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، ويمكن مقارنته بمدير واحد يدير عن بُعد تعاون موظفين من عدة "مكاتب" لإكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا ( GPT-4، Gemini، LLaMA وغيرها ) بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسار مستقبل أكثر انفتاحًا وخصائص مقاومة للرقابة. تتمثل ميزتها الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة الحافة ) تعمل معًا لإكمال مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، وعادةً ما يتم ذلك من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، مع الاستفادة من آليات تحفيز مشفرة لضمان أمان المساهمات. التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج تشمل:
صعوبة التوافق بين الأجهزة المتنوعة وتقسيم المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتنوعة وكفاءة منخفضة في تقسيم المهام
عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، وعُنق الزجاجة في تزامن التدرج واضح.
عدم وجود تنفيذ موثوق: نقص في بيئة التنفيذ الموثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعليًا في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد جهاز توجيه مركزي، توزيع المهام، آلية التراجع عن الاستثناءات معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كل منهم بقوة حسابية لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بمجالات متعددة مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + تحفيز النزاهة + النتائج الصحيحة" 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، مما يجعله مناسبًا للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية، والمالية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرات التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية المدروسة" في سياقات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال كلها معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل لنشر انتقالي في الصناعة.
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والواقع المسار
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي ليس مناسبًا لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، نظرًا لتعقيد هيكل المهمة، ومتطلبات الموارد العالية جدًا، أو صعوبة التعاون، فإنه غير مناسب بطبيعته لإكماله بكفاءة بين العقد المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة مرتفعة، وزمن انتقال منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ( مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس الحوافز التعاونية مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية ) تفتقر إلى الدافع الخارجي للمشاركة. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فرضية زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز بوزن هيكلي خفيف، وسهولة التوازي، وإمكانية التحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: تعديل LoRA، مهام ما بعد التدريب المرتبطة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، تدريب وتوسيم البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تتميز عمومًا بقدرتها العالية على التوازي، وانخفاض الترابط، وتحمل القوة الحاسوبية المتباينة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، وبروتوكول Swarm، والمُحسِّنات الموزعة.
![كأس سانت كريبتو AI: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
تحليل مشاريع التدريب الكلاسيكية اللامركزية
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع الرائدة 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، مما يمثل الاتجاهات الرائدة في البحث النظري الحالي؛ بينما تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبياً، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وستبحث في الفروق والعلاقات التكميلية بينها في نظام التدريب اللامركزي للذكاء الاصطناعي.
![كأس القدر للعملات الرقمية: استكشاف الحدود في التدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
) Prime Intellect: رائد في 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 الحاسوبية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI لامركزي ذو قابلية للتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة مكونات رئيسية هي PRIME-RL و TOPLOC و SHARDCAST.
(# 01، هيكل بروتوكول Prime Intellect و قيمة الوحدات الأساسية
![كأس المقدس للذكاء الاصطناعي: استكشاف متقدم للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 02، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
#PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات المتنوعة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف رئيسي للتكيف، ويفكك بشكل هيكلي عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال حلقة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم الإشرافي التقليدية، يعد PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويؤسس لدعم المهام المتعددة في نفس الوقت وتطور الاستراتيجيات.
#TOPLOC:آلية التحقق من سلوك التدريب خفيف الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة & فحص المحلية### هي آلية نواة قابلة للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً تعلم السياسة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج الكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل مسار التناسق المحلي بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث السياسة". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل مسار السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون ثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
#SHARDCAST: بروتوكول تجميع الوزن غير المتزامن ونقله
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجمع الوزن مصمم من قبل Prime Intellect، مُحسّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية ذات اللامركزية، والقيود على النطاق الترددي، وتغير حالة العقد. إنه يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة AllReduce، فإن SHARDCAST يعزز بشكل ملحوظ قابلية التوسع ومرونة الخطأ في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتدريب المستمر.
#OpenDiLoCo: إطار الاتصالات غير المتزامنة المتناثرة
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي طوره فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي قدمته DeepMind، وهو مستقل ومفتوح المصدر، مصمم 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 متفرقة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على جيران العقد المحلية لإكمال تدريب النموذج التعاوني. مع الجمع بين التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقطة التوقف، يتيح OpenDiLoCo لمعالجات GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير قابلية 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 مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل اختناق التكيف في المكتبات التقليدية### مثل NCCL وGloo( في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن بدقة منخفضة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عززت بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكة التدريب وتوافق الأجهزة، مما فتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا ودون ثقة.
![كأس القدر للذكاء الاصطناعي: استكشاف الطليعة في التدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
)# 03، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق ولا تحتاج إلى إذن، مع وجود آلية للحوافز الاقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
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
6
مشاركة
تعليق
0/400
BlockchainFries
· 07-18 08:19
احترافي摇BTC讲得头头是道
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoNomics
· 07-16 20:20
*sigh* من الناحية الإحصائية، يظهر التدريب المركزي توازن ناش دون الأمثل تحت قيود الموارد العشوائية... الهواة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PumpDoctrine
· 07-16 20:17
تس تس كيف نتحدث عن اللامركزية إذا لم نتمكن من فهم شفرة القاعدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Fren_Not_Food
· 07-16 20:15
لا علاقة له بكسب المال.. لا أفهم.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Web3ProductManager
· 07-16 20:13
دعونا نجري بعض الأرقام السريعة على هذا - التدريب اللامركزي يمكن أن يزيد من قنوات الاستحواذ على المستخدمين لدينا بمقدار 10 مرات مقارنة بالنماذج التقليدية... نرى هنا إمكانيات كبيرة لمطابقة المنتج للسوق بصراحة.
اللامركزية AI تدريب جديد نموذج: من Prime Intellect إلى INTELLECT-2
اللامركزية التدريب: استكشاف نموذج جديد لتطور الذكاء الاصطناعي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعد تدريب النموذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد، وأعلى عتبة تقنية، حيث يحدد بشكل مباشر الحد الأقصى لقدرات النموذج وتأثيره الفعلي في التطبيقات. بالمقارنة مع الاستدعاءات الخفيفة في مرحلة الاستدلال، يتطلب عملية التدريب استثمارًا مستمرًا في قوة الحوسبة الكبيرة، وعمليات معالجة البيانات المعقدة، ودعم خوارزميات التحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من حيث الأنماط المعمارية، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، والتدريب الموزع، والتعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي نناقشه في هذه المقالة.
تعتبر التدريبات المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل مؤسسة واحدة داخل مجموعة عالية الأداء محليًا، بدءًا من الأجهزة، والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعات، وصولاً إلى جميع مكونات إطار التدريب التي تنسقها نظام تحكم موحد. تجعل هذه البنية المعمارية المتكاملة من مشاركة الذاكرة، ومزامنة التدرجات، وآليات التحمل من الكفاءة تصل إلى ذروتها، وهي مناسبة جدًا لتدريب نماذج واسعة النطاق مثل GPT وGemini، حيث تتمتع بمزايا الكفاءة العالية، والموارد القابلة للتحكم، ولكن في نفس الوقت تعاني من مشكلات احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الأحادية.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، حيث تكمن فكرته الأساسية في تقسيم مهام تدريب النموذج وتوزيعها على عدة آلات للتنفيذ التعاوني، لتجاوز قيود معالجة البيانات والتخزين في جهاز واحد. على الرغم من أن لديها خصائص "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أنها لا تزال تحت سيطرة مركزية من حيث التحكم والجدولة والتزامن، وغالبًا ما تعمل في بيئات الشبكات المحلية السريعة، من خلال تقنية NVLink للربط السريع، حيث يقوم العقد الرئيسي بتنسيق المهام الفرعية بشكل موحد. تشمل الطرق السائدة:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، ويمكن مقارنته بمدير واحد يدير عن بُعد تعاون موظفين من عدة "مكاتب" لإكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا ( GPT-4، Gemini، LLaMA وغيرها ) بهذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسار مستقبل أكثر انفتاحًا وخصائص مقاومة للرقابة. تتمثل ميزتها الأساسية في: عدة نقاط غير موثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية، أو وحدات معالجة الرسوميات السحابية، أو أجهزة الحافة ) تعمل معًا لإكمال مهام التدريب دون وجود منسق مركزي، وعادةً ما يتم ذلك من خلال بروتوكولات تدفع توزيع المهام والتعاون، مع الاستفادة من آليات تحفيز مشفرة لضمان أمان المساهمات. التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج تشمل:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين من جميع أنحاء العالم، يساهمون كل منهم بقوة حسابية لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويتعلق بمجالات متعددة مثل بنية النظام، بروتوكولات الاتصال، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن تحقيق "التعاون الفعال + تحفيز النزاهة + النتائج الصحيحة" 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، مما يجعله مناسبًا للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية مثل الرعاية الصحية، والمالية. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرات التعاون المحلي، وفي الوقت نفسه يتمتع بمزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يمتلك خصائص مفتوحة تمامًا ومقاومة للرقابة. يمكن اعتباره نوعًا من "اللامركزية المدروسة" في سياقات الامتثال للخصوصية، حيث تكون مهام التدريب، وبنية الثقة، وآلية الاتصال كلها معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل لنشر انتقالي في الصناعة.
اللامركزية تدريب الحدود، الفرص والواقع المسار
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي ليس مناسبًا لجميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، نظرًا لتعقيد هيكل المهمة، ومتطلبات الموارد العالية جدًا، أو صعوبة التعاون، فإنه غير مناسب بطبيعته لإكماله بكفاءة بين العقد المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، غالبًا ما يعتمد تدريب النماذج الكبيرة على ذاكرة مرتفعة، وزمن انتقال منخفض، وعرض نطاق ترددي عالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بشكل فعال في الشبكات المفتوحة؛ كما أن المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ( مقيدة بالقوانين والامتثال الأخلاقي، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما المهام التي تفتقر إلى أساس الحوافز التعاونية مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الداخلية ) تفتقر إلى الدافع الخارجي للمشاركة. تشكل هذه الحدود معًا القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فرضية زائفة. في الواقع، في أنواع المهام التي تتميز بوزن هيكلي خفيف، وسهولة التوازي، وإمكانية التحفيز، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة. بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر: تعديل LoRA، مهام ما بعد التدريب المرتبطة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO(، تدريب وتوسيم البيانات عبر الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، وكذلك سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تتميز عمومًا بقدرتها العالية على التوازي، وانخفاض الترابط، وتحمل القوة الحاسوبية المتباينة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات P2P، وبروتوكول Swarm، والمُحسِّنات الموزعة.
![كأس سانت كريبتو AI: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
تحليل مشاريع التدريب الكلاسيكية اللامركزية
في الوقت الحالي، تشمل المشاريع الرائدة 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، مما يمثل الاتجاهات الرائدة في البحث النظري الحالي؛ بينما تتمتع Gensyn وFlock.io بمسارات تنفيذ واضحة نسبياً، حيث يمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وستبحث في الفروق والعلاقات التكميلية بينها في نظام التدريب اللامركزي للذكاء الاصطناعي.
![كأس القدر للعملات الرقمية: استكشاف الحدود في التدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
) Prime Intellect: رائد في 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 الحاسوبية. تأمل Prime Intellect في إنشاء نظام تدريب AI لامركزي ذو قابلية للتحقق والانفتاح وآلية تحفيز كاملة من خلال ثلاثة مكونات رئيسية هي PRIME-RL و TOPLOC و SHARDCAST.
(# 01، هيكل بروتوكول Prime Intellect و قيمة الوحدات الأساسية
![كأس المقدس للذكاء الاصطناعي: استكشاف متقدم للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 02، شرح آلية التدريب الرئيسية لـ Prime Intellect
#PRIME-RL: هيكل مهمة التعلم المعزز غير المتزامن المفكك
PRIME-RL هو إطار نمذجة وتنفيذ المهام المخصص من Prime Intellect لسيناريوهات التدريب اللامركزية، مصمم خصيصًا للشبكات المتنوعة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف رئيسي للتكيف، ويفكك بشكل هيكلي عملية التدريب والاستدلال وتحميل الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال حلقة المهام بشكل مستقل محليًا، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم الإشرافي التقليدية، يعد PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق تدريب مرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام ويؤسس لدعم المهام المتعددة في نفس الوقت وتطور الاستراتيجيات.
#TOPLOC:آلية التحقق من سلوك التدريب خفيف الوزن
TOPLOC###المراقبة الموثوقة & فحص المحلية### هي آلية نواة قابلة للتحقق من التدريب اقترحها Prime Intellect، تستخدم لتحديد ما إذا كان العقد قد أكمل فعلاً تعلم السياسة بناءً على بيانات المراقبة. على عكس الحلول الثقيلة مثل ZKML، لا يعتمد TOPLOC على إعادة حساب النموذج الكامل، بل يكمل التحقق الهيكلي الخفيف من خلال تحليل مسار التناسق المحلي بين "سلسلة المراقبة ↔ تحديث السياسة". إنها المرة الأولى التي يتم فيها تحويل مسار السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهي الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع مكافآت التدريب بدون ثقة، مما يوفر مسارًا قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
#SHARDCAST: بروتوكول تجميع الوزن غير المتزامن ونقله
SHARDCAST هو بروتوكول انتشار وتجمع الوزن مصمم من قبل Prime Intellect، مُحسّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية ذات اللامركزية، والقيود على النطاق الترددي، وتغير حالة العقد. إنه يجمع بين آلية انتشار gossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات غير متزامنة، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطورات متعددة النسخ. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة AllReduce، فإن SHARDCAST يعزز بشكل ملحوظ قابلية التوسع ومرونة الخطأ في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتدريب المستمر.
#OpenDiLoCo: إطار الاتصالات غير المتزامنة المتناثرة
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي طوره فريق Prime Intellect استنادًا إلى مفهوم DiLoCo الذي قدمته DeepMind، وهو مستقل ومفتوح المصدر، مصمم 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 متفرقة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للتزامن العالمي، ويعتمد فقط على جيران العقد المحلية لإكمال تدريب النموذج التعاوني. مع الجمع بين التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقطة التوقف، يتيح OpenDiLoCo لمعالجات GPU الاستهلاكية والأجهزة الطرفية المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير قابلية 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 مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وتهدف إلى حل اختناق التكيف في المكتبات التقليدية### مثل NCCL وGloo( في الأجهزة المتنوعة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. تدعم PCCL الطوبولوجيا المتناثرة، وضغط التدرجات، والتزامن بدقة منخفضة، واستعادة النقاط، ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهي المكون الأساسي الذي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عززت بشكل ملحوظ من تحمل عرض النطاق الترددي لشبكة التدريب وتوافق الأجهزة، مما فتح "آخر كيلومتر" من البنية التحتية للاتصالات لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا ودون ثقة.
![كأس القدر للذكاء الاصطناعي: استكشاف الطليعة في التدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
)# 03، شبكة Prime Intellect للتحفيز وتقسيم الأدوار
بني Prime Intellect شبكة تدريب قابلة للتحقق ولا تحتاج إلى إذن، مع وجود آلية للحوافز الاقتصادية، مما يسمح لأي شخص بالمشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
تشمل العمليات الأساسية للبروتوكول نشر المهام، تدريب العقد، التحقق من المسارات، تجميع الأوزان (SHARDCAST) وتوزيع المكافآت، مما يشكل دائرة حول "