Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée

Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'effet d'application réel. Par rapport aux appels légers de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement des données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation de haute intensité, constituant ainsi le véritable « industrie lourde » de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.

L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster haute performance local, où tous les processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion des clusters, jusqu'au cadre d'entraînement, sont coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet d'optimiser l'efficacité du partage de mémoire, de la synchronisation des gradients et des mécanismes de tolérance aux pannes, ce qui la rend particulièrement adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle comme GPT et Gemini, avec des avantages en termes d'efficacité et de contrôle des ressources. Cependant, elle présente également des problèmes tels que le monopole des données, les barrières à l'entrée, la consommation d'énergie et les risques de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode dominante pour l'entraînement de modèles de grande taille, dont le cœur consiste à décomposer les tâches d'entraînement du modèle et à les répartir sur plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les limitations de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques « décentralisées » sur le plan physique, il reste néanmoins contrôlé, planifié et synchronisé par une institution centralisée, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, et utilise la technologie de bus d'interconnexion haute vitesse NVLink pour coordonner les sous-tâches par le biais d'un nœud principal. Les méthodes dominantes comprennent :

• Données parallèles : chaque nœud entraîne des données différentes, partageant les paramètres, nécessitant une correspondance des poids du modèle
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité
• Pipeline parallèle : exécution séquentielle par étapes, augmentation du débit
• Parallélisme de tenseurs : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité du parallélisme

L'entraînement distribué est une combinaison de « contrôle centralisé + exécution distribuée », comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de « bureaux » pour collaborer à l'accomplissement de tâches. Actuellement, presque tous les grands modèles de référence sont entraînés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques essentielles résident dans : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance collaborent pour accomplir des tâches d'entraînement sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour piloter la distribution et la collaboration des tâches, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographiques pour garantir l'honnêteté des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Difficulté d'hétérogénéité des appareils et de découpage : coordination difficile des appareils hétérogènes, faible efficacité de découpage des tâches.
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation de gradient évident
• Exécution de confiance manquante : absence d'environnement d'exécution de confiance, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : pas de centralisateur, distribution des tâches et mécanismes de retour d'exception complexes

L'entraînement décentralisé peut être compris comme : un groupe de volontaires du monde entier contribuant chacun à la puissance de calcul pour former le modèle en collaboration, mais le « véritable entraînement décentralisé à grande échelle réalisable » reste un défi d'ingénierie systémique impliquant plusieurs niveaux, tels que l'architecture système, le protocole de communication, la sécurité cryptographique, le mécanisme économique, la validation du modèle, etc. Cependant, la question de savoir si cela peut être « collaboratif et efficace + inciter à l'honnêteté + résultats corrects » est encore à un stade précoce d'exploration de prototypes.

L'apprentissage fédéré, en tant que forme de transition entre la distribution et la Décentralisation, met l'accent sur la conservation locale des données et l'agrégation centralisée des paramètres du modèle, ce qui le rend adapté aux scénarios axés sur la conformité à la confidentialité. L'apprentissage fédéré possède une structure d'ingénierie d'entraînement distribué et une capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données d'un entraînement décentralisé. Cependant, il dépend toujours d'une partie de coordination de confiance et ne possède pas les caractéristiques d'ouverture totale et de résistance à la censure. Il peut être considéré comme une solution de « décentralisation contrôlée » dans des scénarios de conformité à la confidentialité, avec des tâches d'entraînement, une structure de confiance et des mécanismes de communication relativement modérés, ce qui le rend plus adapté comme architecture de déploiement transitoire dans l'industrie.

Tableau comparatif des paradigmes d'entraînement AI ( Architecture technique × Incitations basées sur la confiance × Caractéristiques des applications )

Décentralisation entraînée : limites, opportunités et voies réalistes

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la formation décentralisée n'est pas adaptée à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure de la tâche, des exigences en ressources très élevées ou des difficultés de collaboration, elle n'est naturellement pas adaptée à être réalisée de manière efficace entre des nœuds hétérogènes et de confiance. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une haute mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile le découpage et la synchronisation efficaces sur un réseau ouvert ; les tâches avec des restrictions fortes sur la confidentialité des données et la souveraineté sont limitées par des contraintes légales et éthiques, ne pouvant pas être partagées ouvertement ; tandis que les tâches manquant de bases d'incitation à la collaboration manquent de motivation externe à la participation. Ces frontières constituent ensemble les limitations réelles de l'entraînement décentralisé actuel.

Mais cela ne signifie pas que l'entraînement décentralisé est un faux problème. En fait, dans les types de tâches légères, faciles à paralléliser et incitatives, l'entraînement décentralisé montre des perspectives d'application claires. Cela inclut, mais sans s'y limiter : l'ajustement fin LoRA, les tâches d'entraînement post-alignment comportemental, les tâches d'entraînement et d'annotation par crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs périphériques. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à la puissance de calcul hétérogène, ce qui les rend très adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

Aperçu de l'adéquation des tâches d'entraînement à la Décentralisation

Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de pointe de la formation décentralisée et de l'apprentissage fédéré, les projets blockchain représentatifs comprennent principalement Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research et Flock.io. En termes d'innovation technologique et de difficulté de mise en œuvre, Prime Intellect, Nous Research et Pluralis.ai ont proposé de nombreuses explorations originales en matière d'architecture système et de conception d'algorithmes, représentant ainsi les directions de recherche théorique de pointe actuelles ; tandis que les voies de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement claires, et des progrès d'ingénierie préliminaires peuvent déjà être observés. Cet article analysera successivement les technologies clés et les architectures d'ingénierie derrière ces cinq projets, et explorera davantage leurs différences et relations complémentaires dans le système de formation AI décentralisé.

Prime Intellect: Pionnier des réseaux collaboratifs d'apprentissage par renforcement vérifiables par trajectoire

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement AI sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et de recevoir des récompenses fiables pour sa contribution computationnelle. Prime Intellect espère construire un système d'entraînement AI décentralisé avec vérifiabilité, ouverture et un mécanisme d'incitation complet à travers trois grands modules : PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Une, Structure de la pile de protocoles Prime Intellect et valeur des modules clés

Deux, explication détaillée des mécanismes clés de l'entraînement de Prime Intellect

PRIME-RL: Architecture de tâches d'apprentissage par renforcement asynchrone découplée

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution de tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, conçu spécialement pour des réseaux hétérogènes et une participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, dé-couplant structurellement les processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement de poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment la boucle de tâches localement, et de collaborer via des interfaces standardisées avec des mécanismes de validation et d'agrégation. Par rapport aux processus d'apprentissage supervisé traditionnels, PRIME-RL est mieux adapté pour réaliser un entraînement flexible dans un environnement sans planification centrale, réduisant ainsi la complexité du système tout en posant les bases pour soutenir le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

TOPLOC: Mécanisme de validation des comportements d'entraînement léger

TOPLOC est le mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement effectué un apprentissage de stratégie efficace basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul complet du modèle, mais analyse les trajectoires de cohérence locale entre "séquence d'observation ↔ mise à jour de stratégie" pour réaliser une vérification de structure allégée. Il transforme pour la première fois les trajectoires comportementales du processus de formation en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour la distribution de récompenses d'apprentissage sans confiance, offrant une voie réalisable pour construire un réseau d'entraînement décentralisé, auditable et incitatif.

SHARDCAST: Protocole d'agrégation et de diffusion de poids asynchrone

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour des environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœuds variables. Il combine un mécanisme de propagation par gossip et une stratégie de synchronisation locale, permettant à plusieurs nœuds de soumettre continuellement des mises à jour partielles dans des états désynchronisés, réalisant ainsi une convergence progressive des poids et une évolution multi-version. Par rapport aux méthodes AllReduce centralisées ou synchronisées, SHARDCAST améliore considérablement l'évolutivité et la tolérance aux pannes de l'entraînement décentralisé, constituant la base essentielle pour établir un consensus de poids stable et des itérations d'entraînement continues.

OpenDiLoCo: cadre de communication asynchrone éparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de la communication développé et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, conçu spécifiquement pour faire face aux défis courants de l'entraînement décentralisé, tels que les limitations de bande passante, l'hétérogénéité des dispositifs et l'instabilité des nœuds. Son architecture est basée sur le parallélisme des données, en construisant des structures topologiques éparses telles que Ring, Expander et Small-World, évitant ainsi les coûts de communication élevés liés à la synchronisation globale, et permettant l'entraînement collaboratif des modèles en se basant uniquement sur les nœuds voisins locaux. En combinant des mises à jour asynchrones et un mécanisme de tolérance aux pannes, OpenDiLoCo permet aux GPU grand public et aux dispositifs en périphérie de participer de manière stable aux tâches d'entraînement, améliorant ainsi considérablement la participation à l'entraînement collaboratif mondial, et constitue l'une des infrastructures de communication clés pour construire un réseau d'entraînement décentralisé.

PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL est une bibliothèque de communication légère conçue sur mesure par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation des bibliothèques de communication traditionnelles sur des appareils hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge les topologies éparses, la compression de gradients, la synchronisation à faible précision et la reprise après interruption, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables. C'est un composant de base qui soutient la capacité de communication asynchrone du protocole OpenDiLoCo. Il améliore considérablement la tolérance à la bande passante du réseau d'entraînement et la compatibilité des appareils, ouvrant la voie à la communication de « dernier kilomètre » pour construire un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance.

Trois, le réseau d'incitation Prime Intellect et la répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau d'entraînement sans autorisation, vérifiable, doté d'un mécanisme d'incitation économique, permettant à quiconque de participer à des tâches et de recevoir des récompenses en fonction de contributions réelles. Le protocole fonctionne sur la base de trois types de rôles clés :

• Initiateur de la tâche : définir l'environnement d'entraînement, le modèle initial, la fonction de récompense et les critères de validation
• Nœud d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre des mises à jour de poids et des trajectoires d'observation
• Nœuds de validation : utiliser le mécanisme TOPLOC pour vérifier l'authenticité des comportements d'entraînement et participer au calcul des récompenses et à l'agrégation des stratégies.

Le processus central de l'accord comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la validation des trajectoires, l'agrégation des poids et la distribution des récompenses, formant ainsi un cercle d'incitation autour des « comportements d'entraînement réels ».

Quatre, INTELLECT-2 : Lancement du premier modèle d'entraînement décentralisé vérifiable.

Prime Intellect a lancé INTELLECT-2 en mai 2025, le premier grand modèle d'apprentissage par renforcement au monde formé par une collaboration de nœuds décentralisés, asynchrones et sans confiance, avec une échelle de paramètres atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été formé par la collaboration de plus de 100 nœuds GPU hétérogènes répartis sur trois continents, utilisant une architecture entièrement asynchrone, avec une durée d'entraînement de plus de 400 heures, démontrant la faisabilité et la stabilité d'un réseau de collaboration asynchrone. Ce modèle représente non seulement une percée en termes de performances, mais également la première mise en œuvre systématique du paradigme « entraînement égal consensus » proposé par Prime Intellect. INTELLECT-