الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي في التشفير: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعد تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرة النموذج وتأثيره الفعلي في التطبيقات. مقارنةً بمرحلة الاستدلال التي تتطلب استدعاءً خفيف الوزن، يحتاج عملية التدريب إلى استثمار مستمر في قوة حسابية كبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكلة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي نركز عليه في هذا المقال.
تعتبر عملية التدريب المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل كيان واحد داخل مجموعة عالية الأداء محلية، بدءًا من الأجهزة والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، وصولاً إلى جميع مكونات إطار التدريب التي يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه البنية التحتية المتكاملة كفاءة مثلى في مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات مقاومة الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وتتميز بارتفاع الكفاءة، وإمكانية التحكم في الموارد، ولكنها في الوقت نفسه تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، وجوهره هو تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات للتنفيذ التعاوني، لتجاوز قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديها ميزات "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن التحكم والتنسيق والتزامن لا يزال يتم من قبل هيئة مركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، يتم تنسيق جميع المهام الفرعية بشكل موحد من قبل العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب السائدة ما يلي:
المعالجة المتوازية للبيانات: كل عقدة تدرب معلمات بيانات مختلفة تتشارك في الوزن النموذجي، يجب أن تتطابق.
التوازي بين النماذج: نشر أجزاء مختلفة من النموذج على عقد مختلفة لتحقيق قابلية التوسع العالية
التوازي في الأنابيب: تنفيذ تسلسلي على مراحل، مما يزيد من معدل النقل
تقسيم التوتر: تقسيم دقيق لحساب المصفوفة، مما يعزز درجة التوازي
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، على غرار نفس المدير الذي يقود عن بُعد تعاون عدة موظفين من "مكاتب" مختلفة لإكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا (GPT-4، Gemini، LLaMA وغيرها ) من خلال هذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: مجموعة من العقد غير الموثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية أو وحدات معالجة رسومية سحابية أو أجهزة حافة ) تعمل معًا لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكول يدفع توزيع المهام والتعاون، ويتم استخدام آلية تحفيز تشفيرية لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
صعوبة التوافق بين الأجهزة المتنوعة وتقسيم المهام: صعوبة تنسيق الأجهزة المتنوعة، وانخفاض كفاءة تقسيم المهام
عنق الزجاجة في كفاءة الاتصال: الاتصال الشبكي غير مستقر، والقيود في تزامن التدرجات واضحة
نقص التنفيذ الموثوق: عدم وجود بيئة تنفيذ موثوقة، مما يجعل من الصعب التحقق مما إذا كانت العقدة تشارك فعليًا في الحساب
نقص التنسيق الموحد: لا يوجد مركز تحكم مركزي، توزيع المهام، وآلية استرجاع الأخطاء معقدة
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويشمل عدة جوانب مثل هندسة النظام، بروتوكولات الاتصالات، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن "التعاون بفعالية + تحفيز الأمانة + تحقيق النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
تشدد التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع معلمات النموذج مركزيًا، مما يجعله مناسبًا للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية، مثل الرعاية الصحية، والتمويل (. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، مع الاستفادة من مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره حلاً "لامركزية تحت السيطرة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون التدريب، وهيكل الثقة وآلية الاتصال جميعها معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل لنشر انتقالي في الصناعة.
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، والاحتياجات العالية للموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه لا يناسب بطبيعته الانجاز بكفاءة بين العقد غير المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالباً على الذاكرة العالية، وانخفاض الكمون، وعرض النطاق الترددي العالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفاعلية في شبكة مفتوحة؛ المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة الشديدة ) مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ( مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون ) مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ( تفتقر إلى دفع المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معاً القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة في أنواع المهام ذات الهيكل الخفيف، التي يسهل تشغيلها بالتوازي، والتي يمكن تحفيزها. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، المهام اللاحقة المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO)، تدريب وتوسيم البيانات عن طريق الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، بالإضافة إلى سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تمتاز بشكل عام بارتفاع قابلية التشغيل بالتوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات النظير إلى النظير (P2P)، وبروتوكول Swarm، والمُحسّنات الموزعة.
تحليل مشاريع التدريب الكلاسيكية اللامركزية
حاليًا في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال البلوكشين 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 البحث النظري الحالي؛ بينما مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، ويمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وتناقش المزيد عن الفروق والعلاقات التكاملية بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
( Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من المسارات التدريبية
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تحتاج إلى الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، في بناء نظام تدريب AI لامركزي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة.
)# هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![كأس القداسة للذكاء الاصطناعي: استكشاف الجبهة الأمامية للتدريب اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp###
(# 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، تم تصميمه خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكييف أولي، ويفصل بشكل هيكلي بين عملية التدريب، الاستدلال، ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام محليًا بشكل مستقل، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم الخاضعة للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة المتزامنة وتطور السياسات.
![كأس القدر في Crypto AI: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp###
#TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC(مراقبة موثوقة & فحص السياسة المحلية) هو آلية جوهرية للتحقق من قابلية التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلياً التعلم الاستراتيجي 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 "تسلسل المراقبة ↔ تحديث السياسة". لأول مرة، يتم تحويل مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع جوائز التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
#SHARDCAST: بروتوكول تجميع الأوزان غير المتزامن وانتشاره
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر الأوزان وتجميعها صممه Prime Intellect، ومُحسّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تعاني من عدم التزامن، والقيود على النطاق الترددي، وتغير حالات العقد. يجمع بين آلية نشر الغossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطور الإصدارات المتعددة. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة AllReduce، يعزز SHARDCAST بشكل كبير من قابلية التوسع وقدرة التحمل في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتدريب المستمر المتكرر.
#OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي طوره فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي، مثل قيود النطاق الترددي، والتنوع في الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل تخطيطية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للاتصالات الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال تدريب النموذج المشترك. من خلال دمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقاط الانقطاع، يتيح OpenDiLoCo لأجهزة GPU الاستهلاكية والأجهزة الحافة المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير من إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، ويعتبر أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
#PCCL: مكتبة الاتصال التعاوني
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل اختناقات التكيف في المكتبات التقليدية للاتصالات( مثل NCCL و Gloo) في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL التخطيط النادر، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة النقاط المقطوعة، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو مكون أساسي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عزز بشكل ملحوظ من قدرة تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وملاءمة الأجهزة، مما مهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وموثوقة.
(# شبكة Prime Intellect والتحفيز وتقسيم الأدوار
أنشأت Prime Intellect شبكة تدريب يمكن التحقق منها، بدون إذن، وتحتوي على آلية حوافز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة 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 11
أعجبني
11
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
TestnetFreeloader
· 07-24 13:39
استثمر قليلاً لتحصل على بعض الأرباح
شاهد النسخة الأصليةرد0
just_another_wallet
· 07-21 14:53
كم قوة الحوسبة تحتاجه هذه الدورة التدريبية؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenRationEater
· 07-21 14:53
لقد حان وقت الفرصة للثراء، فقط ننتظر افتتاح السوق.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HorizonHunter
· 07-21 14:50
6 سنوات من الحمقى، أبحاث حول اتجاهات التداول، خبرة غنية في الجميع مشارك. أحب الغوص العميق في مسار الذكاء الاصطناعي ومشاريع البلوكتشين، وأسعى للتفكير المستقل.
بتتبع هذه الفكرة، سأقوم بإنشاء تعليق:
حتى لو انغمسنا حتى الموت لن نلحق بالشركات الكبرى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RegenRestorer
· 07-21 14:37
مرة أخرى نبتكر عجلة جديدة للذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropFreedom
· 07-21 14:34
سريع، أسود وعنيف؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GhostWalletSleuth
· 07-21 14:28
قوة الحوسبة تحرق المال ويجب أن تكون بهذه الطريقة؟ حقًا هناك مال
اللامركزية AI التدريب في الطليعة: Prime Intellect تقود نموذج الشبكة التعاونية القابلة للتحقق الجديد
الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي في التشفير: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي
في سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، يعد تدريب النماذج هو المرحلة الأكثر استهلاكًا للموارد والأعلى من حيث عتبة التقنية، حيث يحدد مباشرة الحد الأقصى لقدرة النموذج وتأثيره الفعلي في التطبيقات. مقارنةً بمرحلة الاستدلال التي تتطلب استدعاءً خفيف الوزن، يحتاج عملية التدريب إلى استثمار مستمر في قوة حسابية كبيرة، وعمليات معالجة بيانات معقدة، ودعم خوارزميات تحسين عالية الكثافة، مما يجعلها "الصناعة الثقيلة" الحقيقية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. من منظور نماذج الهيكلة، يمكن تقسيم طرق التدريب إلى أربع فئات: التدريب المركزي، التدريب الموزع، التعلم الفيدرالي، والتدريب اللامركزي الذي نركز عليه في هذا المقال.
تعتبر عملية التدريب المركزية هي الطريقة التقليدية الأكثر شيوعًا، حيث يتم تنفيذ جميع عمليات التدريب من قبل كيان واحد داخل مجموعة عالية الأداء محلية، بدءًا من الأجهزة والبرمجيات الأساسية، ونظام جدولة المجموعة، وصولاً إلى جميع مكونات إطار التدريب التي يتم تنسيق تشغيلها بواسطة نظام تحكم موحد. تتيح هذه البنية التحتية المتكاملة كفاءة مثلى في مشاركة الذاكرة، وتزامن التدرجات، وآليات مقاومة الأخطاء، مما يجعلها مناسبة جدًا لتدريب نماذج كبيرة مثل GPT وGemini، وتتميز بارتفاع الكفاءة، وإمكانية التحكم في الموارد، ولكنها في الوقت نفسه تعاني من مشاكل احتكار البيانات، وحواجز الموارد، واستهلاك الطاقة، ومخاطر النقاط الفردية.
التدريب الموزع هو الأسلوب السائد حاليًا في تدريب النماذج الكبيرة، وجوهره هو تقسيم مهام تدريب النموذج ثم توزيعها على عدة آلات للتنفيذ التعاوني، لتجاوز قيود الحوسبة والتخزين على جهاز واحد. على الرغم من أن لديها ميزات "اللامركزية" من الناحية الفيزيائية، إلا أن التحكم والتنسيق والتزامن لا يزال يتم من قبل هيئة مركزية، وغالبًا ما تعمل في بيئة شبكة محلية سريعة، من خلال تقنية ناقل الاتصال عالي السرعة NVLink، يتم تنسيق جميع المهام الفرعية بشكل موحد من قبل العقدة الرئيسية. تشمل الأساليب السائدة ما يلي:
التدريب الموزع هو مزيج من "التحكم المركزي + التنفيذ الموزع"، على غرار نفس المدير الذي يقود عن بُعد تعاون عدة موظفين من "مكاتب" مختلفة لإكمال المهام. في الوقت الحالي، يتم تدريب جميع النماذج الكبيرة الرئيسية تقريبًا (GPT-4، Gemini، LLaMA وغيرها ) من خلال هذه الطريقة.
اللامركزية التدريب تمثل مسارًا مستقبليًا أكثر انفتاحًا ومقاومة للرقابة. تتمثل الميزات الأساسية في: مجموعة من العقد غير الموثوقة ( قد تكون أجهزة كمبيوتر منزلية أو وحدات معالجة رسومية سحابية أو أجهزة حافة ) تعمل معًا لإكمال مهام التدريب دون منسق مركزي، عادةً من خلال بروتوكول يدفع توزيع المهام والتعاون، ويتم استخدام آلية تحفيز تشفيرية لضمان نزاهة المساهمات. تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه هذا النموذج:
يمكن فهم التدريب اللامركزي على أنه: مجموعة من المتطوعين العالميين، يساهم كل منهم بقوة الحوسبة لتدريب النموذج بشكل متعاون، لكن "التدريب اللامركزي الكبير القابل للتطبيق حقًا" لا يزال يمثل تحديًا هندسيًا نظاميًا، ويشمل عدة جوانب مثل هندسة النظام، بروتوكولات الاتصالات، أمان التشفير، الآليات الاقتصادية، والتحقق من النموذج، لكن ما إذا كان يمكن "التعاون بفعالية + تحفيز الأمانة + تحقيق النتائج الصحيحة" لا يزال في مرحلة استكشاف النماذج الأولية المبكرة.
تشدد التعلم الفيدرالي كمرحلة انتقالية بين التوزيع واللامركزية على الاحتفاظ بالبيانات محليًا، وتجمع معلمات النموذج مركزيًا، مما يجعله مناسبًا للسيناريوهات التي تركز على الامتثال للخصوصية، مثل الرعاية الصحية، والتمويل (. يتمتع التعلم الفيدرالي بهيكل هندسي للتدريب الموزع وقدرة على التعاون المحلي، مع الاستفادة من مزايا توزيع البيانات في التدريب اللامركزي، لكنه لا يزال يعتمد على جهة تنسيق موثوقة، ولا يتمتع بخصائص الانفتاح الكامل ومقاومة الرقابة. يمكن اعتباره حلاً "لامركزية تحت السيطرة" في سيناريوهات الامتثال للخصوصية، حيث يكون التدريب، وهيكل الثقة وآلية الاتصال جميعها معتدلة نسبيًا، مما يجعله أكثر ملاءمة كهيكل لنشر انتقالي في الصناعة.
![كأس القدر في العملات المشفرة للذكاء الاصطناعي: استكشاف متقدم للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
حدود التدريب اللامركزي، الفرص والمسارات الواقعية
من حيث نمط التدريب، فإن التدريب اللامركزي لا يناسب جميع أنواع المهام. في بعض السيناريوهات، بسبب تعقيد هيكل المهمة، والاحتياجات العالية للموارد، أو صعوبة التعاون، فإنه لا يناسب بطبيعته الانجاز بكفاءة بين العقد غير المتجانسة والموثوقة. على سبيل المثال، يعتمد تدريب النماذج الكبيرة غالباً على الذاكرة العالية، وانخفاض الكمون، وعرض النطاق الترددي العالي، مما يجعل من الصعب تقسيمها ومزامنتها بفاعلية في شبكة مفتوحة؛ المهام التي تتطلب خصوصية البيانات وقيود السيادة الشديدة ) مثل الرعاية الصحية، والمالية، والبيانات السرية ( مقيدة بالقوانين والامتثال والاعتبارات الأخلاقية، ولا يمكن مشاركتها بشكل مفتوح؛ بينما المهام التي تفتقر إلى حوافز التعاون ) مثل نماذج الشركات المغلقة أو تدريب النماذج الأولية الداخلية ( تفتقر إلى دفع المشاركة الخارجية. تشكل هذه الحدود معاً القيود الواقعية الحالية للتدريب اللامركزي.
لكن هذا لا يعني أن التدريب اللامركزي هو فكرة زائفة. في الواقع، يظهر التدريب اللامركزي آفاق تطبيق واضحة في أنواع المهام ذات الهيكل الخفيف، التي يسهل تشغيلها بالتوازي، والتي يمكن تحفيزها. بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: ضبط LoRA، المهام اللاحقة المتعلقة بمحاذاة السلوك مثل RLHF، DPO)، تدريب وتوسيم البيانات عن طريق الحشود، تدريب نماذج أساسية صغيرة قابلة للتحكم في الموارد، بالإضافة إلى سيناريوهات التدريب التعاوني بمشاركة الأجهزة الطرفية. هذه المهام تمتاز بشكل عام بارتفاع قابلية التشغيل بالتوازي، وانخفاض الترابط، والقدرة على تحمل قوة الحوسبة غير المتجانسة، مما يجعلها مناسبة جدًا للتدريب التعاوني من خلال الشبكات النظير إلى النظير (P2P)، وبروتوكول Swarm، والمُحسّنات الموزعة.
تحليل مشاريع التدريب الكلاسيكية اللامركزية
حاليًا في مجال التدريب اللامركزي والتعلم الفيدرالي، تشمل المشاريع البارزة في مجال البلوكشين 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 البحث النظري الحالي؛ بينما مسارات التنفيذ لـ Gensyn وFlock.io واضحة نسبيًا، ويمكن رؤية تقدم هندسي أولي. ستقوم هذه المقالة بتحليل التقنيات الأساسية والهياكل الهندسية وراء هذه المشاريع الخمسة بالتتابع، وتناقش المزيد عن الفروق والعلاقات التكاملية بينها في نظام تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
( Prime Intellect: رائد الشبكات التعاونية للتعلم المعزز القابل للتحقق من المسارات التدريبية
تسعى Prime Intellect إلى بناء شبكة تدريب AI لا تحتاج إلى الثقة، بحيث يمكن لأي شخص المشاركة في التدريب والحصول على مكافآت موثوقة مقابل مساهماته الحسابية. تأمل Prime Intellect من خلال ثلاثة وحدات PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST، في بناء نظام تدريب AI لامركزي يتمتع بالتحقق، والانفتاح، وآلية تحفيز كاملة.
)# هيكل بروتوكول Prime Intellect وقيمة الوحدات الرئيسية
![كأس القداسة للذكاء الاصطناعي: استكشاف الجبهة الأمامية للتدريب اللامركزي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp###
(# 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، تم تصميمه خصيصًا للشبكات غير المتجانسة والمشاركة غير المتزامنة. يعتمد على التعلم المعزز كهدف تكييف أولي، ويفصل بشكل هيكلي بين عملية التدريب، الاستدلال، ورفع الأوزان، مما يسمح لكل عقدة تدريب بإكمال دورة المهام محليًا بشكل مستقل، والتعاون من خلال واجهات موحدة وآليات التحقق والتجميع. مقارنة بعمليات التعلم الخاضعة للإشراف التقليدية، فإن PRIME-RL أكثر ملاءمة لتحقيق التدريب المرن في بيئات بدون جدولة مركزية، مما يقلل من تعقيد النظام، ويضع الأساس لدعم المهام المتعددة المتزامنة وتطور السياسات.
![كأس القدر في Crypto AI: استكشاف الحدود للتدريب اللامركزي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp###
#TOPLOC: آلية التحقق من سلوك التدريب الخفيف الوزن
TOPLOC(مراقبة موثوقة & فحص السياسة المحلية) هو آلية جوهرية للتحقق من قابلية التدريب اقترحها Prime Intellect، تُستخدم لتحديد ما إذا كان العقدة قد أكملت فعلياً التعلم الاستراتيجي 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 "تسلسل المراقبة ↔ تحديث السياسة". لأول مرة، يتم تحويل مسارات السلوك خلال عملية التدريب إلى كائنات قابلة للتحقق، وهو الابتكار الرئيسي لتحقيق توزيع جوائز التدريب بدون حاجة للثقة، مما يوفر مساراً قابلاً للتطبيق لبناء شبكة تدريب تعاونية لامركزية قابلة للتدقيق والتحفيز.
#SHARDCAST: بروتوكول تجميع الأوزان غير المتزامن وانتشاره
SHARDCAST هو بروتوكول لنشر الأوزان وتجميعها صممه Prime Intellect، ومُحسّن خصيصًا للبيئات الشبكية الحقيقية التي تعاني من عدم التزامن، والقيود على النطاق الترددي، وتغير حالات العقد. يجمع بين آلية نشر الغossip واستراتيجية التزامن المحلي، مما يسمح لعدة عقد بتقديم تحديثات جزئية باستمرار في حالات عدم التزامن، مما يحقق التقارب التدريجي للأوزان وتطور الإصدارات المتعددة. بالمقارنة مع الطرق المركزية أو المتزامنة AllReduce، يعزز SHARDCAST بشكل كبير من قابلية التوسع وقدرة التحمل في التدريب اللامركزي، وهو الأساس الرئيسي لبناء توافق الأوزان المستقر والتدريب المستمر المتكرر.
#OpenDiLoCo: إطار الاتصال غير المتزامن النادر
OpenDiLoCo هو إطار تحسين الاتصالات الذي طوره فريق Prime Intellect بناءً على مفهوم DiLoCo الذي اقترحته DeepMind، وهو مصمم خصيصًا للتحديات الشائعة في التدريب اللامركزي، مثل قيود النطاق الترددي، والتنوع في الأجهزة، وعدم استقرار العقد. يعتمد هيكله على التوازي في البيانات، من خلال بناء هياكل تخطيطية نادرة مثل Ring وExpander وSmall-World، مما يتجنب التكلفة العالية للاتصالات الناتجة عن التزامن العالمي، ويعتمد فقط على العقد المجاورة المحلية لإكمال تدريب النموذج المشترك. من خلال دمج التحديثات غير المتزامنة وآلية تحمل نقاط الانقطاع، يتيح OpenDiLoCo لأجهزة GPU الاستهلاكية والأجهزة الحافة المشاركة بشكل مستقر في مهام التدريب، مما يعزز بشكل كبير من إمكانية المشاركة في التدريب التعاوني العالمي، ويعتبر أحد البنى التحتية الأساسية للاتصالات لبناء شبكة تدريب لامركزية.
#PCCL: مكتبة الاتصال التعاوني
PCCL(Prime Collective Communication Library) هو مكتبة اتصالات خفيفة الوزن مصممة خصيصًا من قبل Prime Intellect لبيئة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تهدف إلى حل اختناقات التكيف في المكتبات التقليدية للاتصالات( مثل NCCL و Gloo) في الأجهزة غير المتجانسة والشبكات ذات النطاق الترددي المنخفض. يدعم PCCL التخطيط النادر، وضغط التدرجات، والتزامن منخفض الدقة، واستعادة النقاط المقطوعة، ويمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والعقد غير المستقرة، وهو مكون أساسي يدعم القدرة على الاتصال غير المتزامن لبروتوكول OpenDiLoCo. لقد عزز بشكل ملحوظ من قدرة تحمل عرض النطاق الترددي لشبكات التدريب وملاءمة الأجهزة، مما مهد الطريق لبناء شبكة تدريب تعاونية مفتوحة حقًا وموثوقة.
(# شبكة Prime Intellect والتحفيز وتقسيم الأدوار
أنشأت Prime Intellect شبكة تدريب يمكن التحقق منها، بدون إذن، وتحتوي على آلية حوافز اقتصادية، مما يتيح لأي شخص المشاركة في المهام والحصول على مكافآت بناءً على المساهمات الحقيقية. يعمل البروتوكول بناءً على ثلاث فئات من الأدوار الأساسية:
بتتبع هذه الفكرة، سأقوم بإنشاء تعليق:
حتى لو انغمسنا حتى الموت لن نلحق بالشركات الكبرى.