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の全価値連鎖において、モデル訓練はリソース消費が最も大きく、技術的なハードルも最高の段階であり、モデルの能力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、訓練プロセスは継続的な大規模な計算力投入、複雑なデータ処理プロセス、そして高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステム構築の真の「重工業」となります。アーキテクチャのパラダイムから見ると、訓練方式は集中化訓練、分散化訓練、フェデラルラーニング、そして本論文で重点的に議論する分散化訓練の4つのカテゴリーに分かれます。

集中化トレーニングは最も一般的な伝統的な方法であり、単一の機関がローカル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、基盤となるソフトウェア、クラスターのスケジューリングシステムから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により、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率が最適化され、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、効率が高くリソースが制御可能な利点がありますが、同時にデータ独占、リソースの壁、エネルギー消費、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トレーニングの主流な方法であり、その核心はモデルのトレーニングタスクを分解し、複数のマシンに分配して協調実行することにより、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」の特徴を備えていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御され、スケジュール管理および同期が行われ、通常は高速なローカルエリアネットワーク環境で実行されます。NVLink高速相互接続バス技術を通じて、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:

• データ並列:各ノードが異なるデータをトレーニングし、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る
• モデルの並列化: 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
• パイプライン並行: フェーズごとの直列実行でスループットを向上
• テンソル並列: マトリックス計算の細かい分割、並列粒度を向上させる

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、同じボスが遠くから複数の"オフィス"の従業員に指示を出してタスクを完了させ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、プロトコルによってタスクの配布と協力が駆動され、暗号化された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。このモデルが直面する主な課題は次のとおりです:

• デバイスの異種性と分割の困難: 異種デバイスの調整が難しく、タスクの分割効率が低い
• 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である
• 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、グローバルなボランティアのグループがそれぞれ計算能力を提供してモデルを協調してトレーニングすることとして理解できますが、「実際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、モデル検証などの複数のレベルに関わるシステム的なエンジニアリング課題であり、「協調的に効果的 + 誠実に報酬を与え + 結果が正しい」かどうかは、まだ初期プロトタイプの探索段階にあります。

フェデラルラーニングは、分散型と分散化の間の過渡的な形態として、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(、例えば医療、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備えながら、分散化トレーニングのデータ分散の利点も持っていますが、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強い特性はありません。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、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムのすべてにおいて比較的穏やかであり、産業界における過渡的な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、機会と現実の道

トレーニングパラダイムの観点から見ると、分散化トレーニングはすべてのタスクタイプには適していません。あるシナリオでは、タスク構造が複雑で、リソースの需要が非常に高いか、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自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通常、高いメモリ、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内で効果的に分割および同期することが困難です。データのプライバシーや主権制限が強いタスクは、法的コンプライアンスや倫理的制約に制限され、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欠如しているタスクは外部の参加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限を構成しています。

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、並列処理が容易で、インセンティブを与えられ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、行動整合性に関連する後処理タスク(（例えばRLHF、DPO)）、データクラウドソーシングによるトレーニングおよびアノテーションタスク、リソースコントロール可能な小型基盤モデルのトレーニング、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、低い結合性、異種計算能力に対する耐性を持っており、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索を提案しており、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の実現経路は比較的明確であり、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核心技術とエンジニアリングアーキテクチャを順次解析し、分散化AIトレーニング体系におけるそれらの違いと相補関係をさらに探討します。

プライム・インテレクト: 訓練軌跡可検証の強化学習協調ネットワーク先駆者

Prime Intellectは、誰でも参加できる信頼を必要としないAIトレーニングネットワークの構築に取り組んでおり、その計算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、検証可能性、オープン性、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の構築を目指しています。

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のトレーニングの重要なメカニズムの詳細解説

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、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。強化学習を優先的な適応対象として採用し、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、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るようにし、標準化されたインターフェースを介し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は無中心スケジューリング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するとともに、マルチタスクの並行処理と戦略の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はPrime Intellectが提唱したトレーニングの検証可能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、「観測シーケンス↔戦略更新」間の局所的一貫性の軌跡を分析することによって軽量な構造検証を実現します。これはトレーニングプロセス中の行動軌跡を検証可能なオブジェクトに変換する初めての試みであり、信頼なしでトレーニング報酬の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化協力トレーニング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: 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プロトコルで、非同期、帯域幅制限、ノードの状態が変化しやすい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性を大幅に向上させ、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です。

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の提唱したDiLoCo理念を独立して実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークです。分散化されたトレーニングにおいて一般的な帯域幅の制約、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などの疎なトポロジ構造を構築することで、グローバル同期による高通信コストを回避し、局所的な隣接ノードのみに依存してモデルの協調トレーニングを実現します。非同期更新とチェックポイント耐障害機構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、グローバルな協力トレーニングの参加可能性を大幅に向上させ、分散化された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あり、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、低精度同期および中断回復をサポートし、コンシューマー向けGPUや不安定なノード上で実行可能であり、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。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顕著に向上させ、真にオープンで信頼不要の協同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"の通信基盤を整備しました。

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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、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、許可不要で検証可能、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運営されます:

• タスク発起者: トレーニング環境、初期モデル、報酬関数と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、ウェイトの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、報酬の計算と戦略の集約に参加する

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、軌跡の検証、重みの集約(SHARDCAST)と報酬の配布を含み、"リアルトレーニング行動"を中心に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:最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を必要としない分散化ノード協力によって訓練された強化学習大モデルで、パラメータ規模は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調訓練され、完全非同期アーキテクチャを使用して訓練時間が