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深度研究:用加密激励众筹一个 AI 模型,可行吗?

作者:Jeff Amico

编译:深潮TechFlow

引言

在新冠疫情期间,Folding@home 取得了一个重大里程碑。该研究项目获得了 2.4 exaFLOPS 的计算能力,由全球 200 万台志愿者设备提供。这代表了当时世界上最大超级计算机的十五倍处理能力,使科学家能够大规模模拟 COVID 蛋白质动态。他们的工作推动了我们对病毒及其病理机制的理解,尤其是在疫情初期。

Folding@home 用户的全球分布,2021

Folding@home 基于志愿计算的悠久历史,项目通过众包计算资源来解决大规模问题。这个想法在 1990 年代的 SETI@home 中得到了广泛关注,该项目汇集了超过 500 万台志愿者计算机以寻找外星生命。此后,这一理念已被应用于多个领域,包括天体物理学、分子生物学、数学、密码学和游戏。在每种情况下,集体力量增强了单个项目的能力,远远超出了他们单独能够实现的范围。这推动了进步,使研究能够以更开放和合作的方式进行。

许多人想知道我们是否可以将这一众包模型应用于深度学习。换句话说,我们能否在大众中训练一个大型神经网络前沿模型训练是人类历史上计算最密集的任务之一。与许多 @home 项目一样,目前的成本超出了只有最大参与者才能承担的范围。这可能会阻碍未来的进展,因为我们依赖于越来越少的公司来寻找新的突破。这也将我们的 AI 系统的控制权集中在少数人手中。无论你对这项技术的看法如何,这都是一个值得关注的未来。

大多数批评者驳斥了去中心化训练的想法,认为与当前的训练技术不兼容。然而,这种观点已经越来越过时。新的技术已经出现,能够减少节点间的通信需求,从而允许在网络连接不佳的设备上高效训练。这些技术包括 DiLoCo 、 SWARM Parallelism 、 lo-fi和异构环境中基础模型的分散训练等多个技术。其中许多具有容错性,并支持异构计算。还有一些新架构专为去中心化网络设计,包括 DiPaCo 和去中心化混合专家模型。

我们还看到各种加密原语开始成熟,使得网络能够在全球范围内协调资源。这些技术支持数字货币、跨境支付和预测市场等应用场景。与早期的志愿项目不同,这些网络能够汇聚惊人的计算能力,通常比目前设想的最大云训练集群大几个数量级。

这些要素共同构成了新的模型训练范式这种范式充分利用全球的计算资源,包括如果连接在一起可以使用的大量边缘设备。这将通过引入新的竞争机制来降低大多数训练工作负载的成本。它还可以解锁新的训练形式,使得模型开发变得协作和模块化,而不是孤立和单一的方式。模型可以从大众中获取计算和数据,实时学习。个人可以拥有他们所创建模型的一部分。研究人员也可以重新公开分享新颖的研究成果,无需通过货币化他们的发现来弥补高昂的计算预算。

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