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(、例えばNCCLやGloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおけ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実行可能で、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不要の協調トレーニングネットワークの構築に向けて"最後の1マイル"の通信基盤が整いました。
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用されます:
AIトレーニングパラダイムの進化：集中型から分散化への技術革新
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能力の投入、複雑なデータ処理プロセス、および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システムの構築における真の"重工業"です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方法は4つのカテゴリーに分けることができます: 集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデラル学習、および本稿で重点的に議論する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伝統的な方法であり、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からトレーニングフレームワークのすべてのコンポーネントは、統一された制御システムによって調整されて動作します。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います。効率が高く、リソースが制御可能な利点がありますが、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、複数のマシンに配分して協調的に実行することで、単一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」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、同期されており、高速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。主流な方法には以下が含まれます:
分散化トレーニングは「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」の従業員に指示してタスクを完了することに類似しています。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強い未来の道を示しています。そのコア特性は、複数の相互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、中央のコーディネーターなしでトレーニングタスクを共同で完了することができることです。通常はプロトコルによってタスクの配信と協力が駆動され、暗号的なインセンティブメカニズムによって貢献の誠実性が確保されます。このモデルが直面する主な課題には、
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して理解できますが、「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工学的課題であり、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。しかし、「協力的かつ効果的 + 誠実なインセンティブ + 結果の正確性」が実現できる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。
フェデレーテッドラーニングは、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と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を重視するシナリオ(に適しています。例えば、医療や金融)などです。フェデレーテッドラーニングは、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、同時に分散化トレーニングのデータ分散の利点も備えていますが、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が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 × 信頼インセンティブ × アプリケーション特性)
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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、または協力の難易度が高いため、異種の、信頼のないノード間で効率的に完了するのには天然に適していません。例えば、大規模モデルのトレーニングはしばしば高いメモリ、低遅延、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約が強いタスク(（医療、金融、機密データ)など）は、法律の遵守と倫理的制約に制限されており、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の基盤が欠けているタスク(（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、外部の参加動機を欠いています。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構成しています。
しかし、これは分散化トレーニングが偽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、インセンティブが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、行動整列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、リソース管理可能な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に高い並行性、低い結合性、そして異種計算能力に対する耐性を持っており、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の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ト学習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自の探求を提案しており、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の実現の道筋は比較的明確で、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に解析し、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についてさらに探討します。
プライムインテレクト:訓練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の分散化トレーニングシステムを構築しようとしています。
一、Prime Intellectプロトコルスタックの構造と重要なモジュールの価値
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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。強化学習を優先的に適用する対象とし、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は中央のスケジューリングがない環境で柔軟なトレーニングを実現するのに適しており、システムの複雑さを低減するとともに、マルチタスクの並行処理と戦略進化を支え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(信頼できる観察およびポリシー-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効果的な戦略学習を実行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、"観測系列 ↔ 戦略更新"の間の局所的一貫性の軌跡を分析することで、軽量構造の検証を完了します。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換することを初めて行い、信頼なしでの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、非同期、帯域幅が制限された、かつノードの状態が変化しやすい実際のネットワーク環境に最適化されています。これにより、gossip伝播メカニズムと局所的な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することを可能にし、重みの漸進的な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メソッドに比べて、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が提唱したDiLoCoの理念を基に独立して実装し、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帯域幅の制約、デバイスの異種性、ノードの不安定性といった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で、全体的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にのみ依存してモデルの協調トレーニングを完了することができます。非同期更新とチェックポイント耐障害機構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(、例えばNCCLやGloo)が異種デバイスや低帯域幅ネットワークにおけ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実行可能で、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不要の協調トレーニングネットワークの構築に向けて"最後の1マイル"の通信基盤が整いました。
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用されます:
プロトコルのコアプロセスには、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形成します。
! 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協力によって訓練されたものです。