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において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、疎トポロジー、勾配圧縮、低精度同期、および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実行可能であり、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信機能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の互換性を著しく向上させ、真にオープンで信頼の必要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1マイル」の通信基盤を解消しました。
三、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、三つのコアロールに基づいて運営されます:
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新
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アプリケーションの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、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、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、トレーニング方法は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、そして分散化トレーニング。
! 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、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、高効率で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、単一障害点リスクなどの問題も抱えています。
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、複数のマシンに配布して共同実行することによって、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」の特性を持っているものの、全体は依然として中央集権的な機関によって制御され、スケジューリングおよび同期されており、高速なローカルエリアネットワーク環境で動作することが一般的です。NVLink高速相互接続バス技術を介して、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:
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、同じボスが遠隔で複数の「オフィス」の従業員に指示を出してタスクを協力して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を示しています。その核心的特徴は、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信と協力が促進され、暗号的なインセンティブメカニズムを借り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以下の通りです:
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レベルに関わります。しかし、「協力的かつ効果的 + 誠実なインセンティブ + 結果が正しい」ことが可能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過渡的な形態であり、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、プライバシー遵守が重視されるシーン(、例えば医療や金融)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局所的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、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性がある特性は持っていません。プライバシー遵守のシーンにおける「制御された分散化」ソリューションとして見ることができ、トレーニングタスク、信頼構造、通信メカニズムにおいて比較的穏やかであり、産業界の移行的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全景比較表(技術アーキテクチャ × 信頼のインセンティブ × アプリケーションの特性)
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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。特定のシナリオでは、タスク構造が複雑で、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天然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、低遅延、高速バンド幅に依存しており、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は困難です。データプライバシーと主権の制約が強いタスク(（医療、金融、機密データ)など）は、法的コンプライアンスと倫理的制約により、オープンに共有することができません。また、協力のインセンティブが欠如しているタスク(（企業のクローズドソースモデルや内部プロトタイプのトレーニング)など）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約を形成しています。
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わけではありません。実際、構造が軽量で並列化が容易で、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可能性を示しています。これには、LoRA微調整、行動整合型後トレーニングタスク(、RLHF、DPO)、データクラウドソーシングトレーニングとラベリングタスク、リソースが制御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などが含まれます。これらのタスクは一般的に高い並列性、低い結合性、および異種コンピューティング能力に対する耐性を持つ特性を持っており、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を含んでいます。技術革新性とエンジニアリング実現の難易度から見ると、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、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れらの違いと相補関係をさらに探求します。
プライムインテレクト:トレーニング軌跡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、誰もが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の三つのモジュールを通じて、検証可能でオープン、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トレーニングの重要なメカニズムの詳細
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および実行フレームワークであり、異種ネットワークおよび非同期参加のために設計されています。強化学習を優先適合オブジェクトとして採用し、トレーニング、推論、および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、標準化されたインターフェースを介して検証および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は中央集権的な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を実現するのにより適しており、システムの複雑さを低減し、多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によって提案された訓練可能な検証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ポリシー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 ↔ ポリシー更新"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、訓練プロセス中の行動の軌跡を検証可能なオブジェクトに変えることに初めて成功し、信頼のない訓練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型協力訓練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が設計した重み伝播と集約プロトコルであり、非同期、帯域幅制限、および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の提案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、分散化訓練における帯域幅制限、デバイスの異種性、ノードの不安定性などの一般的な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ー構造を構築することによって、グローバルな同期による高い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訓練を完了します。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やエッジデバイスが安定して訓練タスクに参加できるようにし、世界的な協力訓練の参加可能性を大幅に向上させ、分散化訓練ネットワークを構築するための重要な通信インフラの一つとなっています。
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において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、疎トポロジー、勾配圧縮、低精度同期、および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実行可能であり、OpenDiLoCoプロトコルの非同期通信機能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の互換性を著しく向上させ、真にオープンで信頼の必要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1マイル」の通信基盤を解消しました。
三、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、三つのコアロールに基づいて運営されます:
プロトコルの核心プロセスは、タスクの発行、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)および報酬の配布を含み、「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。
! 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不要の分散化ノードの協力によってトレーニングされた強化学習の大規模モデルで、パラメータの規模は32Bに達します。INTELLECT-2モデルは広範囲にわたって