Посилене навчання переосмислює децентралізований ШІ: від мережі обчислювальної потужності до інтелектуальної еволюції

当前 AI розвиток перебуває на критичному переломному етапі. Великі моделі вже перейшли від простого “модульного підгонки” до “структурованого логічного мислення”, а ядром цієї трансформації є технологія підкріпленого навчання. З’явлення DeepSeek-R1 ознаменувало зрілість цієї зміни — підкріплене навчання більше не є лише інструментом тонкої настройки, а стало основним шляхом підвищення здатності систем до логічних висновків. Одночасно, Web3 через децентралізовані обчислювальні мережі та криптовалютну систему стимулів перебудовує виробничі відносини з AI. Столкнення цих двох сил породжує несподівані хімічні реакції: потреба підкріпленого навчання у розподіленому зразкуванні, сигналах винагороди та верифікованому тренуванні ідеально поєднується з децентралізованою співпрацею, розподілом стимулів та можливістю аудиту на блокчейні.

У цій статті з технічних принципів підкріпленого навчання розкриємо його глибоку логіку взаємодії з структурою Web3, а через практичні кейси передових проектів — Prime Intellect, Gensyn, Nous Research — продемонструємо можливості та перспективи децентралізованих мереж підкріпленого навчання.

Тришарова архітектура підкріпленого навчання: від теорії до застосування

Теоретична база: як підкріплене навчання рухає еволюцію AI

Підкріплене навчання за своєю суттю — це парадигма “метод проб і помилок”. Через цикл “взаємодія з навколишнім середовищем → отримання винагороди → корекція стратегії” модель стає все більш розумною з кожною ітерацією. Це кардинально відрізняється від традиційного навчання з учителем, яке залежить від позначених даних — підкріплене навчання дозволяє AI самостійно покращуватися на основі досвіду.

Повна система підкріпленого навчання включає три ключові ролі:

• Стратегічна мережа (policy network) — “мозок”, що приймає рішення, генерує дії залежно від стану середовища
• Зразки досвіду (rollout) — виконавець, що взаємодіє з середовищем і генерує тренувальні дані
• Навчальний модуль (learner) — обробляє зібрані дані, обчислює градієнти та оновлює стратегію

Найважливішим відкриттям є те, що: процес зразкування може бути повністю паралельним, тоді як оновлення параметрів вимагає централізованої синхронізації. Це відкриває двері для децентралізованого тренування.

Огляд тренувального процесу сучасних LLM: трьохетапна структура

Сучасне тренування великих мовних моделей поділено на три послідовних етапи, кожен з яких виконує свою роль:

Попереднє навчання (Pre-training) — побудова моделі світу
На мільярдних масивах даних з використанням самонавчання створюється базовий рівень універсальних навичок моделі. Цей етап вимагає тисяч GPU, високих комунікаційних витрат (80-95%), і є природно централізованим через великі хмарні провайдери.

Тонка настройка (Supervised Fine-tuning) — інжекція спеціалізованих навичок
На менших датасетах вводяться конкретні задачі, витрати — 5-15%. Хоча можлива розподілена реалізація, синхронізація градієнтів залишається централізованою, що обмежує децентралізацію.

Післятренувальний етап (Post-training) — формування логіки та цінностей
Тут активно застосовується підкріплене навчання, зокрема RLHF, RLAIF, GRPO. Витрати — лише 5-10%, але цей етап суттєво підвищує логічність, безпеку та узгодженість моделі. Головна перевага — підтримка асинхронного розподіленого виконання, де вузли не повинні мати повний ваговий набір, а верифіковані обчислення і механізми стимулів на блокчейні дозволяють створити відкриту децентралізовану мережу тренування.

Чому саме посттренування найбільш підходить для Web3?
Бо потреба у зразкуванні (rollout) — “безмежна” — створювати більше логічних траєкторій, щоб модель ставала розумнішою. Зразкування — найпростіше розподіляти по всьому світу, і воно не вимагає частих комунікацій між вузлами.

Еволюція технологій підкріпленого навчання: від RLHF до GRPO

П’ятиетапний процес підкріпленого навчання

Етап 1: Генерація даних (Policy Exploration)
Стратегічна модель у заданому запиті генерує кілька ланцюгів логіки, що слугують зразками для подальшої оцінки переваг. Ширина цього етапу визначає різноманітність дослідження.

Етап 2: Зворотній зв’язок (RLHF / RLAIF)

• RLHF: людина порівнює відповіді моделі і обирає кращу. Це ключовий етап для GPT-3.5 → GPT-4, але дорого і важко масштабувати.
• RLAIF: автоматизація за допомогою AI-експертів або правил, що дозволяє масштабувати. OpenAI, Anthropic, DeepSeek вже використовують цю парадигму.

Етап 3: Моделювання винагороди (Reward Modeling)

• RM: оцінює лише кінцеву відповідь, дає бал.
• PRM: інновація OpenAI o1 і DeepSeek-R1 — оцінює кожен крок логіки, кожен токен, кожен логічний блок, фактично навчаючи модель “правильно мислити”.

Етап 4: Верифікація винагороди (Reward Verifiability)
У розподіленому середовищі сигнали винагороди мають походити з перевірених правил, фактів або консенсусу. Застосовуються ZK-протоколи та PoL — криптографічні гарантії незмінності та аудиту.

Етап 5: Оптимізація стратегії (Policy Optimization)
На основі сигналу винагороди оновлюються параметри моделі. Тут існує найбільший дискурс:

• PPO — стабільний, але повільний.
• GRPO — інновація DeepSeek-R1, яка моделює відносну перевагу в групі, а не просте ранжування, що краще для логічних задач і стабільніше.
• DPO — без зразкування і без моделі винагороди, просто оптимізація за перевагами, дешевше, але не підвищує логічність.

Взаємодія підкріпленого навчання і Web3: природне доповнення

Фізичне розділення логіки логіки та тренування

Процес підкріпленого навчання можна чітко розділити:

• Rollout (зразкування) — генерація великих обсягів даних, обчислювально інтенсивна, але з низькою комунікацією, паралельна на GPU по всьому світу.
• Update (оновлення) — обчислення градієнтів і синхронізація параметрів, що вимагає високої пропускної здатності і централізованого контролю.

Це ідеально відповідає децентралізованій мережі Web3: зразкування — на глобальні GPU, що отримують винагороду за внесок; оновлення — централізовано для стабільності.

Верифікація і довіра

У відкритих мережах “чесність” має бути гарантована. ЗК-протоколи і PoL забезпечують криптографічний захист: можна перевірити, що логіка виконана чесно, винагорода — відтворювана, ваги — не підмінені. Це перетворює проблему довіри у математичну.

Механізми стимулів через токени

Економіка Web3 перетворює традиційний краудсорсинг у саморегулюючу ринкову систему:

• учасники отримують винагороду за внески у логічні траєкторії та якісний фідбек
• механізми застави (staking) змушують учасників відповідально ставитися до якості
• механізми штрафів (slashing) при шахрайстві
• вся екосистема — на основі “інтересів”, без централізованого управління

Мультиагентне підкріплене навчання — ідеальне середовище для експериментів

Блокчейн — це відкритий, прозорий, постійно еволюціонуючий мультиагентний світ. Облікові записи, контракти і агенти постійно коригують стратегії під стимулом. Це ідеальна платформа для масштабних мультиагентних систем підкріпленого навчання (MARL).

Передові практики децентралізованого підкріпленого навчання

Prime Intellect: прорив у асинхронному підкріпленому навчанні

Prime Intellect створив глобальний ринок обчислювальних ресурсів і за допомогою фреймворку prime-rl реалізував масштабне асинхронне розподілене підкріплене навчання.

Ключова ідея — повна розв’язка: виконавці (rollout workers) і тренери (trainers) не блокують один одного. Вони безперервно генерують логіки і завантажують їх, а тренер асинхронно оновлює модель. Будь-який GPU може приєднатися або вийти без очікування.

Технічні особливості:

• інтеграція vLLM для високої пропускної здатності з використанням PagedAttention і батчінгу
• застосування FSDP2 і MoE для ефективної роботи моделей у сотні мільярдів параметрів
• алгоритм GRPO+ зменшує навантаження на Critic, підходить для асинхронних високозатримкових систем
• протокол OpenDiLoCo знижує обсяг комунікацій у міжрегіональних тренуваннях у сотні разів

Результати: моделі серії INTELLECT у гібридних мережах трьох континентів досягають 98% використання обчислювальних ресурсів, з комунікаційним навантаженням лише 2%. INTELLECT-3 (106B MoE) з активними 12B параметрами демонструє продуктивність, що наближається або перевищує більші закриті моделі.

Gensyn: від колективної співпраці до верифікованого інтелекту

Gensyn через RL Swarm перетворює децентралізоване підкріплене навчання у “рої” — без централізованого керування, вузли самі формують цикл генерації → оцінки → оновлення.

Три ролі учасників:

• Solvers: локальні моделі, що генерують логіки, підтримують різні GPU
• Proposers: динамічно створюють завдання (математика, код), адаптивно складні
• Evaluators: використовують фіксовані “суддівські” моделі або правила для оцінки логік, формуючи аудиторські винагороди

Ключовий алгоритм SAPO: “спільне зразкування і фільтрація” замість “спільного градієнта”. Це дозволяє стабільно конкурувати у високозатримкових умовах, з низьким пропуском.

Верифікація: PoL і Verde забезпечують підтвердження автентичності логік, що дозволяє масштабувати тренування трильйонами параметрів без залежності від великих корпорацій.

Nous Research: від моделей до цілісної екосистеми

Hermes і Atropos — демонстрація системи саморозвитку.

Шлях розвитку:

• Hermes 1-3: через дешеве DPO досягнуто узгодження команд
• Hermes 4 / DeepHermes: логічні ланцюги, відмови і верифікація для високої чистоти даних
• GRPO замість PPO для логічних задач у децентралізованих GPU мережах Psyche

Atropos: стандартизація і верифікація логік, що дозволяє підтверджувати правильність і унікальність результатів, забезпечуючи “докази” для кожної логіки. Це дозволяє створювати “довірені” тренувальні цикли, що підвищують якість моделей і запобігають шахрайству.

DisTrO: компресія градієнтів для зменшення обсягу обміну даними у тренуванні у кілька разів, що робить можливим тренування великих моделей навіть на домашніх інтернет-з’єднаннях.

У системі Nous Atropos підтверджує логіки, DisTrO зменшує комунікацію, Psyche виконує тренування, а Hermes оновлює ваги — створюючи цілісну екосистему.

Gradient Network: протокол у стосі для AI

Gradient створює “відкритий протокол інтелекту”, де окремі компоненти — inference, training, data — розділені і можуть масштабуватися незалежно. Архітектура “двох груп” — inference і training — дозволяє паралельно і ефективно працювати у глобальних мережах.

Grail від Bittensor: криптографічна верифікація логік

Grail — це підмережа Covenant AI, що використовує криптографічні механізми для підтвердження автентичності логік і моделей. За допомогою випадкових викликів, хешування і структурних підписів можна швидко і недорого перевірити, що логіка виконана чесно і без підміни. Це створює довіру у масштабних децентралізованих системах.

Fraction AI: конкуренція і мультиагентне підкріплене навчання

Цей проект перетворює статичне RLHF у динамічну гру між агентами, що змагаються. Вони навчаються через змагання, отримують нагороди і формують високоякісні переваги, що автоматично приводить до високоефективного збирання даних і покращення моделей.

Загальна парадигма і відмінності у підходах

Три рівні архітектури

Незалежно від проекту, при поєднанні підкріпленого навчання і Web3 простежується спільна структура:

1. Розділення логіки і тренування — зразкування на глобальних GPU, оновлення — централізовано або у вузлах
2. Верифікація і довіра — криптографічні протоколи, механізми підтвердження
3. Механізми стимулів — токенізація, винагороди, штрафи, що забезпечують саморегуляцію і стійкість

Відмінності у технологічних стратегіях

• Математичні інновації (Nous Research): зменшення обсягу комунікацій, компресія градієнтів для фізичних обмежень
• Інженерні рішення (Prime Intellect, Gensyn, Gradient): створення високоефективних систем для роботи у реальних мережах
• Механізми стимулів (Grail, Fraction AI): криптографічна верифікація і конкуренція для прискорення розвитку

Можливості і виклики

Переваги системного рівня

• Зміна структури витрат: зниження вартості тренування за рахунок глобального розподілу зразкування
• Автономія цінностей: демократизація управління моделями через голосування і токени
• Масштабованість: можливість тренувати великі моделі у відкритих мережах

Обмеження і ризики

• Блокування пропускної здатності: фізичні обмеження швидкості передачі даних
• Атаки і шахрайство: необхідність розробки стійких механізмів протидії
• Байденські атаки: ризик маніпуляцій і саботажу у відкритих системах

Перспективи: перезапис виробничих відносин у сфері AI

Поєднання підкріпленого навчання і Web3 — це не просто технологічна революція, а перезапуск механізмів виробництва, узгодження і розподілу цінностей у сфері штучного інтелекту. Три ключові напрямки розвитку:

• Децентралізовані мережі тренування — від глобальних GPU до локальних агентів, з можливістю верифікації і стимулювання
• Активи зворотного зв’язку і винагороди — перетворення фідбеку і моделей винагород у активи, що можна управляти і розподіляти
• Спеціалізовані “маленькі” системи — у вузьких сферах з підтвердженою якістю і результатами, наприклад, у DeFi, автоматичному кодогенеруванні, оптимізації стратегій

Головна ідея — не просто копіювати централізовані системи у децентралізованому форматі, а перезаписати правила гри: зробити тренування відкритим ринком, винагороди — активами, а створення інтелекту — справедливим і доступним для всіх учасників. Це і є найглибший сенс інтеграції підкріпленого навчання з Web3.