AIトレーニングパラダイムの進化：集中制御から分散化協同への技術革命

AIの全価値連鎖において、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、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つのカテゴリに分けることができます：集中化トレーニング、分散トレーニング、フェデラルラーニング、そして本論文が重点的に議論する分散化トレーニングです。

! AIトレーニングパラダイムの進化:中央集権的な制御から分散型のコラボレーションへの技術革命

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。このような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おり、効率が高く、リソースが制御できる利点がありますが、同時にデータの独占、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方式であり、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して実行することで、単一のコンピュータ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"の特性を備えていますが、全体は依然として中心化された機関によって制御、調度、同期されています。高速ローカルエリアネットワーク環境で動作し、NVLinkの高速相互接続バス技術を通じて、マスター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トレーニングし、パラメータを共有する必要があり、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、強力なスケーラビリティを実現する
• パイプライン並行: ステージごとの直列実行、スループットの向上
• テンソル並列: マトリックス計算の詳細な分割、並列粒度の向上

分散化トレーニングは「集中制御+分散化実行」の組み合わせであり、同じボスが複数の「オフィス」の従業員にリモートで指揮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(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。

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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です。通常、プロトコルによってタスクの配布と協力が促進され、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には、以下が含まれます:

• デバイスの異種性と分割の難しさ: 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ことが困難です。
• 統一的な調整の欠如: 中央のスケジューラーがなく、タスクの配布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、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が、"協力的に効果的で+誠実を促し+結果が正しい"かどうかはまだ初期プロトタイプ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、医療や金融(のようなプライバシーコンプライアンスを重視するシナリオに適しています)。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、同時に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える特性は持っていません。プライバシーコンプライアンスのシナリオにおける「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、産業界の過渡的な展開アーキテクチャとしてより適しています。

AIトレーニングパラダイム全景比較表(技術アーキテクチャ×信頼インセンティブ×アプリケーション特性)

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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、リソースの要求が非常に高いか、協力が難しいため、異種の信頼でき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。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、高速なレイテンシ、そして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率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制限が強いタスク(、例えば医療、金融、機密データ)は、法的遵守と倫理的制約によって、オープンに共有することができません。協力のインセンティブの基盤が欠如しているタスク(、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トレーニング)は、外部からの参加の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約を構成しています。

しかし、これは分散化トレーニングが偽の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見通しを示しています。これには、LoRA微調整、行動整合型の後処理タスク(（RLHF、DPO)など）、データクラウドソーシングトレーニングとアノテーションタスク、リソース制御された小型基盤モデルのトレーニング、そして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、および異種計算能力を許容する特性を持っており、P2Pネットワーク、Swarmプロトコル、分散最適化器などの方法で協力的なトレーニングを行うのに非常に適しています。

分散型トレーニングタスクの適応性の概要

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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分野において、代表的なブロックチェーンプロジェクトは主に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見ると、Prime Intellect、Nous Research、および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の方向を代表しています。一方、GensynとFlock.ioの実装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: トレーニングトラックが検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者

Prime Intellectは、信頼を必要としないAIトレーニングネットワークを構築し、誰もがトレーニングに参加し、その計算貢献に対して信頼できる報酬を得られるようにすることに取り組んでいます。Prime Intellectは、PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCASTの3つの主要モジュールを通じて、検証可能でオープンな、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。

一、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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二、Prime Intellectトレーニングの重要なメカニズムの詳細

PRIME-RL:デカップリング型非同期強化学習タスクアーキテクチャ

PRIME-RLはPrime Intellectが分散化された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は中央スケジューリングのない環境での弾力的なトレーニングの実現により適しており、システムの複雑さを低減するだけでなく、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:軽量な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が提案したトレーニング可能な検証性のコアメカニズムであり、ノードが観測データに基づいて実際に有効な戦略学習を完了したかどうかを判断するためのものです。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」間の局所的一貫性の軌跡を分析することによって、軽量化された構造検証を完了します。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対象に変換する初めての試みであり、信頼なしにトレーニング報酬分配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: 非同期の重み集約および伝播プロトコル

SHARDCASTはPrime Intellectによって設計された重み伝播および集約プロトコルであり、非同期、帯域幅制限、ノード状態の変化が激し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のままで部分的な更新を持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。集中型や同期型の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ており、安定した重みの合意と持続的なトレーニングの反復を構築するためのコア基盤となっています。

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の理念に基づいて独立して実装し、オープンソース化した通信最適化フレームワークで、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、および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いており、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジー構造を構築することで、グローバルな同期の高い通信コストを回避し、局所的な隣接ノードに依存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はコンシューマーグレードのGPUと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基盤の一つです。

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(であるNCCLやGloo)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、チェックポイント復元をサポートし、コンシューマー向けGPUや不安定なノードで動作し、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。これにより、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が大幅に向上し、真にオープンで信頼を必要としない協調トレーニングネットワークを構築するための「最後の一マイル」の通信基盤が整いました。

三、Prime Intellect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、三つの主要な役割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
• バリデーションノード: 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。

プロトコルのコアプロセスには、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)および報酬の配布が含まれ、「真のトレーニング行動」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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