كيف يعيد التعلم المعزز تشكيل تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال الشبكات اللامركزية

تقارب التعلم المعزز و Web3 ليس مجرد مزيج تقني—إنه يمثل تحولًا جوهريًا في كيفية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتوجيهها، وحكمها. على عكس مجرد لامركزية البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي، يتناول هذا التكامل المتطلبات الهيكلية الأساسية للذكاء الاصطناعي الحديث من خلال القدرات الفريدة لشبكات البلوكشين، مما يخلق مسارًا للذكاء الموزع يتحدى النماذج المركزية.

فهم تدريب الذكاء الاصطناعي الحديث: لماذا يهم التعلم المعزز

تطور الذكاء الاصطناعي من التعرف على الأنماط الإحصائية إلى قدرات التفكير المنظم. يظهر ظهور نماذج التركيز على الاستدلال أن التعلم المعزز بعد التدريب أصبح ضروريًا—ليس فقط للمحاذاة، بل لتحسين جودة الاستدلال وقدرة اتخاذ القرار بشكل منهجي. يعكس هذا التحول رؤية حاسمة: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي عامة يتطلب أكثر من مجرد تدريب مسبق وتخصيص التعليمات. إنه يتطلب تحسينات متقدمة في التعلم المعزز.

يتبع تدريب نماذج اللغة الكبيرة الحديثة دورة حياة من ثلاث مراحل. يبني التدريب المسبق النموذج العالمي الأساسي من خلال تعلم ذاتي ضخم، مستهلكًا 80-95% من الموارد الحاسوبية ويتطلب بنية تحتية مركزية عالية مع مجموعات متزامنة من آلاف المعالجات. يحقن التخصيص الموجه بالمهمة أثناء التخصيب الإشرافي بتكلفة أقل (5-15%). مراحل التعلم المعزز بعد التدريب—بما في ذلك RLHF، RLAIF، PRM، وGRPO—تحدد القدرة النهائية على الاستدلال ومحاذاة القيمة، مستهلكة فقط 5-10% من الموارد ولكنها تقدم إمكانات موزعة فريدة.

يكشف الهيكل التقني للتعلم المعزز عن سبب منطقيته في دمجه مع Web3. أنظمة RL تتفكك إلى ثلاثة مكونات أساسية: شبكة السياسات التي تولد القرارات، عملية Rollout التي تتعامل مع توليد البيانات بشكل متوازي، ووحدة المتعلم التي تقوم بتحديث المعلمات استنادًا إلى التغذية الراجعة. والأهم أن عملية Rollout تتضمن أخذ عينات متوازية ضخمة مع أدنى قدر من التواصل بين العقد، بينما تتطلب مرحلة التعلم تحسينًا مركزيًا عالي النطاق الترددي. يفصل هذا الهيكل بشكل طبيعي على مخططات شبكات لامركزية.

التوافق الطبيعي: لماذا يتوافق التعلم المعزز مع البنية التحتية اللامركزية

ينبع التوافق بين التعلم المعزز وWeb3 من المبادئ المشتركة: كلاهما يعمل كنظام محفز يهدف إلى تحسين السلوك من خلال آليات تغذية راجعة منظمة. ثلاثة عناصر أساسية تتيح هذا التوافق.

هيكلية الحوسبة المفصولة: تتوزع عمليات Rollout بسلاسة عبر وحدات معالجة الرسومات العالمية غير المتجانسة—أجهزة المستهلك، الأجهزة الطرفية، أو المعجلات المتخصصة—لأنها تتطلب تزامنًا أدنى. تركز تحديثات السياسات على عقد التدريب المركزية، مع الحفاظ على الاستقرار مع تفويض عمليات أخذ العينات المكلفة. هذا يعكس قدرة Web3 على تنسيق موارد الحوسبة غير المتجانسة بدون تحكم مركزي.

التحقق التشفيري: إثباتات المعرفة الصفرية وآليات إثبات التعلم تتحقق من أن العمل الحسابي تم بشكل صحيح، مما يعالج تحدي الثقة الأساسي في الشبكات المفتوحة. للمهام الحتمية مثل توليد الشفرات أو الاستدلال الرياضي، يحتاج المدققون فقط إلى تأكيد صحة المخرجات للتحقق من صحة العمل الحسابي الأساسي، مما يحسن بشكل كبير من الموثوقية في البيئات الموزعة.

هيكلية الحوافز المرمزة بالرموز: توكنات البلوكشين تكافئ مباشرة المساهمين الذين يقدمون تغذية راجعة تفضيلية، أو موارد حساب، أو خدمات التحقق. هذا يخلق أسواق حوافز شفافة وبدون إذن، متفوقة على أساليب التوظيف الجماعي التقليدية، حيث تعمل المشاركة والتعويض وقواعد الحسم من خلال منطق على السلسلة بدلاً من التوظيف المركزي.

بالإضافة إلى ذلك، تشكل شبكات البلوكشين بشكل طبيعي بيئات متعددة الوكلاء مع تنفيذ يمكن التحقق منه وحوافز قابلة للبرمجة—وهي الشروط الدقيقة لظهور أنظمة التعلم المعزز متعددة الوكلاء على نطاق واسع.

الهيكلية المتقاربة: التفكيك، التحقق، والحوافز

يكشف تحليل مشاريع التعلم المعزز المدمجة مع Web3 عن تقارب معماري مذهل. على الرغم من نقاط الدخول التقنية المختلفة—ابتكارات خوارزمية، هندسة أنظمة، أو تصميم السوق—تطبق المشاريع الناجحة أنماطًا متسقة.

يظهر نمط التفكيك عبر المشاريع: توليد Rollout الموزع على شبكات المستهلكين يوفر بيانات عالية الإنتاجية لوحدات التعلم المركزية أو ذات المركزية الخفيفة. تفصل أنظمة مثل Prime Intellect وGradient Network بين المكونين، وتحقق هذا الهيكل.

تدفع متطلبات التحقق نحو تصميم البنية التحتية. تشترك أنظمة مثل Gensyn وPrime Intellect وGrail في مبدأ: التصميم الرياضي والميكانيكي يفرض الصدق، ويستبدل الثقة باليقين التشفيري.

تغلق آليات الحوافز حلقات التغذية الراجعة. تتصل إمدادات القدرة الحاسوبية، وتوليد البيانات، والتحقق، والتصنيف، وتوزيع المكافآت عبر تدفقات رمزية. تدفع المكافآت المشاركة، بينما يفرض الحسم العقوبات على الكذب، مما يتيح تطورًا مستقرًا في بيئات مفتوحة.

ستة مشاريع رائدة في بنية تحتية لامركزية للتعلم المعزز

Prime Intellect: التعلم الموزع غير المتزامن على نطاق واسع

يطبق Prime Intellect التعلم المعزز لتنسيق الحوسبة العالمية من خلال إطار العمل prime-rl، المصمم لغير التزامن الحقيقي عبر بيئات غير متجانسة. بدلاً من تزامن جميع المشاركين في كل تكرار تدريبي، تعمل عوامل Rollout والمتعلم بشكل مستقل. يُنتج الممثلون مسارات عند أقصى معدل عبر استخدام vLLM’s PagedAttention والتجميع المستمر؛ ويقوم المتعلم بسحب البيانات بشكل غير متزامن دون انتظار المتأخرين.

تمكن ثلاث ابتكارات أساسية من هذا النهج. أولاً، التفكيك الكامل يتخلى عن نماذج PPO التقليدية، مما يسمح لأي عدد من وحدات GPU ذات الأداء المختلف بالمشاركة باستمرار. ثانيًا، تقطيع المعلمات FSDP2 مع هياكل خبراء المزيج يتيح تدريبًا فعالًا لمليارات المعلمات حيث ينشط الممثلون الخبراء ذوي الصلة فقط، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك الذاكرة وتكاليف الاستنتاج. ثالثًا، GRPO+ (Group Relative Policy Optimization) يلغي شبكات النقد المكلفة مع الحفاظ على استقرار التقارب تحت زمن استجابة عالي من خلال آليات تثبيت متخصصة.

تؤكد سلسلة نماذج INTELLECT نضج هذا الهيكل. أظهرت INTELLECT-1 أن التدريب عبر القارات غير المتجانس مع نسب اتصال أقل من 2% يحافظ على 98% من استغلال GPU عبر ثلاث قارات. وأثبتت INTELLECT-2 أن التعلم المعزز بدون إذن بمشاركة عالمية يحقق تقاربًا مستقرًا رغم تأخيرات متعددة الخطوات والتشغيل غير المتزامن. وقدم INTELLECT-3، وهو نموذج متفرق 106B ينشط 12B فقط من المعلمات، أداءً رائدًا (AIME 90.8%، GPQA 74.4%، MMLU-Pro 81.9%)، مماثلًا لنماذج مركزية أكبر بكثير، مما يثبت أن التدريب الموزع اللامركزي ينتج نتائج تنافسية.

تتعامل المكونات الداعمة مع تحديات محددة. يقلل OpenDiLoCo من التواصل عبر المناطق بمئات الأضعاف من خلال التفرقة الزمنية وتكميم الأوزان. تخلق TopLoc وVerifier اللامركزي طبقات تنفيذ بدون ثقة. تنتج محرك البيانات SynthetIC سلاسل استنتاج عالية الجودة تتيح التوازي في خطوط المعالجة على مجموعات المستهلكين.

Gensyn: الذكاء الجماعي التعاوني عبر RL

تقترح Gensyn نموذج تنظيم مختلف تمامًا للذكاء الموزع. بدلاً من توزيع المهام الحسابية، تنفذ Gensyn التعلم المعزز التعاوني اللامركزي حيث تشكل العقد المستقلة—الحللون، المقترحون، والمقيمون—دوارات P2P بدون جدولة مركزية.

يولد الحللون مسارات محلية ومسارات. ينشئ المقترحون مهامًا ديناميكية بصعوبة متكيفة تشبه التعلم المنهجي. يطبق المقيمون نماذج حكم مجمدة أو قواعد حتمية لإنتاج مكافآت محلية. يحاكي هذا الهيكل التعلم التعاوني البشري—دورة توليد-تقييم-تحديث ذاتية التنظيم.

تمكن خوارزمية SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) من هذا اللامركزية. بدلاً من مشاركة التدرجات التي تتطلب تنسيقًا عالي النطاق الترددي، يشارك SAPO عينات Rollout الخام ويعاملها كبيانات مولدة محليًا. يقلل هذا بشكل كبير من عبء التزامن مع الحفاظ على استقرار التقارب عبر العقد ذات الفوارق الزمنية الكبيرة، مما يتيح لوحدات GPU المستهلكة المشاركة بفعالية في تحسين واسع النطاق.

مع إطار التحقق Proof-of-Learning ومنصات التحقق Verde، تظهر Gensyn أن التعلم المعزز يناسب الهيكليات اللامركزية بشكل طبيعي لأنه يركز على أخذ عينات واسعة النطاق ومتنوعة أكثر من التزامن المتكرر للمعلمات.

Nous Research: الاستدلال القابل للتحقق عبر Atropos

تبني Nous Research بنية معرفية متكاملة موحدة حول التعلم المعزز القابل للتحقق. مكوناتها الأساسية—نماذج Hermes، بيئات التحقق Atropos، تحسين تدريب DisTrO، وشبكة Psyche اللامركزية—تشكل حلقات تغذية راجعة تتحسن باستمرار.

يمثل Atropos العمود الفقري للهيكلية. بدلاً من الاعتماد على تعليقات بشرية مكلفة، ي encapsulates Atropos التحقق الحتمي لمهام مثل تنفيذ الشفرات والاستدلال الرياضي، مباشرةً للتحقق من صحة المخرجات وتوفير إشارات مكافأة موثوقة. في شبكة Psyche اللامركزية، يعمل Atropos كحكم: يتحقق من أن العقد تحسن السياسات بشكل حقيقي، مما يمكّن من إثبات التعلم القابل للمراجعة، ويحل بشكل أساسي مشكلة موثوقية المكافأة في التعلم المعزز الموزع.

تُظهر عائلة نماذج Hermes تطور هذه الهيكلية. اعتمدت نماذج Hermes المبكرة على DPO لمواءمة التعليمات بكفاءة. أدخل DeepHermes سلاسل استدلال من نوع System-2، محسنًا القدرات الرياضية وبرمجة الشفرات عبر التوسع في وقت الاختبار. والأهم، أن DeepHermes تبنّى GRPO بدلاً من PPO التقليدي، مما مكن من التعلم المعزز أثناء وقت الاستنتاج على شبكات GPU اللامركزية في Psyche.

يعالج DisTrO عنق الزجاجة في عرض النطاق الترددي للتدريب الموزع من خلال تفكيك الزخم وضغط التدرجات، مما يقلل من تكاليف التواصل بمقدار أوامر. يتيح ذلك تدريب RL عبر عرض النطاق الترددي للإنترنت العادي بدلاً من الحاجة إلى اتصال بمركز البيانات.

Gradient Network: بنية الصدى للتنظيم غير المتجانس

يعمل إطار عمل Echo الخاص بـ Gradient Network على فصل مسارات التدريب، والاستنتاج، والمكافأة، مما يتيح التوسع والجدولة المستقلة في بيئات غير متجانسة. يعمل Echo بهيكلية عنقودين: مجموعات استنتاج وتدريب منفصلة لا تعيق بعضها البعض، مما يزيد من الاستغلال عبر الأجهزة المختلطة.

تستخدم مجموعة الاستنتاج، المكونة من وحدات GPU المستهلكة والأجهزة الطرفية، تقنية Parallax لبناء مجمعات أخذ عينات عالية الإنتاجية عبر التوازي في خطوط المعالجة. تتعامل مجموعة التدريب، التي قد تكون موزعة عالميًا، مع تحديثات التدرج ومزامنة المعلمات. تضمن بروتوكولات التزامن الخفيفة—إما أوضاع تسلسل ذات أولوية الدقة أو أوضاع غير متزامنة أكثر كفاءة—تناسق السياسات والمسارات مع تعظيم استغلال الأجهزة.

يجمع أساس Echo بين استنتاج غير متجانس باستخدام Parallax في بيئات ذات عرض نطاق ترددي منخفض مع مكونات تدريب موزعة مثل VERL، باستخدام LoRA لتقليل عبء التزامن بين العقد. يتيح ذلك تشغيل التعلم المعزز بشكل مستقر عبر شبكات عالمية غير متجانسة.

Grail: إثبات التشفير للتعلم المعزز القابل للتحقق

Grail، الذي يُنشر ضمن منظومة Bittensor عبر Covenant AI، يخلق طبقة استنتاج قابلة للتحقق بعد تدريب RL. ابتكاره الرئيسي: تربط الإثباتات التشفيرية بين مسارات التعلم المعزز المحددة وهويات النماذج المحددة، لضمان الأمان في بيئات بدون ثقة.

يؤسس Grail الثقة عبر ثلاثة آليات. تحديات حتمية باستخدام drand وهاشات الكتل تولد مهامًا غير متوقعة ولكن قابلة لإعادة الإنتاج (SAT، GSM8K)، تلغي الغش في التهيئة المسبقة. يختار المدققون لوغاريتمات التوكن وسلاسل الاستنتاج بأقل تكلفة باستخدام استعلامات PRF والتزامات المخططات، للتحقق من أن المسارات تتطابق مع النموذج المعلن. يربط هوية النموذج التوقيعات الهيكلية لبصمات الأوزان وتوزيعات التوكن، لمنع استبدال النموذج أو إعادة تشغيل النتائج.

تُظهر التجارب العامة فعاليتها: تحسن دقة Qwen2.5-1.5B في الرياضيات من 12.7% إلى 47.6% مع منع الغش. ويعمل Grail كأساس ثقة لـ Covenant AI لتنفيذ RL الموزع وRLAIF.

Fraction AI: التعلم المدفوع بالمنافسة (RLFC)

يبني Fraction AI بشكل صريح على التعلم المعزز من خلال المنافسة (RLFC)، مستبدلاً نماذج المكافأة الثابتة ببيئات تنافسية ديناميكية. تتنافس الوكلاء في مساحات، مع تصنيفات نسبية وتقييمات AI Judge توفر مكافآت فورية، مما يحول المحاذاة إلى لعبة متعددة الوكلاء عبر الإنترنت بشكل مستمر.

يختلف عرض القيمة جوهريًا عن RLHF التقليدي: تظهر المكافآت من خصوم ومقيمين يتطورون باستمرار بدلاً من نماذج ثابتة، مما يمنع استغلال المكافآت ويجنب الوصول إلى مواضع محلية من خلال التنوع الاستراتيجي.

تتضمن البنية المكونة أربعة أجزاء: الوكلاء (وحدات سياسة خفيفة تعتمد على LLM مفتوحة المصدر ممتدة عبر QLoRA)، المساحات (مناطق مهمة معزولة حيث يدفع الوكلاء للمنافسة)، قضاة AI (طبقات مكافأة RLAIF فورية)، وتحديثات ربط عبر Proof-of-Learning(. تتيح هذه الهيكلية للمستخدمين كـ"محسنين ميتا" توجيه الاستكشاف عبر التوجيه وتكوين المعلمات، بينما ينشئ الوكلاء بشكل تلقائي أزواج تفضيل عالية الجودة من خلال المنافسة الدقيقة.

الفرص والتحديات: الإمكانات الحقيقية للتعلم المعزز × Web3

يعيد هذا النموذج هيكلة الأسس الاقتصادية للذكاء الاصطناعي. إعادة تشكيل التكاليف: تتيح Web3 الحوسبة العالمية ذات السلسلة الطويلة بتكلفة هامشية غير قابلة للتحقيق من قبل مزودي السحابة المركزية، معالجًا الطلب غير المحدود على أخذ العينات في التعلم المعزز. التوافق السيادي: تصوت المجتمعات بالرموز لتحديد “الإجابات الصحيحة”، مما ي democratizes حوكمة الذكاء الاصطناعي خارج احتكار المنصات على القيم والتفضيلات.

لكن التحديات الكبيرة لا تزال قائمة. حاجز عرض النطاق الترددي يحد من التدريب الكامل لنماذج ضخمة جدًا )70B+(، مما يقتصر حاليًا على التخصيب والاستنتاج في Web3. قانون غوهارت يصف هشاشة مستمرة: الشبكات ذات الحوافز العالية تدعو إلى استغلال المكافآت حيث يحسن المعدنون قواعد التقييم بدلاً من الذكاء الحقيقي. هجمات البيزنطية تلوث إشارات التدريب بنشاط، مما يتطلب آليات قوية تتجاوز مجرد إضافة قواعد مضادة للغش.

الفرصة الحقيقية تتجاوز تكرار نظيرات OpenAI اللامركزية. بل، يعيد التعلم المعزز مع Web3 كتابة “علاقات الإنتاج الذكية”: بتحويل تنفيذ التدريب إلى أسواق حوسبة مفتوحة، وتسييل التفضيلات والمكافآت كأصول قابلة للحكم على السلسلة، وإعادة توزيع القيمة بين المدربين، والموجهين، والمستخدمين بدلاً من تركيزها على المنصات المركزية. هذا ليس تحسينًا تدريجيًا، بل تحول هيكلي في كيفية إنتاج البشرية، وتوجيهها، واستثمارها للقيمة من الذكاء الاصطناعي.