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による協調トレーニングで作成された強化学習の大規模モデルであり、パラメータの規模は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トレーニングされ、完全非同期アーキテクチャを使用し、トレーニング時間は400時間を超え、非同期協調ネットワークの実現可能性と安定性を示しました。このモデルは、性能上の突破だけでなく、Prime Intellectが提唱した「トレーニング即ちコンセンサス」というパラダイムの初のシステム実装でもあります。INTELLECT-
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AIトレーニングパラダイムの進化：集中管理から分散化協同への技術革命
AIトレーニングパラダイムの進化：中央集権的制御から分散化協調への技術革命
AIの全価値チェーンにおいて、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プロセスであり、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。推論段階で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リソースの投入、複雑なデータ処理フロー、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」となります。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集中化トレーニング、分散型トレーニング、フェデラルラーニング、および本稿で重点的に議論する分散化トレーニングの4つのカテゴリに分類できます。
! 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伝統的な方法で、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が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は、メモリ共有、勾配同期、およびフォールトトレランスメカニズムの効率を最適化し、GPT、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を持っていますが、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、複数のマシンに分配して協調実行することで、単一のマシン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」の特性を持っていますが、全体は依然として中央集権的な機関によって制御、スケジュール、および同期されています。通常、高速のローカルエリアネットワーク環境で動作し、NVLinkの高速インターコネクトバス技術を通じて、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:
分散化トレーニングは「集中管理 + 分散化実行」の組み合わせであり、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」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。
分散化トレーニングは、よりオープンで検閲に対する耐性を持つ未来の道筋を示しています。その中核的な特徴は、複数の相互に信頼しないノードが中央のコーディネーターなしに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推進され、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。このモデルが直面している主な課題には:
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て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、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に関わる体系的なエンジニアリングの課題です。しかし、「協力的に効果的で + 誠実を奨励し + 結果が正しい」かどうかは、まだ初期の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移行形態として、データのローカル保持、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が重要視され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な協調能力を持ちながら、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、依然として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抵抗す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、および通信メカニズムにおいて比較的穏やかであり、産業界の移行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。
AI トレーニングパラダイムの全景比較表(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)
! 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
分散型トレーニングの境界、機会、現実
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。特定のシナリオにおいては、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は本質的に適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングは、通常、高いメモリ、低レイテンシ、および高速帯域幅に依存しており、オープンネットワークで効率的に分割・同期することが難しいです。データのプライバシーと主権に制約が強いタスクは、法的なコンプライアンスと倫理的な制約に制限されており、オープン共有ができません。また、協力のインセンティブが不足しているタスクは、外部の参加動機が欠けています。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形成しています。
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ものではありません。実際、構造が軽量で、並行性が高く、インセンティブがあるタスクタイプでは、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、行動整合性を持つ後トレーニングタスク、データクラウドソーシングのトレーニングとアノテーションタスク、リソース制御可能な小型基礎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が、これに限りません。これらのタスクは一般的に高い並行性、低いカップリング、異種計算能力に対する耐性を備えており、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調トレーニングを行うのに非常に適しています。
分散化トレーニングタスク適合性総覧表
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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が含まれています。技術革新性とエンジニアリングの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求を提案し、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の実現手法は比較的明確で、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について順次解析し、分散化AIトレーニングシステムにおけるそれらの違いと相補的関係についてさらに探討します。
プライムインテレクト:トレーニング軌跡検証可能な強化学習協調ネットワークの先駆者
Prime Intellectは、誰でも参加できる信頼不要のAIトレーニングネットワークを構築することに取り組んでおり、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することを目指しています。
一、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と主要モジュールの価値
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二、Prime Intellectトレーニングの主要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あり、異構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、ウェイト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。従来の監督学習プロセスと比較して、PRIME-RLは中央調整のない環境で柔軟なトレーニングを実現するのにより適しており、システムの複雑さを低下させるだけでなく、マルチタスクの並行処理と戦略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、ある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、軽量な構造検証を完了します。これは、トレーニングプロセス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筋を提供します。
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、ノードの状態が変わりやすいリアルなネットワーク環境のために最適化されています。それはgossip伝播メカニズムと局所的同期戦略を組み合わせ、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方式と比較して、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を構築するための核心的な基盤です。
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が提唱したDiLoCoの理念に基づいて独立に実装し、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、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き、Ring、Expander、Small-Worldなどの疎なトポロジ構造を構築することで、グローバル同期の高い通信オーバーヘッドを回避し、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完了できます。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はコンシューマ向けGPUやエッジデバイスも安定してトレーニングタスクに参加できるようにし、世界的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は疎トポロジー、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ており、コンシューマー向けGPUや不安定なノードで実行可能です。これはOpenDiLoCoプロトコルの非同期通信機能を支える基本コンポーネントです。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調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」の通信基盤を構築しました。
三、Prime Intellectインセンティブネットワークと役割分担
Prime Intellectは、許可不要で検証可能、経済的インセンティブ機構を備えたトレーニングネットワークを構築し、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ようにします。プロトコルの運用は、3つのコアロールに基づいています:
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、軌跡の検証、重みの集約、報酬の配布が含まれ、「実際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ています。
! 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
四、INTELLECT-2: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による協調トレーニングで作成された強化学習の大規模モデルであり、パラメータの規模は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トレーニングされ、完全非同期アーキテクチャを使用し、トレーニング時間は400時間を超え、非同期協調ネットワークの実現可能性と安定性を示しました。このモデルは、性能上の突破だけでなく、Prime Intellectが提唱した「トレーニング即ちコンセンサス」というパラダイムの初のシステム実装でもあります。INTELLECT-
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