Le Saint Graal de Crypto AI : Exploration à la pointe de la formation décentralisée

Dans la chaîne de valeur totale de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus consommatrice de ressources et la plus exigeante en termes de technologie, déterminant directement les limites de capacité des modèles et l'efficacité des applications réelles. Comparé à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes architecturaux, 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 dans un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration approfondie 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 très adaptée à l'entraînement de modèles à grande échelle tels que GPT et Gemini, avec l'avantage d'une haute efficacité et d'une gestion des ressources, mais présente également des problèmes de monopole des données, de barrières à l'entrée, de consommation d'énergie et de risques de point unique.

L'entraînement distribué est la méthode principale pour l'entraînement des grands modèles actuellement. Son principe fondamental est de décomposer la tâche d'entraînement du modèle, puis de la distribuer à plusieurs machines pour une exécution collaborative, afin de surmonter les goulets d'étranglement en matière de calcul et de stockage d'une seule machine. Bien qu'il présente des caractéristiques "distribuées" sur le plan physique, l'ensemble est toujours contrôlé, orchestré et synchronisé par des institutions centralisées, fonctionnant souvent dans un environnement de réseau local à haute vitesse, et utilisant la technologie de bus interconnecté à haute vitesse NVLink, le nœud principal coordonnant de manière centralisée les sous-tâches. Les méthodes principales incluent :

• Parallélisme des données : chaque nœud entraîne différents paramètres de données partagés, doit correspondre aux poids du modèle.
• Parallélisme de modèle : déployer différentes parties du modèle sur différents nœuds pour réaliser une forte extensibilité.
• Pipeline parallèle : exécution en série par étapes, amélioration du débit
• Parallélisme tensoriel : segmentation fine du calcul matriciel, amélioration de la granularité parallèle

L'entraînement distribué est une combinaison de "contrôle centralisé + exécution distribuée", comparable à un même patron dirigeant à distance plusieurs employés de "bureau" pour collaborer à l'accomplissement d'une tâche. Actuellement, presque tous les grands modèles principaux sont formés de cette manière.

La formation décentralisée représente un chemin futur plus ouvert et résistant à la censure. Ses caractéristiques clés sont : plusieurs nœuds qui ne se font pas confiance collaborent pour accomplir des tâches de formation sans coordinateur central, généralement en utilisant des protocoles pour distribuer les tâches et collaborer, et en s'appuyant sur des mécanismes d'incitation cryptographique pour garantir l'intégrité des contributions. Les principaux défis auxquels ce modèle est confronté incluent :

• Hétérogénéité des appareils et difficulté de découpage : la coordination entre appareils hétérogènes est difficile, et l'efficacité de la découpe des tâches est faible.
• Goulot d'étranglement de l'efficacité de communication : communication réseau instable, goulot d'étranglement de synchronisation des gradients évident
• Exécution fiable manquante : absence d'un environnement d'exécution fiable, difficile de vérifier si les nœuds participent réellement au calcul.
• Manque de coordination unifiée : pas de coordonnateur central, distribution des tâches, mécanisme de retour en arrière complexe

La formation décentralisée peut être comprise comme : un groupe de bénévoles du monde entier, chacun contribuant à la puissance de calcul pour entraîner le modèle en collaboration, mais la "vraie formation décentralisée à grande échelle" reste un défi systémique d'ingénierie, impliquant l'architecture système, les protocoles de communication, la sécurité cryptographique, les mécanismes économiques, la validation des modèles, et d'autres niveaux. Cependant, la question de savoir si cela peut être "collaboratif et efficace + inciter 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 qui se concentrent sur la conformité à la confidentialité. L'apprentissage fédéré possède la structure d'ingénierie de l'entraînement distribué et la capacité de collaboration locale, tout en bénéficiant des avantages de la dispersion des données de l'entraînement décentralisé, mais il dépend toujours d'une partie coordinatrice 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 les scénarios de conformité à la confidentialité, relativement modérée en termes de tâches d'entraînement, de structures de confiance et de mécanismes de communication, ce qui le rend plus approprié comme architecture de déploiement transitoire pour l'industrie.

Décentralisation des frontières, opportunités et voies réelles de la formation

D'un point de vue des paradigmes d'entraînement, la Décentralisation de l'entraînement ne convient pas à tous les types de tâches. Dans certains scénarios, en raison de la complexité de la structure des tâches, des besoins en ressources extrêmement élevés ou de la difficulté de collaboration, il n'est naturellement pas adapté pour être réalisé efficacement entre des nœuds hétérogènes et non fiables. Par exemple, l'entraînement de grands modèles dépend souvent d'une grande mémoire vidéo, d'une faible latence et d'une bande passante élevée, ce qui rend difficile la découpe et la synchronisation efficaces dans un réseau ouvert ; les tâches fortement limitées par la confidentialité des données et les restrictions de souveraineté sont soumises à des contraintes juridiques et éthiques, rendant impossible le partage ouvert ; tandis que les tâches manquant d'incitations à la collaboration n'ont pas de motivation externe pour 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 légers en structure, faciles à paralléliser et pouvant être incitatifs, l'entraînement décentralisé montre un potentiel d'application clair. Cela inclut, mais sans s'y limiter : le fine-tuning LoRA, les tâches de post-formation d'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation par crowdsourcing des données, l'entraînement de petits modèles de base contrôlables en ressources, ainsi que les scénarios d'entraînement collaboratif impliquant des dispositifs en périphérie. Ces tâches présentent généralement des caractéristiques de haute parallélisation, de faible couplage et de tolérance à l'hétérogénéité de la puissance de calcul, ce qui les rend particulièrement adaptées à l'entraînement collaboratif via des réseaux P2P, des protocoles Swarm, des optimiseurs distribués, etc.

Décentralisation entraînement classique projet analyse

Actuellement, dans le domaine de pointe de la Décentralisation et de l'apprentissage fédéré, les projets de blockchain représentatifs incluent 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 les directions de recherche théorique de pointe ; tandis que les chemins de mise en œuvre de Gensyn et Flock.io sont relativement clairs, montrant déjà des progrès d'ingénierie préliminaires.

Prime Intellect : pionnier des réseaux de coopération d'apprentissage renforcé vérifiables par des trajectoires d'entraînement

Prime Intellect s'engage à construire un réseau d'entraînement d'IA sans confiance, permettant à quiconque de participer à l'entraînement et d'obtenir des récompenses fiables pour ses contributions computationnelles. Prime Intellect espère construire un système d'entraînement décentralisé d'IA avec vérifiabilité, ouverture et un mécanisme d'incitation complet grâce à trois modules : PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

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

1. PRIME-RL : architecture de tâche d'apprentissage par renforcement asynchrone découplé

PRIME-RL est un cadre de modélisation et d'exécution des tâches personnalisé par Prime Intellect pour des scénarios d'entraînement décentralisés, spécialement conçu pour les réseaux hétérogènes et la participation asynchrone. Il utilise l'apprentissage par renforcement comme objet d'adaptation prioritaire, découplant structurellement le processus d'entraînement, d'inférence et de téléchargement des poids, permettant à chaque nœud d'entraînement de compléter indépendamment sa boucle de tâches en local, tout en collaborant 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 à la mise en œuvre d'un entraînement flexible dans un environnement sans ordonnance centralisée, réduisant ainsi la complexité du système et établissant une base pour prendre en charge le parallélisme des tâches multiples et l'évolution des stratégies.

2. TOPLOC: Mécanisme de validation du comportement d'entraînement léger

TOPLOC est un mécanisme central de vérifiabilité de formation proposé par Prime Intellect, utilisé pour déterminer si un nœud a réellement accompli un apprentissage de stratégie valide basé sur des données d'observation. Contrairement à des solutions lourdes comme ZKML, TOPLOC ne dépend pas du recalcul de l'intégralité du modèle, mais réalise une vérification légère en analysant les trajectoires de cohérence locale entre "séries d'observation ↔ mise à jour de stratégie". Il transforme pour la première fois les trajectoires de comportement au cours du processus de formation en objets vérifiables, ce qui constitue une innovation clé pour réaliser une distribution de récompenses d'apprentissage sans confiance, offrant une voie réalisable pour construire un réseau de formation collaboratif décentralisé, auditables et incitatifs.

3. SHARDCAST : protocole d'agrégation et de propagation des poids asynchrones

SHARDCAST est un protocole de propagation et d'agrégation de poids conçu par Prime Intellect, optimisé pour les environnements réseau réels asynchrones, à bande passante limitée et avec des états de nœud changeants. Il combine un mécanisme de propagation 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 construire un consensus de poids stable et une itération d'entraînement continue.

4. OpenDiLoCo: Cadre de communication asynchrone sparse

OpenDiLoCo est un cadre d'optimisation de communication développé et open source par l'équipe Prime Intellect, basé sur le concept DiLoCo proposé par DeepMind, spécialement conçu pour relever les défis courants liés à la bande passante limitée, à l'hétérogénéité des appareils et à l'instabilité des nœuds dans l'entraînement décentralisé. Son architecture est basée sur la parallélisation 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 du modèle en ne s'appuyant que sur des 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 périphériques 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 des réseaux d'entraînement décentralisés.

5. PCCL: Bibliothèque de communication collaborative

PCCL est une bibliothèque de communication légère spécialement conçue par Prime Intellect pour un environnement d'entraînement AI décentralisé, visant à résoudre les goulets d'étranglement d'adaptation rencontrés par les bibliothèques de communication traditionnelles sur des dispositifs hétérogènes et des réseaux à faible bande passante. PCCL prend en charge la topologie sparse, la compression de gradient, la synchronisation à faible précision et la reprise à partir de points de contrôle, et peut fonctionner sur des GPU grand public et des nœuds instables, constituant le composant sous-jacent 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 dispositifs, ouvrant la voie à la construction d'un réseau d'entraînement collaboratif véritablement ouvert et sans confiance en surmontant "le dernier kilomètre" de l'infrastructure de communication.

Prime Intellect réseau d'incitation et répartition des rôles

Prime Intellect a construit un réseau de formation sans autorisation, vérifiable et 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
• Nœuds d'entraînement : exécuter un entraînement local, soumettre les mises à jour de poids et observer les trajectoires
• 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 du protocole comprend la publication des tâches, l'entraînement des nœuds, la vérification des trajectoires, l'agrégation des poids et la distribution des récompenses, formant un cercle de motivation autour du "comportement d'entraînement réel".

INTELLECT-2 : Publication 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 taille de paramètre atteignant 32B. Le modèle INTELLECT-2 a été entraîné par la collaboration de plus de 100 nœuds hétérogènes GPU répartis sur trois continents, utilisant une architecture complètement asynchrone, avec une durée d'entraînement de plus de 400 heures, démontrant la faisabilité et la stabilité du réseau de collaboration asynchrone. Ce modèle représente non seulement une percée en termes de performance, mais également la première mise en œuvre systématique du paradigme "l'entraînement est un consensus" proposé par Prime Intellect. INTELLECT-2 intègre les modules de protocole clés tels que PRIME-RL, TOPLOC et SHARDCAST, marquant la première réalisation de l'ouverture, de la vérifiabilité et de... du processus d'entraînement dans un réseau de formation décentralisé.