Як навчання з підкріпленням змінює розвиток ШІ через децентралізовані мережі

Зіткнення навчання з підкріпленням і Web3 — це не просто технічне поєднання — це фундаментальна зміна у тому, як системи штучного інтелекту навчаються, налаштовуються та керуються. На відміну від простої децентралізації існуючої інфраструктури ШІ, ця інтеграція вирішує основні структурні вимоги сучасного навчання з підкріпленням через унікальні можливості блокчейн-мереж, створюючи шлях для розподіленого інтелекту, що кидає виклик централізованим моделям.

Розуміння сучасного навчання ШІ: чому важливе навчання з підкріпленням

Штучний інтелект еволюціонував від статистичного розпізнавання шаблонів до структурованих можливостей логічного мислення. Виникнення моделей, орієнтованих на логіку, демонструє, що посттренувальне навчання з підкріпленням стало необхідним — не лише для узгодження, а й для систематичного покращення якості логіки та здатності приймати рішення. Ця зміна відображає критичне усвідомлення: побудова універсальних систем ШІ вимагає більше, ніж попереднє навчання і тонке налаштування інструкцій. Це вимагає складної оптимізації з підкріпленням.

Сучасне навчання великих мовних моделей проходить через три етапи життєвого циклу. Попереднє навчання створює базову модель світу за допомогою масового самонавчання, що споживає 80-95% обчислювальних ресурсів і вимагає високої централізованої інфраструктури з синхронізованими кластерами тисяч процесорів. Надзорне тонке налаштування вводить завдання-специфічні можливості за відносно нижчою ціною (5-15%). Етапи навчання з підкріпленням після тренування — включаючи RLHF, RLAIF, PRM і GRPO — визначають кінцеву здатність логіки та узгодження цінностей, споживаючи лише 5-10% ресурсів, але пропонуючи унікальний розподілений потенціал.

Технічна архітектура навчання з підкріпленням показує, чому інтеграція з Web3 має структурний сенс. RL-системи розділяються на три основні компоненти: мережа Політики, яка генерує рішення; процес Rollout, що обробляє паралельне генерування даних; і модуль Learner, який оновлює параметри на основі зворотного зв’язку. Важливо, що Rollout включає масове паралельне зразкування з мінімальним міжвузловим зв’язком, тоді як фаза навчання вимагає високошвидкісної централізованої оптимізації. Це архітектурне розділення природно відображається у топологіях децентралізованих мереж.

Натуральне співвідношення: чому навчання з підкріпленням узгоджується з децентралізованою інфраструктурою

Взаємозв’язок між навчанням з підкріпленням і Web3 виникає з їх спільних принципів: обидва працюють як системи з мотивацією, оптимізуючи поведінку через структуровані механізми зворотного зв’язку. Три основні елементи забезпечують цю сумісність.

Роз’єднана обчислювальна архітектура: операції Rollout безперешкодно розподіляються по гетерогенних глобальних GPU — споживчого рівня, периферійного обладнання або спеціалізованих прискорювачах — оскільки вони вимагають мінімальної синхронізації. Оновлення політики зосереджені на централізованих вузлах тренування, що підтримує стабільність, водночас делегуючи дорогі операції з вибіркою. Це відображає здатність Web3 координувати гетерогенні обчислювальні ресурси без централізованого контролю.

Криптографічна верифікація: механізми Zero-Knowledge proofs і Proof-of-Learning підтверджують, що обчислювальна робота виконана правильно, вирішуючи фундаментальну проблему довіри у відкритих мережах. Для детерміністичних завдань, таких як генерація коду або математичне мислення, валідатори повинні лише підтвердити правильність вихідних даних, що значно підвищує надійність у розподілених умовах.

Токенізовані стимули: блокчейн-токени безпосередньо винагороджують учасників, що надають переваги, обчислювальні ресурси або послуги верифікації. Це створює прозорі, бездозвільні стимули, що перевищують традиційний краудсорсинг, де участь, компенсація і правила штрафів працюють через детерміновану логіку на ланцюгу, а не через централізований найм.

Крім того, мережі блокчейн природно утворюють багатогравцеві середовища з підтверджуваним виконанням і програмованими стимулами — саме умови, необхідні для виникнення систем навчання з підкріпленням багатьох агентів великого масштабу.

Конвергентна архітектура: роз’єднання, верифікація та стимули

Аналіз провідних проектів з інтеграцією Web3 і навчанням з підкріпленням виявляє яскраву архітектурну конвергенцію. Незалежно від технічних підходів — інновацій у алгоритмах, системній інженерії або ринковому дизайні — успішні проекти реалізують послідовні шаблони.

Шаблон роз’єднання проявляється у всіх проектах: розподілене генерування Rollout на споживчих мережах забезпечує високий пропускний здатність даних для централізованих або легкозцентралізованих модулів навчання. Асимхронне відокремлення акторів і навчальників у Prime Intellect і двокластерна архітектура Gradient Network — це реалізації цієї топології.

Вимоги до верифікації формують дизайн інфраструктури. Gensyn’s Proof-of-Learning, Prime Intellect’s TopLoc і криптографічні механізми Grail поділяють принцип: математичний і механічний дизайн забезпечують чесність, замінюючи довіру криптографічною впевненістю.

Механізми стимулів закривають зворотні зв’язки. Постачання обчислювальної потужності, генерація даних, верифікація, ранжування і розподіл нагород взаємопов’язані через потоки токенів. Нагороди стимулюють участь, а штрафи карають за недобросовісність, забезпечуючи стабільну еволюцію у відкритих середовищах.

Шість проектів, що прокладають шлях до децентралізованої інфраструктури навчання з підкріпленням

Prime Intellect: асинхронне розподілене навчання у масштабі

Prime Intellect реалізує навчання з підкріпленням для глобальної координації обчислень через свою платформу prime-rl, розроблену для справжньої асинхронності у гетерогенних середовищах. Замість синхронізації всіх учасників кожного ітераційного циклу, робітники Rollout і навчальники працюють незалежно. Актори генерують траєкторії з максимальною пропускною здатністю, використовуючи vLLM’s PagedAttention і безперервне пакування; навчальник асинхронно витягує дані без очікування відставших.

Три основні інновації дозволяють цій моделі. По-перше, повне роз’єднання відмовляється від традиційних синхронних PPO-парадигм, дозволяючи будь-якій кількості GPU з різною продуктивністю брати участь безперервно. По-друге, FSDP2-розбиття параметрів у поєднанні з архітектурами Мікс-експертів дозволяє ефективне навчання мільярда параметрів, де актори активують лише релевантних експертів, значно зменшуючи пам’ять і витрати на інференцію. По-третє, GRPO+ (Group Relative Policy Optimization) усуває дорогі мережі Критика, зберігаючи стабільне сходження за високої затримки через спеціалізовані механізми стабілізації.

Серія моделей INTELLECT підтверджує зрілість цієї архітектури. INTELLECT-1 показала, що міжконтинентальне гетерогенне навчання з коефіцієнтом комунікації нижче 2% підтримує 98% використання GPU на трьох континентах. INTELLECT-2 довела, що бездозвільне RL із глобальною відкритою участю досягає стабільного сходження, незважаючи на багатоступеневі затримки та асинхронні операції. INTELLECT-3, модель 106B з розрідженими параметрами, активує лише 12B з них і демонструє флагманські результати (AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9%), що співставно з набагато більшими централізованими моделями, доводячи, що розподілене децентралізоване навчання дає конкурентні результати.

Підтримуючі компоненти вирішують конкретні задачі. OpenDiLoCo зменшує міжрегіональне сполучення у сотні разів через тимчасову розрідженість і кількісне квантування ваг. TopLoc і децентралізовані валідатори створюють рівень без довіри. Двигун даних SYNTHETIC генерує високоякісні ланцюги інференції, що дозволяє pipeline-паралелізм на споживчих кластерах.

Gensyn: колективний роєвий інтелект через RL

Gensyn пропонує принципово іншу організаційну модель для розподіленого інтелекту. Замість розподілу обчислювальних завдань, Gensyn реалізує децентралізоване колективне навчання з підкріпленням, де незалежні вузли — Solver, Proposer і Evaluator — формують P2P-цикли без централізованого планування.

Solver генерує локальні Rollout і траєкторії. Proposer динамічно створює завдання з адаптивною складністю, схожою на навчання за курикулумом. Evaluator застосовує заморожені моделі суддів або детерміністичні правила для виробництва локальних нагород. Ця структура імітує людське колективне навчання — цикл саморганізації generate-evaluate-update.

Алгоритм SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) дозволяє цій децентралізації. Замість обміну градієнтами, що вимагає високошвидкісної координації, SAPO ділиться сирими зразками Rollout і вважає отримані траєкторії локально згенерованими даними. Це значно зменшує навантаження на синхронізацію, зберігаючи стабільність збіжності між вузлами з високою затримкою, що дозволяє ефективно залучати споживчі GPU до масштабної оптимізації.

У поєднанні з Proof-of-Learning і Verde, Gensyn демонструє, що навчання з підкріпленням природно підходить для децентралізованих архітектур, оскільки воно наголошує на масштабному різноманітному зразкуванні понад часту синхронізацію параметрів.

Nous Research: верифіковане логічне мислення через Atropos

Nous Research створює інтегровану когнітивну інфраструктуру, об’єднану навколо верифікованого навчання з підкріпленням. Її основні компоненти — моделі Hermes, середовища верифікації Atropos, оптимізація DisTrO і децентралізована мережа Psyche — формують безперервно покращувальні зворотні цикли.

Atropos — архітектурний ключ. Замість дорогих людських аннотацій, Atropos вміщує детерміністичну верифікацію для завдань, таких як виконання коду і математичне мислення, безпосередньо підтверджуючи правильність вихідних даних і забезпечуючи надійні сигнали нагород. У мережі Psyche Atropos виступає арбітром: підтверджує, що вузли справді покращують політики, дозволяючи аудиту Proof-of-Learning і вирішуючи проблему надійності нагород у розподіленому RL.

Модель Hermes демонструє еволюцію архітектури. Початкові Hermes базувалися на DPO для ефективного узгодження інструкцій. DeepHermes інтегрував ланцюги логіки типу System-2, покращуючи математичні і кодові можливості через масштабування під час тестування. Найважливіше, DeepHermes застосував GRPO, замінивши традиційний важкий PPO, що дозволяє інференційне навчання у децентралізованих GPU мережах Psyche.

DisTrO вирішує проблему пропускної здатності розподіленого тренування через децуплінг моментуму і компресію градієнтів, зменшуючи обсяг комунікацій у рази. Це дозволяє RL тренуватися на стандартних інтернет-каналах, а не лише у датацентрах.

Gradient Network: архітектура Echo для гетерогенного оптимізування

Gradient Network’s Echo розділяє шляхи тренування, інференсу і нагородження, дозволяючи незалежне масштабування і планування у гетерогенних середовищах. Echo має двокластерну архітектуру: окремі групи для інференсу і тренування, що не блокують один одного, максимізуючи використання ресурсів.

Група інференсу, що складається з споживчих GPU і периферійних пристроїв, використовує Parallax для побудови високопродуктивних зразкувачів через конвеєрний паралелізм. Група тренування, можливо, розподілена по всьому світу, виконує оновлення градієнтів і синхронізацію параметрів. Легкі протоколи синхронізації — або пріоритет точності у послідовних режимах, або асинхронний режим з ефективністю — підтримують узгодженість політик і траєкторій, одночасно максимізуючи використання пристроїв.

Основу Echo становить поєднання гетерогінного інференсу Parallax у низькошвидкісних мережах із компонентами розподіленого тренування, такими як VERL, з використанням LoRA для мінімізації накладних витрат на синхронізацію між вузлами. Це дозволяє стабільне навчання з підкріпленням у гетерогенних глобальних мережах.

Grail: криптографічне підтвердження для верифікованого навчання з підкріпленням

Grail, розгорнутий у екосистемі Bittensor через Covenant AI, створює верифікований рівень інференсу для після-РЛ тренувань. Його основна інновація: криптографічні докази прив’язують конкретні ролл-аути з підкріпленням до конкретних моделей, забезпечуючи безпеку у довірчих середовищах.

Grail встановлює довіру через три механізми. Детерміністичні виклики з використанням drand і хешів блоків генерують непередбачувані, але відтворювані завдання (SAT, GSM8K), виключаючи шахрайство з попереднім обчисленням. Валідатори зразковують логіти на рівні токенів і ланцюги інференції з мінімальними витратами, використовуючи PRF-індексинг і скетчі для підтвердження відповідності ролл-аутів заявленій моделі. Прив’язка ідентичності моделі до структурованих підписів відбитків ваг і розподілів токенів запобігає заміні моделі або повтору результатів.

Публічні експерименти демонструють ефективність: покращення точності Qwen2.5-1.5B з 12.7% до 47.6%, запобігаючи шахрайству. Grail слугує довірчою основою Covenant AI для реалізації децентралізованого RLAIF/RLVR.

Fraction AI: навчання через змагання (RLFC)

Fraction AI явно орієнтований на Reinforcement Learning from Competition (RLFC), замінюючи статичні моделі нагород на динамічні конкурентні середовища. Агенті змагаються у просторах, з відносними рейтингами і оцінками AI-суддів, що забезпечують нагороди у реальному часі, перетворюючи узгодження у безперервну багатогравцеву гру.

Ця архітектура суттєво відрізняється від традиційного RLHF: нагороди виникають із постійно змінюваних опонентів і оцінювачів, а не з фіксованих моделей, що запобігає зловживанням нагородами і локальним оптимумам через стратегічну різноманітність.

Чотири компоненти: Агенті (легкі політичні модулі на базі відкритих LLM, розширених через QLoRA); Простори (ізольовані завдання, де агенті платять за участь); AI-судді (RLAIF-основні слоти нагород); і Proof-of-Learning (прив’язка оновлень до конкретних змагань). Це дозволяє користувачам як “мета-оптимізаторам” керувати дослідженнями через підказки і гіперпараметри, а агентам автоматично генерувати великі високоякісні пари переваг через мікрозмагання.

Можливості та виклики: справжній потенціал навчання з підкріпленням × Web3

Ця парадигма переформатовує економічні основи ШІ. Зміна вартості: Web3 мобілізує глобальні довгий хвіст обчислень за мінімальної вартості, недосяжної для централізованих хмарних провайдерів, вирішуючи безмежний попит на зразкування з підкріпленням. Суверенне узгодження: спільноти голосують токенами, щоб визначити “правильні” відповіді, демократизуючи управління ШІ поза платформеними монополіями щодо цінностей і переваг.

Однак залишаються суттєві виклики. Ширина каналу обмежує повне тренування ультра-великих моделей (70B+), наразі обмежуючи Web3 AI до тонкого налаштування і інференсу. Закон Гудхарта описує постійну вразливість: високі стимули спонукають до ігри з нагородами, де майнери оптимізують правила оцінювання, а не справжній інтелект. Атаки бандитів активно отруюють сигнали тренування, вимагаючи надійних механізмів, що виходять за межі простої анті-шахрайської логіки.

Реальна можливість полягає не у копіюванні децентралізованих аналогів OpenAI, а у тому, що навчання з підкріпленням у поєднанні з Web3 переписує “інтелектуальні виробничі відносини”: перетворює тренувальні процеси у відкриті ринки обчислень, активізує переваги і нагороди як на ланцюгу управляемі активи, і перерозподіляє цінність між тренерами, налаштовувачами і користувачами, а не концентрує її у централізованих платформах. Це не просто покращення, а структурна трансформація того, як людство виробляє, узгоджує і захоплює цінність із штучного інтелекту.