分散型トレーニングは人工知能における画期的なフロンティアであり、ブロックチェーンの原理をAI時代に拡張すると同時に、グローバルに協調する知的生産システムの基礎を築く。このパラダイムシフトは、AIのバリューチェーンにおける重大な課題に対処するもので、モデルのトレーニングは依然として最も資源集約的で技術的に厳しい段階であり、モデルの最終的な能力と実用的な応用を決定する。
現在、4つの主要なトレーニング・アーキテクチャがこの分野を支配している：
1.**集中型トレーニング**：従来のアプローチでは、単一のエンティティがローカルの高性能クラスタ上ですべてのトレーニング処理を行う。効率的で制御しやすい反面、データの独占、リソースの障壁、シングルポイントの脆弱性などの問題がある。
2.**分散トレーニング**：集中制御を維持しながら複数のマシンにタスクを分割する、大規模モデル向けの主流アプローチ。データ並列、モデル並列、パイプライン並列、テンソル並列などの手法がある。
3.**分散型トレーニング**：オープン性と検閲への耐性を強調する新たな道筋で、信頼できないノードが中央の調整なしに協力する。主な課題には、デバイスの不均一性、通信のボトルネック、信頼できる実行の欠如、調整の複雑さなどがある。
4.**連合学習**：分散型学習の工学的構造と分散型データの利点を組み合わせた移行モデルで、特にプライバシーを重視するアプリケーションに適している。
分散型トレーニングの先駆的なプロジェクトには、Prime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research、Flock.ioなどがあり、それぞれがユニークな技術的アプローチを提供している：
- プライム・インテレクト**は、PRIME-RLフレームワーク、TOPLOC検証、SHARDCAST重み集約プロトコルを通じて、検証可能な強化学習に焦点を当てている。
- **Pluralis.ai**は、プロトコル学習コンセプトを通じて、非同期モデル並列性と構造圧縮を探求している。
- Gensyn**は、RL SwarmシステムとProof-of-Learningメカニズムにより、トレーニングタスクの検証可能な実行レイヤーを構築する。
- ヌース・リサーチ**は、サイケ・ネットワークとDisTrOオプティマイザを通じて認知進化を重視している。
- **Flock.io**はブロックチェーン・ベースの連携でフェデレーテッド・ラーニングを強化する。
エコシステムには、Bagel（zkLoRA検証）、Pond（GNN微調整）、RPS Labs（DeFiアプリケーション）といったトレーニング後のソリューションも含まれ、インフラから展開までの完全なバリューチェーンを形成している。
この分野が発展するにつれて、分散型トレーニングは技術的なハードルと計り知れない可能性の両方に直面している。すべてのタスクタイプに適しているわけではないが、LoRAの微調整、RLHF/DPOのアライメントタスク、エッジデバイスのコラボレーションのような軽量で並列化可能なシナリオでは特に有望である。ブロックチェーンの信頼メカニズムとAIの計算需要の融合は、最終的にオープンで協調的なインテリジェンス開発のための新しいパラダイムを生み出すかもしれない。
