การเรียนรู้แบบเสริมแรง: การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในเครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์

โอกาสที่แท้จริงสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรง × Web3 ไม่ได้อยู่ที่การจำลองเวอร์ชันแบบกระจายศูนย์ของ OpenAI แต่เป็นการเขียน "ความสัมพันธ์ในการผลิตอัจฉริยะ" ขึ้นใหม่

เขียนโดย: 0xjacobzhao

รายงานการวิจัยอิสระฉบับนี้ได้รับการสนับสนุนจาก IOSG Ventures กระบวนการวิจัยและการเขียนได้รับแรงบันดาลใจจากรายงานเรื่องการเรียนรู้แบบเสริมแรงของ Sam Lehman (Pantera Capital) เราขอขอบคุณ Ben Fielding (Gensyn.ai), Gao Yuan (Gradient), Samuel Dare & Erfan Miahi (Covenant AI), Shashank Yadav (Fraction AI) และ Chao Wang สำหรับข้อเสนอแนะอันมีค่าของพวกเขา แม้ว่าจะพยายามอย่างเต็มที่เพื่อให้เกิดความเป็นกลางและความถูกต้อง แต่บางมุมมองอาจเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจโดยใช้ดุลพินิจและอาจมีอคติ เราขอความเข้าใจจากผู้อ่าน

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนจากการเรียนรู้เชิงสถิติ ซึ่งเน้นที่ "การจับคู่รูปแบบ" เป็นหลัก ไปสู่ระบบความสามารถที่เน้น "การให้เหตุผลอย่างมีโครงสร้าง" โดยที่การฝึกฝนภายหลัง (post-training) มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ การเกิดขึ้นของ DeepSeek-R1 ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง (reinforcement learning) ในยุคของโมเดลขนาดใหญ่ นำไปสู่ฉันทามติในอุตสาหกรรมว่า การฝึกฝนล่วงหน้า (pre-training) เป็นรากฐานสำหรับการสร้างโมเดลอเนกประสงค์ การเรียนรู้แบบเสริมแรงไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือในการปรับคุณค่าให้สอดคล้องกันอีกต่อไป แต่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถปรับปรุงคุณภาพของห่วงโซ่การให้เหตุผลและความสามารถในการตัดสินใจที่ซับซ้อนได้อย่างเป็นระบบ ค่อยๆ พัฒนาไปสู่เส้นทางเทคโนโลยีสำหรับการเพิ่มพูนสติปัญญาอย่างต่อเนื่อง

ในขณะเดียวกัน Web3 กำลังปรับเปลี่ยนความสัมพันธ์ในการผลิต AI ผ่านเครือข่ายการประมวลผลแบบกระจายศูนย์และระบบแรงจูงใจที่เข้ารหัส โครงสร้างของวิธีการเรียนรู้แบบเสริมแรงสำหรับการสุ่มตัวอย่าง การส่งสัญญาณรางวัล และการฝึกอบรมที่ตรวจสอบได้นั้น สอดคล้องกับการทำงานร่วมกันของพลังการประมวลผล การกระจายแรงจูงใจ และการดำเนินการที่ตรวจสอบได้ของบล็อกเชนอย่างเป็นธรรมชาติ งานวิจัยนี้วิเคราะห์อย่างเป็นระบบเกี่ยวกับกระบวนทัศน์การฝึกอบรม AI และหลักการของเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมแรง แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างของการเรียนรู้แบบเสริมแรง × Web3 และวิเคราะห์โครงการต่างๆ เช่น Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail และ Fraction AI

I. สามขั้นตอนของการฝึกฝน AI: การเตรียมการก่อนฝึกฝน การปรับแต่งคำสั่ง และการจัดระเบียบหลังการฝึกฝน

โดยทั่วไปแล้ว วงจรการฝึกฝนทั้งหมดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สมัยใหม่จะแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนหลัก ได้แก่ การฝึกฝนเบื้องต้น การปรับแต่งอย่างละเอียดภายใต้การกำกับดูแล (SFT) และการฝึกฝนภายหลัง/การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ทั้งสามขั้นตอนทำหน้าที่ "สร้างแบบจำลองโลก" "เพิ่มความสามารถของงาน" และ "กำหนดรูปแบบการให้เหตุผลและคุณค่า" ตามลำดับ โครงสร้างการคำนวณ ข้อกำหนดด้านข้อมูล และความยากในการตรวจสอบ จะเป็นตัวกำหนดระดับของการจับคู่แบบกระจายศูนย์

การฝึกอบรมเบื้องต้น ซึ่งเป็นการสร้างโครงสร้างทางสถิติทางภาษาและแบบจำลองโลกข้ามรูปแบบของแบบจำลองผ่านการเรียนรู้ด้วยตนเองขนาดใหญ่ เป็นรากฐานของความสามารถของ LLM ขั้นตอนนี้ต้องใช้การฝึกอบรมกับคลังข้อมูลหลายล้านล้านรายการในลักษณะที่ซิงโครนัสทั่วโลก โดยอาศัยคลัสเตอร์ที่เป็นเนื้อเดียวกันของภาพ H100 จำนวนหลายพันถึงหลายหมื่นภาพ ซึ่งคิดเป็น 80-95% ของต้นทุน ขั้นตอนนี้มีความอ่อนไหวอย่างยิ่งต่อแบนด์วิดท์และลิขสิทธิ์ข้อมูล ดังนั้นจึงต้องดำเนินการให้เสร็จสิ้นในสภาพแวดล้อมที่มีการรวมศูนย์สูง

การปรับแต่งอย่างละเอียดภายใต้การกำกับดูแล (Supervised fine-tuning) ใช้เพื่อเพิ่มความสามารถของงานและรูปแบบคำสั่ง วิธีนี้ต้องการข้อมูลเพียงเล็กน้อยและคิดเป็นประมาณ 5-15% ของต้นทุน การปรับแต่งอย่างละเอียดสามารถทำได้โดยใช้วิธีการฝึกอบรมแบบเต็มรูปแบบ (full-parameter training) หรือวิธีการปรับแต่งอย่างละเอียดที่มีประสิทธิภาพเชิงพารามิเตอร์ (PEFT) ซึ่ง LoRA, Q-LoRA และ Adapter เป็นวิธีการหลักในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม ยังคงต้องมีการซิงโครไนซ์เกรเดียนต์ ซึ่งจำกัดศักยภาพแบบกระจายศูนย์ของวิธีการนี้

ขั้นตอนหลังการฝึกอบรมประกอบด้วยขั้นตอนย่อยแบบวนซ้ำหลายขั้นตอนที่กำหนดความสามารถในการให้เหตุผล ค่านิยม และขอบเขตความปลอดภัยของโมเดล วิธีการต่างๆ ได้แก่ ระบบการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RLHF, RLAIF, GRPO) วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพความชอบโดยไม่ใช้ RL (DPO) และโมเดลรางวัลกระบวนการ (PRM) ขั้นตอนนี้ต้องการข้อมูลน้อยและมีต้นทุนต่ำ (5–10%) โดยเน้นที่การเปิดตัวและการอัปเดตนโยบายเป็นหลัก ขั้นตอนนี้รองรับการทำงานแบบอะซิงโครนัสและแบบกระจายได้อย่างเป็นธรรมชาติ โหนดไม่จำเป็นต้องถือครองน้ำหนักทั้งหมด เมื่อรวมกับการคำนวณที่ตรวจสอบได้และแรงจูงใจบนบล็อกเชนแล้ว สามารถสร้างเครือข่ายการฝึกอบรมแบบเปิดและกระจายอำนาจ ทำให้เป็นขั้นตอนการฝึกอบรมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ Web3

II. ภาพรวมของเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมแรง: สถาปัตยกรรม โครงสร้าง และการประยุกต์ใช้งาน

2.1 สถาปัตยกรรมระบบและส่วนประกอบหลักของการเรียนรู้แบบเสริมแรง

การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning หรือ RL) ขับเคลื่อนแบบจำลองให้พัฒนาความสามารถในการตัดสินใจอย่างอิสระผ่าน "การปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม—การตอบรับด้วยรางวัล—การปรับปรุงนโยบาย" โครงสร้างหลักของมันสามารถมองได้ว่าเป็นวงจรป้อนกลับที่ประกอบด้วยสถานะ การกระทำ รางวัล และนโยบาย ระบบ RL ที่สมบูรณ์โดยทั่วไปประกอบด้วยส่วนประกอบสามประเภท ได้แก่ นโยบาย (เครือข่ายนโยบาย) การสุ่มตัวอย่างประสบการณ์ (Rollout) และผู้เรียน (ตัวปรับปรุงนโยบาย) นโยบายจะโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมเพื่อสร้างวิถี และผู้เรียนจะปรับปรุงนโยบายตามสัญญาณรางวัล จึงก่อให้เกิดกระบวนการเรียนรู้แบบวนซ้ำและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

เครือข่ายนโยบาย: สร้างการกระทำจากสถานะของสภาพแวดล้อม และเป็นหัวใจหลักของการตัดสินใจของระบบ ในระหว่างการฝึกฝน จำเป็นต้องใช้การแพร่กระจายย้อนกลับแบบรวมศูนย์เพื่อรักษาความสอดคล้อง ในระหว่างการอนุมาน สามารถกระจายไปยังโหนดต่างๆ เพื่อการทำงานแบบขนานได้

การใช้งาน: โหนดต่างๆ จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมตามนโยบาย สร้างเส้นทางต่างๆ เช่น สถานะ การกระทำ และรางวัล กระบวนการนี้เป็นแบบขนานสูง ต้องการการสื่อสารน้อยที่สุด และไม่ไวต่อความแตกต่างของฮาร์ดแวร์ ทำให้เป็นส่วนประกอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการขยายขนาดในสภาพแวดล้อมแบบกระจายศูนย์

โมดูลการเรียนรู้จะรวบรวมเส้นทางการเปิดตัวทั้งหมดและทำการอัปเดตการไล่ระดับนโยบาย โมดูลนี้มีความต้องการพลังการประมวลผลและแบนด์วิดท์สูงที่สุด ดังนั้นจึงมักถูกใช้งานในลักษณะรวมศูนย์หรือรวมศูนย์เล็กน้อยเพื่อให้มั่นใจถึงเสถียรภาพในการบรรจบกัน

2.2 โครงสร้างขั้นตอนการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RLHF → RLAIF → PRM → GRPO)

โดยทั่วไปแล้ว การเรียนรู้แบบเสริมแรงสามารถแบ่งออกได้เป็นห้าขั้นตอน และกระบวนการโดยรวมมีดังนี้:

ขั้นตอนการสร้างข้อมูล (การสำรวจนโยบาย): เมื่อได้รับเบาะแสอินพุต โมเดลนโยบาย πθ จะสร้างสายโซ่การอนุมานที่เป็นไปได้หลายสายหรือวิถีการเคลื่อนที่ที่สมบูรณ์ ซึ่งเป็นพื้นฐานตัวอย่างสำหรับการประเมินความชอบและการสร้างแบบจำลองรางวัลในภายหลัง และกำหนดขอบเขตของการสำรวจนโยบาย

ขั้นตอนการให้ข้อมูลย้อนกลับเกี่ยวกับความชอบ (RLHF / RLAIF):
 

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ใช้คำตอบที่เป็นไปได้หลายคำตอบ การระบุความชอบของมนุษย์ การฝึกโมเดลรางวัล (RM) และกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ PPO เพื่อทำให้ผลลัพธ์ของโมเดลสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์มากขึ้น นี่เป็นส่วนสำคัญของการเปลี่ยนผ่านจาก GPT-3.5 ไปสู่ GPT-4

RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback) แทนที่การระบุข้อมูลด้วยตนเองด้วยการตัดสินของ AI หรือกฎเกณฑ์ตามรัฐธรรมนูญ ทำให้การได้มาซึ่งความชอบเป็นไปโดยอัตโนมัติ ลดต้นทุนได้อย่างมาก และมีความสามารถในการขยายขนาดได้ RLAIF ได้กลายเป็นรูปแบบการจัดเรียงข้อมูลหลักสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Anthropic, OpenAI และ DeepSeek

ขั้นตอนการสร้างแบบจำลองรางวัล: มีการนำค่าความชอบไปใช้กับแบบจำลองรางวัลขาเข้า ซึ่งจะเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงผลลัพธ์กับรางวัล การสร้างแบบจำลองรางวัล (Reward Modeling: RM) สอนแบบจำลองว่า "อะไรคือคำตอบที่ถูกต้อง" ในขณะที่การสร้างแบบจำลองก่อนรางวัล (Preward Modeling: PRM) สอนแบบจำลองว่า "จะใช้เหตุผลที่ถูกต้องได้อย่างไร"
 

แบบจำลองการให้รางวัล (Reward Model: RM) ใช้ในการประเมินคุณภาพของคำตอบสุดท้าย โดยให้คะแนนเฉพาะผลลัพธ์เท่านั้น
 

โมเดลการให้รางวัลตามกระบวนการ (Process Reward Model หรือ PRM) ไม่เพียงแต่ประเมินคำตอบสุดท้ายอีกต่อไป แต่ยังให้คะแนนในแต่ละขั้นตอนของการให้เหตุผล แต่ละโทเค็น และแต่ละส่วนตรรกะ นอกจากนี้ยังเป็นเทคโนโลยีสำคัญของ OpenAI o1 และ DeepSeek-R1 ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นการสอนให้โมเดลรู้วิธีคิด

ขั้นตอนการตรวจสอบรางวัล (RLVR): การนำ "ข้อจำกัดที่ตรวจสอบได้" มาใช้ในระหว่างการสร้างและการใช้สัญญาณรางวัล เพื่อให้มั่นใจว่ารางวัลมาจากกฎ ข้อเท็จจริง หรือฉันทามติที่สามารถทำซ้ำได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงจากการแฮ็กรางวัลและอคติ และปรับปรุงความสามารถในการตรวจสอบและขยายขนาดในสภาพแวดล้อมแบบเปิด

การปรับปรุงนโยบายเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงพารามิเตอร์นโยบาย θ ภายใต้การชี้นำของสัญญาณจากแบบจำลองรางวัล เพื่อให้ได้นโยบาย πθ′ ที่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น ความปลอดภัยที่สูงขึ้น และรูปแบบพฤติกรรมที่เสถียรยิ่งขึ้น วิธีการปรับปรุงนโยบายที่เป็นที่นิยม ได้แก่:

PPO (Proximal Policy Optimization): ตัวเพิ่มประสิทธิภาพแบบดั้งเดิมใน RLHF ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านความเสถียร แต่ก็มักมีข้อจำกัด เช่น การลู่เข้าที่ช้า และความเสถียรไม่เพียงพอในงานอนุมานที่ซับซ้อน

Group Relative Policy Optimization (GRPO) เป็นนวัตกรรมหลักของ DeepSeek-R1 โดยจะประมาณค่าที่คาดหวังโดยการจำลองการกระจายความโดดเด่นภายในกลุ่มคำตอบที่เป็นไปได้ แทนที่จะจัดอันดับเพียงอย่างเดียว วิธีนี้ช่วยรักษาข้อมูลขนาดของรางวัล ทำให้เหมาะสมยิ่งขึ้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่การอนุมาน และส่งผลให้กระบวนการฝึกฝนมีเสถียรภาพมากขึ้น ถือเป็นกรอบการทำงานการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่สำคัญสำหรับสถานการณ์การอนุมานเชิงลึกหลังจาก PPO

DPO (Direct Preference Optimization): วิธีการหลังการฝึกฝนที่ไม่ใช่วิธีการเรียนรู้แบบเสริมแรง วิธีการนี้ไม่ได้สร้างวิถีหรือสร้างแบบจำลองรางวัล แต่จะปรับคู่ความชอบโดยตรง มีต้นทุนต่ำและเสถียร จึงถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดเรียงในแบบจำลองโอเพนซอร์ส เช่น Llama และ Gemma แต่ไม่ได้ปรับปรุงความสามารถในการอนุมาน

ขั้นตอนการนำนโยบายใหม่ไปใช้: โมเดลที่ได้รับการปรับปรุงแล้วแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงระบบ 2 ที่ดียิ่งขึ้น พฤติกรรมที่สอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์หรือ AI มากขึ้น อัตราการเกิดภาพหลอนลดลง และความปลอดภัยที่สูงขึ้น ผ่านการทำซ้ำอย่างต่อเนื่อง โมเดลจะเรียนรู้ความต้องการ ปรับกระบวนการให้เหมาะสม และปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจ ก่อให้เกิดวงจรปิด

2.3 ห้าประเภทหลักของการประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงในอุตสาหกรรม

การเรียนรู้แบบเสริมแรงได้พัฒนาจากทฤษฎีเกมในยุคแรกเริ่มไปสู่กรอบการทำงานหลักสำหรับการตัดสินใจแบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่างๆ สถานการณ์การประยุกต์ใช้สามารถแบ่งออกเป็นห้าประเภทหลักตามความพร้อมของเทคโนโลยีและการนำไปใช้ในอุตสาหกรรม และแต่ละประเภทได้ผลักดันให้เกิดความก้าวหน้าครั้งสำคัญในทิศทางของตนเอง

ระบบเกมและกลยุทธ์: นี่คือพื้นที่แรกสุดของ RL ที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ในสภาพแวดล้อมที่มี "ข้อมูลสมบูรณ์ + รางวัลที่ชัดเจน" เช่น AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar และ OpenAI Five นั้น RL ได้แสดงให้เห็นถึงความฉลาดในการตัดสินใจที่สามารถเทียบเท่าหรือแม้กระทั่งเหนือกว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ ซึ่งวางรากฐานสำหรับอัลกอริธึม RL สมัยใหม่

วิทยาการหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ: การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ผ่านการควบคุมอย่างต่อเนื่อง การสร้างแบบจำลองไดนามิก และการปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อม ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้การจัดการ การควบคุมการเคลื่อนไหว และงานข้ามรูปแบบ (เช่น RT-2 และ RT-X) และกำลังก้าวไปสู่การใช้งานในระดับอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว นับเป็นเส้นทางเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง

การให้เหตุผลเชิงดิจิทัล (ระบบ LLM-2): RL + PRM ขับเคลื่อนโมเดลขนาดใหญ่จาก "การเลียนแบบภาษา" ไปสู่ "การให้เหตุผลเชิงโครงสร้าง" ตัวอย่างความสำเร็จ ได้แก่ DeepSeek-R1, OpenAI o1/o3, Anthropic Claude และ AlphaGeometry สาระสำคัญคือการเพิ่มประสิทธิภาพรางวัลในระดับห่วงโซ่การให้เหตุผล แทนที่จะประเมินเพียงคำตอบรางวัลสุดท้าย

การค้นพบทางวิทยาศาสตร์และการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ (RL): RL มุ่งค้นหาโครงสร้างหรือกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่รางวัลที่ซับซ้อนและไม่มีป้ายกำกับ รวมถึงพื้นที่การค้นหาขนาดใหญ่ และได้ประสบความสำเร็จในการค้นพบที่สำคัญ เช่น AlphaTensor, AlphaDev และ Fusion RL ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสำรวจที่เหนือกว่าสัญชาตญาณของมนุษย์

การตัดสินใจทางเศรษฐกิจและการซื้อขาย: การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ การควบคุมความเสี่ยงในมิติสูง และการสร้างระบบการซื้อขายแบบปรับตัวได้ เมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลองเชิงปริมาณแบบดั้งเดิม RL สามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องในสภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอน และเป็นส่วนสำคัญของระบบการเงินอัจฉริยะ

III. ความลงตัวโดยธรรมชาติระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมแรงและ Web3

ความเข้ากันได้ในระดับสูงระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning หรือ RL) และ Web3 เกิดจากข้อเท็จจริงที่ว่าทั้งสองอย่างเป็น "ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจ" โดยพื้นฐานแล้ว RL อาศัยสัญญาณรางวัลเพื่อปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม ในขณะที่บล็อกเชนอาศัยแรงจูงใจทางเศรษฐกิจเพื่อประสานพฤติกรรมของผู้เข้าร่วม ทำให้ทั้งสองอย่างสอดคล้องกันในระดับกลไก ความต้องการหลักของ RL ได้แก่ การใช้งานในวงกว้างและหลากหลาย การกระจายรางวัล และการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งเป็นจุดที่ Web3 มีข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างอย่างแม่นยำ

การแยกกระบวนการให้เหตุผลและการฝึกฝน: กระบวนการฝึกฝนของการเรียนรู้แบบเสริมแรงสามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนได้อย่างชัดเจน:
 

การนำไปใช้งานจริง (การสุ่มตัวอย่างเชิงสำรวจ): โมเดลสร้างข้อมูลจำนวนมากโดยอิงตามนโยบายปัจจุบัน ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้การคำนวณสูงแต่มีการสื่อสารน้อย ไม่จำเป็นต้องมีการสื่อสารระหว่างโหนดบ่อยครั้ง และเหมาะสำหรับการสร้างแบบขนานบน GPU ระดับผู้บริโภคที่กระจายอยู่ทั่วโลก

การอัปเดต (การอัปเดตพารามิเตอร์): อัปเดตค่าน้ำหนักของโมเดลตามข้อมูลที่รวบรวมได้ ซึ่งต้องใช้โหนดส่วนกลางที่มีความถี่สูงและแบนด์วิดท์สูง
 

"การแยกส่วนการอนุมานและการฝึกอบรม" เป็นสิ่งที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับโครงสร้างพลังการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ที่หลากหลาย: การใช้งานสามารถมอบหมายให้เครือข่ายเปิดดำเนินการได้ โดยมีการชำระเงินตามการมีส่วนร่วมผ่านกลไกโทเค็น ในขณะที่การอัปเดตโมเดลยังคงอยู่ที่ส่วนกลางเพื่อให้มั่นใจในเสถียรภาพ

ความสามารถในการตรวจสอบ: ZK และ Proof-of-Learning เป็นวิธีการตรวจสอบว่าโหนดต่างๆ กำลังดำเนินการให้เหตุผลอยู่จริงหรือไม่ ซึ่งช่วยแก้ปัญหาความซื่อสัตย์ในเครือข่ายแบบเปิด ในงานที่กำหนดผลลัพธ์ได้แน่นอน เช่น การเขียนโค้ดและการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ผู้ตรวจสอบเพียงแค่ตรวจสอบคำตอบเพื่อยืนยันปริมาณงาน ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ RL แบบกระจายศูนย์ได้อย่างมาก

โครงสร้างแรงจูงใจนั้นอิงตามกลไกการสร้างข้อเสนอแนะแบบใช้โทเค็น: กลไกโทเค็นของ Web3 สามารถให้รางวัลแก่ผู้มีส่วนร่วมในการให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับความชอบของ RLHF/RLAIF ได้โดยตรง ทำให้การสร้างข้อมูลความชอบมีโครงสร้างแรงจูงใจที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และไม่จำเป็นต้องขออนุญาต การวางเดิมพันและการตัดสิทธิ์จะจำกัดคุณภาพของข้อเสนอแนะเพิ่มเติม ทำให้เกิดตลาดข้อเสนอแนะที่มีประสิทธิภาพและสอดคล้องกันมากกว่าการระดมความคิดจากฝูงชนแบบดั้งเดิม

ศักยภาพของการเรียนรู้แบบเสริมแรงหลายเอเจนต์ (MARL): บล็อกเชนเป็นสภาพแวดล้อมแบบหลายเอเจนต์ที่เป็นสาธารณะ โปร่งใส และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง บัญชี สัญญา และเอเจนต์ต่างปรับกลยุทธ์ของตนอย่างต่อเนื่องภายใต้เงื่อนไขที่ขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจ ทำให้มีศักยภาพโดยธรรมชาติในการสร้างสนามทดสอบ MARL ขนาดใหญ่ แม้ว่าจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่คุณลักษณะของสถานะสาธารณะ การดำเนินการที่ตรวจสอบได้ และแรงจูงใจที่ตั้งโปรแกรมได้นั้นเป็นข้อได้เปรียบพื้นฐานสำหรับการพัฒนา MARL ในอนาคต

IV. การวิเคราะห์โครงการ Web3 แบบคลาสสิก + การเรียนรู้แบบเสริมแรง

จากกรอบทฤษฎีข้างต้น เราจะวิเคราะห์โครงการที่เป็นตัวแทนมากที่สุดในระบบนิเวศปัจจุบันโดยสังเขป:

Prime Intellect: รูปแบบการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบอะซิงโครนัส - prime-rl

Prime Intellect มุ่งมั่นที่จะสร้างตลาดการประมวลผลแบบเปิดระดับโลก ลดอุปสรรคในการฝึกอบรม ส่งเสริมการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์และร่วมมือกัน และพัฒนาชุดเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงแบบโอเพนซอร์สที่ครบวงจร ระบบของ Prime Intellect ประกอบด้วย: Prime Compute (สภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวด์/กระจายศูนย์แบบครบวงจร), ตระกูลโมเดล INTELLECT (10B–100B+), Environments Hub (ศูนย์กลางสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบเปิด) และเครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่ (SYNTHETIC-1/2)

ส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานหลักของ Prime Intellect คือสถาปัตยกรรม prime-rl ซึ่งได้รับการออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมแบบกระจายที่ไม่ซิงโครนัส และมีความเกี่ยวข้องอย่างมากกับการเรียนรู้แบบเสริมแรง ส่วนประกอบอื่นๆ ได้แก่ โปรโตคอลการสื่อสาร OpenDiLoCo ซึ่งช่วยเอาชนะปัญหาคอขวดของแบนด์วิดท์ และกลไกการตรวจสอบ TopLoc ซึ่งรับประกันความสมบูรณ์ของการคำนวณ

ภาพรวมของส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานหลักของ Prime Intellect

พื้นฐานทางเทคนิค: เฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบอะซิงโครนัส prime-rl

prime-rl คือกลไกหลักในการฝึกฝนของ Prime Intellect ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับสภาพแวดล้อมแบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่ที่ไม่ซิงโครนัส โดยสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและอัปเดตได้อย่างเสถียรผ่านการแยกส่วนระหว่าง Actor และ Learner อย่างสมบูรณ์ Worker และ Learner ของ Rollout จะไม่ถูกบล็อกแบบซิงโครนัสอีกต่อไป โหนดสามารถเข้าร่วมหรือออกจากระบบได้ตลอดเวลา โดยดึงกลยุทธ์ล่าสุดและอัปโหลดข้อมูลที่สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง

Actor (Rollout Workers): รับผิดชอบในการอนุมานโมเดลและการสร้างข้อมูล Prime Intellect ได้ผสานรวมเอ็นจิ้นการอนุมาน vLLM เข้ากับฝั่ง Actor อย่างสร้างสรรค์ เทคโนโลยี PagedAttention และความสามารถในการประมวลผลแบบต่อเนื่องของ vLLM ช่วยให้ Actor สามารถสร้างเส้นทางการอนุมานด้วยปริมาณงานที่สูงมาก

ผู้เรียน (ผู้ฝึกสอน): รับผิดชอบในการปรับปรุงนโยบายให้เหมาะสมที่สุด ผู้เรียนจะดึงข้อมูลจาก Experience Buffer ที่ใช้ร่วมกันแบบอะซิงโครนัสเพื่ออัปเดตค่าเกรเดียนต์โดยไม่ต้องรอให้ Actor ทุกตัวทำงานในชุดปัจจุบันเสร็จสิ้น

ผู้ประสานงาน: รับผิดชอบในการกำหนดตารางน้ำหนักของโมเดลและการไหลของข้อมูล

นวัตกรรมสำคัญของ prime-rl:

การทำงานแบบอะซิงโครนัสอย่างแท้จริง: prime-rl ละทิ้งรูปแบบการทำงานแบบซิงโครนัสของ PPO แบบดั้งเดิม ไม่รอโหนดที่ทำงานช้า และไม่ต้องการการจัดเรียงแบบกลุ่ม ทำให้สามารถเข้าถึง GPU จำนวนเท่าใดก็ได้และประสิทธิภาพเท่าใดก็ได้ในเวลาใดก็ได้ ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำหรับความเป็นไปได้ของการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบกระจายศูนย์

การผสานรวมอย่างลึกซึ้งของ FSDP2 และ MoE: ด้วยการแบ่งส่วนพารามิเตอร์ของ FSDP2 และการเปิดใช้งานแบบสปาร์สของ MoE ทำให้ prime-rl สามารถฝึกฝนโมเดลหลายพันล้านโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย Actor จะเรียกใช้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานอยู่เท่านั้น ซึ่งช่วยลดหน่วยความจำ GPU และต้นทุนการอนุมานได้อย่างมาก

GRPO+ (Group Relative Policy Optimization): GRPO ขจัดเครือข่าย Critic ซึ่งช่วยลดภาระการคำนวณและหน่วยความจำได้อย่างมาก และปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมแบบอะซิงโครนัสได้อย่างเป็นธรรมชาติ นอกจากนี้ GRPO+ ของ Prime-RL ยังช่วยให้มั่นใจได้ถึงการบรรจบกันอย่างน่าเชื่อถือภายใต้สภาวะความหน่วงสูงผ่านกลไกการรักษาเสถียรภาพ

ตระกูลโมเดล INTELLECT: ตัวชี้วัดความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบกระจายศูนย์

INTELLECT-1 (10B, ตุลาคม 2024) เป็นโครงการแรกที่แสดงให้เห็นว่า OpenDiLoCo สามารถฝึกฝนได้อย่างมีประสิทธิภาพในเครือข่ายที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมสามทวีป (อัตราส่วนการสื่อสาร <2%, การใช้พลังการประมวลผล 98%) ซึ่งเป็นการทำลายความเข้าใจทางกายภาพเกี่ยวกับการฝึกฝนข้ามภูมิภาค

INTELLECT-2 (32B, เมษายน 2025) เป็นโมเดล RL แบบไม่ต้องขออนุญาตตัวแรก ซึ่งตรวจสอบความสามารถในการบรรจบกันอย่างเสถียรของ prime-rl และ GRPO+ ในสภาพแวดล้อมที่มีความล่าช้าหลายขั้นตอนและแบบอะซิงโครนัส และทำให้เกิด RL แบบกระจายศูนย์ด้วยการมีส่วนร่วมของพลังการประมวลผลแบบเปิดทั่วโลก

INTELLECT-3 (106B MoE, พฤศจิกายน 2025) ใช้สถาปัตยกรรมแบบสปาร์สที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 12 พันล้านตัวเท่านั้น ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูล 512×H200 และบรรลุประสิทธิภาพการอนุมานระดับเรือธง (AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9% เป็นต้น) ประสิทธิภาพโดยรวมสูงกว่าศูนย์กลางของตัวเองและเหนือกว่าขนาดของโมเดลต้นฉบับด้วยซ้ำ

นอกจากนี้ Prime Intellect ยังได้สร้างส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุนอีกหลายอย่าง ได้แก่ OpenDiLoCo ซึ่งช่วยลดการสื่อสารการฝึกอบรมข้ามภูมิภาคได้หลายร้อยเท่าผ่านการสื่อสารแบบเบาบางตามเวลาและความแตกต่างของน้ำหนักการควอนไทเซชัน ทำให้ INTELLECT-1 สามารถรักษาอัตราการใช้งานได้ 98% ในเครือข่ายสามทวีป TopLoc + Verifiers สร้างเลเยอร์การประมวลผลแบบกระจายศูนย์สำหรับการตรวจสอบลายนิ้วมือ ในขณะที่เอนจินข้อมูลการตรวจสอบลายนิ้วมือแบบแซนด์บ็อกซ์สร้างห่วงโซ่การอนุมานขนาดใหญ่และมีคุณภาพสูง และช่วยให้โมเดล 671B ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนคลัสเตอร์ GPU ระดับผู้บริโภคผ่านการประมวลผลแบบขนานของไปป์ไลน์ ส่วนประกอบเหล่านี้เป็นรากฐานทางวิศวกรรมที่สำคัญสำหรับการสร้างข้อมูล การตรวจสอบ และปริมาณงานการอนุมานใน RL แบบกระจายศูนย์ ซีรี่ส์ INTELLECT แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้สามารถสร้างโมเดลระดับโลกที่สมบูรณ์ได้ ซึ่งเป็นการบ่งบอกถึงการเปลี่ยนผ่านของระบบการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์จากขั้นแนวคิดไปสู่ขั้นการใช้งานจริง

Gensyn: ชุดเครื่องมือหลักสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรง: Swarm และ SAPO

เป้าหมายของ Gensyn คือการรวบรวมพลังการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลกเข้าไว้ในโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรม AI ที่เปิดกว้าง ไม่ต้องอาศัยความไว้วางใจ และปรับขนาดได้อย่างไม่จำกัด หัวใจหลักของ Gensyn ประกอบด้วยเลเยอร์การดำเนินการที่เป็นมาตรฐานเดียวกันในทุกอุปกรณ์ เครือข่ายการประสานงานแบบ Peer-to-Peer และระบบตรวจสอบงานที่ไม่ต้องอาศัยความไว้วางใจ ซึ่งจะจัดสรรงานและรางวัลโดยอัตโนมัติผ่านสัญญาอัจฉริยะ Gensyn ใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะของการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning) โดยนำกลไกหลัก เช่น RL Swarm, SAPO และ SkipPipe มาใช้เพื่อแยกกระบวนการสร้าง การประเมิน และการอัปเดต โดยใช้ "ฝูง" ของ GPU ที่หลากหลายทั่วโลกเพื่อให้เกิดวิวัฒนาการร่วมกัน ท้ายที่สุดแล้ว Gensyn ไม่ได้ให้เพียงแค่พลังการประมวลผล แต่ยังให้ปัญญาที่ตรวจสอบได้อีกด้วย

แอปพลิเคชันการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบเรียงซ้อนของ Gensyn

RL Swarm: เครื่องมือการเรียนรู้แบบเสริมแรงร่วมกันแบบกระจายศูนย์

RL Swarm แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการทำงานร่วมกันแบบใหม่โดยสิ้นเชิง ไม่ใช่เพียงแค่ระบบกระจายงานธรรมดาอีกต่อไป แต่เป็นวงจร "สร้าง-ประเมิน-อัปเดต" แบบกระจายศูนย์ที่จำลองการเรียนรู้ทางสังคมของมนุษย์ คล้ายกับกระบวนการเรียนรู้แบบร่วมมือกันที่มีวงจรไม่สิ้นสุด:

ตัวแก้ปัญหา (ตัวดำเนินการ): รับผิดชอบการอนุมานแบบจำลองในระดับท้องถิ่นและการสร้าง Rollout โดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างของโหนด Gensyn ผสานรวมเครื่องมืออนุมานที่มีประสิทธิภาพสูง (เช่น CodeZero) ไว้ในระดับท้องถิ่น ซึ่งสามารถส่งออกวิถีการทำงานทั้งหมดแทนที่จะเป็นเพียงคำตอบ

ผู้เสนอ: สร้างโจทย์ปัญหา (เช่น โจทย์คณิตศาสตร์ โจทย์เขียนโปรแกรม ฯลฯ) แบบไดนามิก เพื่อสนับสนุนความหลากหลายของโจทย์ปัญหาและความยากที่ปรับเปลี่ยนได้ตามหลักสูตรการเรียนรู้

ผู้ประเมิน: ใช้ "แบบจำลองการตัดสิน" หรือกฎเกณฑ์ที่ตายตัวในการประเมินการเปิดตัวในระดับท้องถิ่นและสร้างสัญญาณให้รางวัลในระดับท้องถิ่น กระบวนการประเมินสามารถตรวจสอบได้ ซึ่งจะช่วยลดโอกาสในการกระทำการที่เป็นอันตราย

องค์ประกอบทั้งสามนี้รวมกันเป็นโครงสร้างองค์กรแบบ P2P RL ซึ่งช่วยให้การเรียนรู้ร่วมกันในวงกว้างเป็นไปได้โดยไม่ต้องมีการกำหนดตารางเวลาจากส่วนกลาง

SAPO: อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายสำหรับการสร้างใหม่แบบกระจายศูนย์: SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) เน้นที่ "การแบ่งปัน Rollout และการกรองตัวอย่างสัญญาณที่ไม่มีเกรเดียนต์ แทนที่จะแบ่งปันเกรเดียนต์" ด้วยการสุ่มตัวอย่าง Rollout แบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่ และการพิจารณา Rollout ที่ได้รับว่าเป็นแบบที่สร้างขึ้นในพื้นที่ จึงสามารถรักษาการบรรจบกันแบบดิฟเฟอเรนเชียลในสภาพแวดล้อมที่มีการประสานงานแบบกระจายศูนย์และมีความหน่วงสูง เมื่อเทียบกับ PPO ซึ่งอาศัยเครือข่าย Critic และมีต้นทุนการคำนวณสูง หรือ GRPO ซึ่งอิงจากการประมาณค่าความได้เปรียบภายในกลุ่ม SAPO ช่วยให้ GPU ระดับผู้บริโภคสามารถมีส่วนร่วมในการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้แบบเสริมแรงขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยแบนด์วิดท์ที่ต่ำมาก

ผ่านทาง RL Swarm และ SAPO นั้น Gensyn แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้แบบเสริมแรง (โดยเฉพาะ RLVR หลังการฝึกฝน) เหมาะสมอย่างยิ่งกับสถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ เนื่องจากอาศัยการใช้งานในวงกว้างและหลากหลายมากกว่าการซิงโครไนซ์พารามิเตอร์ความถี่สูง การผสมผสานกรอบการทำงานการตรวจสอบความถูกต้องของ PoL และ Verde ทำให้ Gensyn นำเสนอทางเลือกใหม่สำหรับการฝึกฝนโมเดลที่มีพารามิเตอร์นับล้านล้านตัว ซึ่งไม่ขึ้นอยู่กับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเพียงรายเดียวอีกต่อไป นั่นคือเครือข่ายอัจฉริยะขั้นสูงที่พัฒนาตนเองได้ ซึ่งประกอบด้วย GPU ที่หลากหลายนับล้านตัวทั่วโลก

Nous Research: Atropos สภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่อิงตามการตรวจสอบความถูกต้อง

Nous Research กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางปัญญาแบบกระจายศูนย์และพัฒนาตนเองได้ ส่วนประกอบหลัก ได้แก่ Hermes, Atropos, DisTrO, Psyche และ World Sim ถูกจัดเรียงเป็นระบบอัจฉริยะแบบวงปิดที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง แตกต่างจากกระบวนการเชิงเส้นแบบดั้งเดิมของ "การฝึกฝนก่อน - การฝึกฝนหลัง - การอนุมาน" Nous ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมแรง เช่น DPO, GRPO และการสุ่มตัวอย่างแบบปฏิเสธ เพื่อรวมการสร้างข้อมูล การตรวจสอบ การเรียนรู้ และการอนุมานเข้าไว้ในวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง สร้างระบบนิเวศ AI แบบวงปิดที่พัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง

ภาพรวมส่วนประกอบการวิจัยของ Nous

ชั้นโมเดล: เฮอร์มีสและการวิวัฒนาการของความสามารถในการให้เหตุผล

ซีรีส์ Hermes เป็นอินเทอร์เฟซโมเดลหลักที่ผู้ใช้ของ Nous Research นำเสนอ และวิวัฒนาการของมันแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงเส้นทางการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมจากแนวทาง SFT/DPO แบบดั้งเดิมไปสู่การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงเหตุผล (Reasoning Reinforcement Learning: RL):

Hermes 1–3: การจัดเรียงคำสั่งและความสามารถของเอเจนต์ในระยะเริ่มต้น: Hermes 1–3 อาศัย DPO ต้นทุนต่ำเพื่อการจัดเรียงคำสั่งที่มีประสิทธิภาพ ในขณะที่ Hermes 3 ใช้ประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์และกลไกการตรวจสอบ Atropos ที่เพิ่งนำมาใช้ใหม่

Hermes 4 / DeepHermes: ด้วยการเขียนกระบวนการคิดช้าๆ แบบ System-2 ลงในน้ำหนักผ่านห่วงโซ่ความคิด ทำให้ประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์และโค้ดดีขึ้นผ่านการปรับขนาดเวลาทดสอบ (Test-Time Scaling) และอาศัย "การสุ่มตัวอย่างแบบปฏิเสธ + การตรวจสอบ Atropos" เพื่อสร้างข้อมูลการอนุมานที่มีความบริสุทธิ์สูง

DeepHermes นำ GRPO มาใช้แทน PPO ซึ่งยากต่อการใช้งานในลักษณะกระจายศูนย์ ทำให้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงอนุมาน (inference RL) สามารถทำงานบนเครือข่าย GPU แบบกระจายศูนย์ของ Psyche ได้ ซึ่งเป็นการวางรากฐานทางวิศวกรรมสำหรับความสามารถในการขยายขนาดของการเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงอนุมานแบบโอเพนซอร์ส
 

Atropos: สภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบเสริมแรงที่ขับเคลื่อนด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้

Atropos คือหัวใจสำคัญที่แท้จริงของระบบ Nous RL มันรวบรวมคำสั่ง การเรียกใช้เครื่องมือ การประมวลผลโค้ด และการโต้ตอบแบบหลายรอบไว้ในสภาพแวดล้อม RL ที่ได้มาตรฐาน ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์โดยตรง และให้สัญญาณรางวัลที่แน่นอน แทนที่การตรวจสอบโดยมนุษย์ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและไม่สามารถขยายขนาดได้ ที่สำคัญกว่านั้น ในเครือข่ายการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์ Psyche Atropos ทำหน้าที่เป็น "ผู้ตัดสิน" ตรวจสอบว่าโหนดต่างๆ กำลังปรับปรุงนโยบายของตนอย่างแท้จริงหรือไม่ สนับสนุนการพิสูจน์การเรียนรู้ที่ตรวจสอบได้ และแก้ปัญหาความน่าเชื่อถือของรางวัลใน RL แบบกระจายศูนย์ได้อย่างแท้จริง

DisTrO และ Psyche: เลเยอร์ตัวปรับแต่งสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบกระจายศูนย์

การฝึกอบรม RLF แบบดั้งเดิม (RLHF/RLAIF) อาศัยคลัสเตอร์แบบรวมศูนย์ที่มีแบนด์วิดท์สูง ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญที่ระบบโอเพนซอร์สไม่สามารถจำลองได้ DisTrO ลดต้นทุนการสื่อสารของ RL ลงหลายเท่าตัวผ่านการแยกโมเมนตัมและการบีบอัดเกรเดียนต์ ทำให้สามารถฝึกอบรมได้บนแบนด์วิดท์อินเทอร์เน็ต ในทางกลับกัน Psyche ใช้กลไกการฝึกอบรมนี้บนเครือข่ายแบบออนเชน ทำให้โหนดต่างๆ สามารถทำการอนุมาน ตรวจสอบ ประเมินรางวัล และอัปเดตน้ำหนักได้ในพื้นที่ ทำให้เกิดวงจรปิด RL ที่สมบูรณ์

ในสถาปัตยกรรม Nous นั้น Atropos ทำหน้าที่ตรวจสอบความถูกต้องของลำดับความคิด DisTrO ทำหน้าที่บีบอัดการสื่อสารในการฝึกอบรม Psyche ทำหน้าที่รันลูป RL WorldSim จัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน Forge รวบรวมข้อสรุปจากข้อมูลจริง และ Hermes บันทึกการเรียนรู้ทั้งหมดลงในน้ำหนัก การเรียนรู้แบบเสริมแรงไม่ใช่แค่ขั้นตอนการฝึกอบรม แต่เป็นโปรโตคอลหลักในสถาปัตยกรรม Nous ที่เชื่อมต่อข้อมูล สภาพแวดล้อม โมเดล และโครงสร้างพื้นฐาน ทำให้ Hermes เป็นระบบที่มีชีวิตซึ่งสามารถพัฒนาตนเองได้อย่างต่อเนื่องบนเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบโอเพนซอร์ส

เครือข่ายแบบไล่ระดับ: Echo สถาปัตยกรรมการเรียนรู้แบบเสริมแรง

วิสัยทัศน์หลักของ Gradient Network คือการสร้างกระบวนทัศน์การประมวลผล AI ขึ้นใหม่ผ่าน "Open Intelligence Stack" เทคโนโลยีของ Gradient ประกอบด้วยชุดโปรโตคอลหลักที่สามารถพัฒนาได้อย่างอิสระแต่ก็ทำงานร่วมกันได้อย่างหลากหลาย ระบบของ Gradient ตั้งแต่การสื่อสารพื้นฐานไปจนถึงการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดในระดับสูง ประกอบด้วย: Parallax (การอนุมานแบบกระจาย), Echo (การฝึกอบรม RL แบบกระจายศูนย์), Lattica (เครือข่าย P2P), SEDM / Massgen / Symphony / CUAHarm (หน่วยความจำ การทำงานร่วมกัน ความปลอดภัย), VeriLLM (การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ) และ Mirage (การจำลองความแม่นยำ) การจำลองแบบใช้ร่วมกันนี้ก่อให้เกิดโครงสร้างพื้นฐานที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว

Echo — สถาปัตยกรรมฝึกอบรมการเรียนรู้แบบเสริมแรง

Echo คือเฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมแรงของ Gradient ปรัชญาการออกแบบหลักคือการแยกส่วนการฝึก การอนุมาน และข้อมูล (รางวัล) ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง ทำให้การสร้าง rollout การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบาย และการประเมินรางวัลสามารถปรับขนาดและกำหนดเวลาได้อย่างอิสระในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย มันทำงานร่วมกันในเครือข่ายที่หลากหลายซึ่งประกอบด้วยโหนดการอนุมานและการฝึก รักษาเสถียรภาพการฝึกในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายในพื้นที่กว้างด้วยกลไกการซิงโครไนซ์ที่มีน้ำหนักเบา ซึ่งช่วยลดความล้มเหลวของ SPMD และปัญหาคอขวดในการใช้ GPU ที่เกิดจากการอนุมานและการฝึกแบบผสมผสานใน DeepSpeed RLHF/VERL แบบดั้งเดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Echo ใช้สถาปัตยกรรมแบบสองกลุ่มสำหรับการประมวลผลและการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในการคำนวณให้สูงสุด กลุ่มทั้งสองทำงานอย่างอิสระและไม่ขัดขวางซึ่งกันและกัน

เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลการสุ่มตัวอย่างให้สูงสุด: Inference Swarm ประกอบด้วย GPU ระดับผู้บริโภคและอุปกรณ์ Edge และใช้ Parallax เพื่อสร้างตัวสุ่มตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพสูงในลักษณะขนานแบบไปป์ไลน์ โดยมุ่งเน้นที่การสร้างวิถีการเคลื่อนที่

การเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณเกรเดียนต์ให้สูงสุด: Training Swarm ซึ่งประกอบด้วยเครือข่าย GPU ระดับผู้บริโภคที่สามารถทำงานบนคลัสเตอร์ส่วนกลางหรือในหลายตำแหน่งทั่วโลก มีหน้าที่รับผิดชอบในการอัปเดตเกรเดียนต์ การซิงโครไนซ์พารามิเตอร์ และการปรับแต่ง LoRA โดยมุ่งเน้นที่กระบวนการเรียนรู้
 

เพื่อรักษาความสอดคล้องของนโยบายและข้อมูล Echo จึงมีโปรโตคอลการซิงโครไนซ์แบบเบา 2 แบบ ได้แก่ แบบลำดับและแบบอะซิงโครนัส เพื่อให้สามารถจัดการความสอดคล้องแบบสองทิศทางของน้ำหนักนโยบายและวิถีการเคลื่อนที่ได้

โหมดการดึงแบบลำดับ | ลำดับความสำคัญด้านความแม่นยำ: ฝั่งการฝึกอบรมจะบังคับให้โหนดการอนุมานรีเฟรชเวอร์ชันโมเดลก่อนที่จะดึงวิถีใหม่ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าวิถีนั้นสดใหม่ ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ไวต่อความล้าสมัยของนโยบายเป็นอย่างมาก

โหมดพุช-พูลแบบอะซิงโครนัส | เน้นประสิทธิภาพเป็นอันดับแรก: ฝั่งการอนุมานจะสร้างวิถีการเคลื่อนที่พร้อมป้ายกำกับเวอร์ชันอย่างต่อเนื่อง ฝั่งการฝึกฝนจะประมวลผลวิถีการเคลื่อนที่เหล่านั้นตามจังหวะของตนเอง และตัวประสานงานจะตรวจสอบความเบี่ยงเบนของเวอร์ชันและกระตุ้นการรีเฟรชค่าถ่วงน้ำหนักเพื่อเพิ่มการใช้งานอุปกรณ์ให้สูงสุด

โดยพื้นฐานแล้ว Echo สร้างขึ้นบน Parallax (การอนุมานแบบไม่เป็นเนื้อเดียวกันในสภาพแวดล้อมที่มีแบนด์วิดท์ต่ำ) และองค์ประกอบการฝึกอบรมแบบกระจายที่มีน้ำหนักเบา (เช่น VERL) โดยอาศัย LoRA เพื่อลดต้นทุนของการซิงโครไนซ์ข้ามโหนด ทำให้การเรียนรู้แบบเสริมแรงสามารถทำงานได้อย่างเสถียรบนเครือข่ายที่ไม่เป็นเนื้อเดียวกันทั่วโลก

เป้าหมายสูงสุด: การเรียนรู้แบบเสริมแรงในระบบนิเวศของ Bittensor

Bittensor สร้างเครือข่ายฟังก์ชันรางวัลขนาดใหญ่ กระจัดกระจาย และไม่คงที่ ผ่านกลไกฉันทามติ Yuma ที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัว

Covenant AI ภายในระบบนิเวศของ Bittensor ได้สร้างไปป์ไลน์แบบบูรณาการในแนวดิ่ง ตั้งแต่การฝึกฝนเบื้องต้นไปจนถึงการฝึกฝนแบบเสริมแรงภายหลัง โดยใช้ SN3 Templar, SN39 Basilica และ SN81 Grail โดย SN3 Templar ทำหน้าที่ฝึกฝนโมเดลพื้นฐานเบื้องต้น SN39 Basilica ให้บริการตลาดการประมวลผลแบบกระจาย และ SN81 Grail ทำหน้าที่เป็น "เลเยอร์การอนุมานที่ตรวจสอบได้" สำหรับการฝึกฝนแบบเสริมแรงภายหลัง โดยดำเนินการกระบวนการหลักของ RLHF/RLAIF และทำการเพิ่มประสิทธิภาพแบบวงปิดจากโมเดลพื้นฐานไปจนถึงกลยุทธ์การจัดเรียง

GRAIL มีเป้าหมายที่จะพิสูจน์ความถูกต้องของการดำเนินการเรียนรู้แบบเสริมแรงแต่ละครั้งและการเชื่อมโยงกับตัวตนของโมเดลด้วยวิธีการเข้ารหัสลับ เพื่อให้มั่นใจว่า RLHF สามารถดำเนินการได้อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมที่ไม่ต้องอาศัยความไว้วางใจ โปรโตคอลนี้สร้างห่วงโซ่ความไว้วางใจผ่านกลไกสามชั้น:

การสร้างโจทย์ท้าทายแบบกำหนดได้: โจทย์ท้าทายที่ไม่สามารถคาดเดาได้แต่สามารถทำซ้ำได้ (เช่น SAT และ GSM8K) ถูกสร้างขึ้นโดยใช้บีคอนแบบสุ่ม drand และแฮชบล็อก ซึ่งช่วยขจัดปัญหาการโกงก่อนการคำนวณ

ด้วยการใช้การสุ่มตัวอย่างดัชนี PRF และข้อผูกพันแบบร่าง ผู้ตรวจสอบความถูกต้องสามารถสุ่มตัวอย่าง logprob ระดับโทเค็นและห่วงโซ่การอนุมานได้ในต้นทุนที่ต่ำมาก เพื่อยืนยันว่าการเผยแพร่เกิดขึ้นจากแบบจำลองการประกาศจริง

การผูกโยงเอกลักษณ์ของโมเดล: กระบวนการอนุมานถูกผูกโยงเข้ากับลายเซ็นที่มีโครงสร้างของลายนิ้วมือของน้ำหนักโมเดลและการกระจายโทเค็น ทำให้มั่นใจได้ว่าการแทนที่โมเดลหรือการเล่นซ้ำผลลัพธ์จะถูกระบุได้ทันที ซึ่งเป็นการวางรากฐานที่สมจริงสำหรับการนำการอนุมานไปใช้ใน RL

จากกลไกนี้ ซับเน็ต Grail ใช้กระบวนการตรวจสอบหลังการฝึกอบรมแบบ GRPO: ผู้ขุดสร้างเส้นทางการอนุมานหลายเส้นทางสำหรับปัญหาเดียวกัน ผู้ตรวจสอบให้คะแนนตามความถูกต้อง คุณภาพของห่วงโซ่การอนุมาน และความพึงพอใจของ SAT และเขียนผลลัพธ์ที่ได้ลงในบล็อกเชนเป็นน้ำหนัก TAO การทดลองสาธารณะแสดงให้เห็นว่าเฟรมเวิร์กนี้ได้ปรับปรุงความแม่นยำของ MATH ของ Qwen2.5-1.5B จาก 12.7% เป็น 47.6% ซึ่งพิสูจน์ได้ว่าสามารถป้องกันการโกงและเพิ่มขีดความสามารถของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ ในชุดฝึกอบรม Covenant AI นั้น Grail เป็นรากฐานสำคัญของความไว้วางใจและการดำเนินการสำหรับ RLVR/RLAIF แบบกระจายอำนาจ และยังไม่ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการบนเมนเน็ต

Fraction AI: การเรียนรู้แบบเสริมแรงโดยอิงจากการแข่งขัน (RLFC)

สถาปัตยกรรมของ Fraction AI สร้างขึ้นโดยเน้นการเรียนรู้แบบเสริมแรงจากการแข่งขัน (Reinforcement Learning from Competition: RLFC) และการติดป้ายกำกับข้อมูลแบบเกม โดยแทนที่รางวัลแบบคงที่และการติดป้ายกำกับด้วยตนเองของ RLFC แบบดั้งเดิมด้วยสภาพแวดล้อมการแข่งขันแบบเปิดและไดนามิก เอเจนต์จะแข่งขันกันในพื้นที่ต่างๆ และอันดับสัมพัทธ์ของพวกเขารวมกับคะแนนจากผู้ตัดสิน AI จะเป็นรางวัลทันที เปลี่ยนกระบวนการจัดเรียงให้กลายเป็นระบบเกมหลายเอเจนต์แบบออนไลน์อย่างต่อเนื่อง

ความแตกต่างหลักระหว่าง RLHF แบบดั้งเดิมและ RLFC ของ Fraction AI มีดังนี้:

คุณค่าหลักของ RLFC อยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่ารางวัลไม่ได้มาจากแบบจำลองเดียวอีกต่อไป แต่มาจากคู่ต่อสู้และผู้ประเมินที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งป้องกันไม่ให้แบบจำลองรางวัลถูกเอาเปรียบ และป้องกันไม่ให้ระบบนิเวศติดอยู่ในจุดเหมาะสมที่สุดเฉพาะที่ (local optima) ผ่านความหลากหลายของกลยุทธ์ โครงสร้างของ Spaces กำหนดลักษณะของเกม (ผลรวมเป็นศูนย์หรือผลรวมเป็นบวก) ซึ่งผลักดันให้เกิดพฤติกรรมที่ซับซ้อนในการโต้ตอบแบบเป็นปรปักษ์และแบบร่วมมือ

ในแง่ของสถาปัตยกรรมระบบ Friction AI แบ่งกระบวนการฝึกอบรมออกเป็นสี่ส่วนหลัก:

เอเจนต์: หน่วยนโยบายน้ำหนักเบาที่ใช้ LLM แบบโอเพนซอร์ส ขยายเพิ่มเติมด้วยน้ำหนักที่แตกต่างกันผ่าน QLoRA และอัปเดตได้ในราคาประหยัด

พื้นที่: สภาพแวดล้อมภารกิจเฉพาะที่ซึ่งตัวแทนต้องจ่ายเงินเพื่อเข้าไปและจะได้รับรางวัลตามผลการชนะและแพ้

กรรมการตัดสิน AI: ระบบให้รางวัลทันทีที่สร้างด้วย RLAIF ช่วยให้การประเมินผลมีความยืดหยุ่นและกระจายอำนาจ

การพิสูจน์การเรียนรู้: เชื่อมโยงการอัปเดตนโยบายกับผลการแข่งขันที่เฉพาะเจาะจง เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการฝึกอบรมสามารถตรวจสอบได้และป้องกันการโกง

หัวใจสำคัญของ Fraction AI คือการสร้างกลไกวิวัฒนาการที่ทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ผู้ใช้ทำหน้าที่เป็น "ผู้ปรับแต่งขั้นสูง" ในระดับกลยุทธ์ ชี้นำทิศทางการสำรวจผ่านการออกแบบอย่างรวดเร็วและการกำหนดค่าพารามิเตอร์ขั้นสูง ในขณะที่เอเจนต์สร้างคู่ความชอบคุณภาพสูงจำนวนมหาศาลโดยอัตโนมัติในการแข่งขันระดับจุลภาค โมเดลนี้ช่วยให้การติดป้ายกำกับข้อมูลบรรลุถึงวงจรปิดทางธุรกิจผ่าน "การปรับแต่งอย่างละเอียดโดยไม่ต้องอาศัยความไว้วางใจ"

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงการ Web3 ที่ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรง

V. สรุปและแนวโน้ม: แนวทางและโอกาสสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรง × Web3

จากการวิเคราะห์เชิงลึกของโครงการล้ำสมัยที่กล่าวมาข้างต้น เราพบว่า แม้จุดเริ่มต้นของแต่ละทีม (อัลกอริทึม วิศวกรรม หรือตลาด) จะแตกต่างกัน แต่เมื่อนำการเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning: RL) มาผสานรวมกับ Web3 ตรรกะทางสถาปัตยกรรมพื้นฐานจะมาบรรจบกันในรูปแบบ "การแยกส่วน-การตรวจสอบ-แรงจูงใจ" ที่สอดคล้องกันอย่างมาก นี่ไม่ใช่เพียงแค่ความบังเอิญทางเทคนิค แต่เป็นผลลัพธ์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้จากการปรับตัวของเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ให้เข้ากับคุณสมบัติเฉพาะของการเรียนรู้แบบเสริมแรง

ลักษณะทางสถาปัตยกรรมทั่วไปของการเรียนรู้แบบเสริมแรง: การจัดการกับข้อจำกัดทางกายภาพหลักและประเด็นเรื่องความไว้วางใจ

การแยกส่วนการเปิดตัวและการเรียนรู้ – โครงสร้างการคำนวณที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

การประมวลผลแบบขนานที่กระจัดกระจายของ Rollout นั้นถูกส่งต่อไปยัง GPU ระดับผู้บริโภคทั่วโลก โดยมีการอัปเดตพารามิเตอร์ความถี่สูงกระจุกตัวอยู่บนโหนดการฝึกอบรมจำนวนน้อย ดังที่เห็นได้ใน Actor-Learner แบบอะซิงโครนัสของ Prime Intellect และสถาปัตยกรรมแบบคลัสเตอร์คู่ของ Gradient Echo

ความไว้วางใจที่ขับเคลื่อนด้วยการตรวจสอบ – การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน

ในเครือข่ายที่ไม่ต้องขออนุญาต ความถูกต้องเชิงคำนวณจะต้องได้รับการบังคับใช้ผ่านการออกแบบทางคณิตศาสตร์และกลไก ซึ่งแสดงถึงวิธีการตรวจสอบทางคริปโตกราฟี เช่น PoL ของ Gensyn, TOPLOC ของ Prime Intellect และ Grail

วงจรจูงใจแบบโทเคไนซ์ – การกำกับดูแลตนเองของตลาด

การจัดหาพลังการประมวลผล การสร้างข้อมูล การตรวจสอบและการจัดอันดับ และการแจกจ่ายรางวัล ล้วนเป็นวงจรปิด การกระตุ้นการมีส่วนร่วมผ่านรางวัลและการปราบปรามการโกงผ่านการลงโทษ จะช่วยให้เครือข่ายมีความเสถียรและพัฒนาต่อไปได้ในสภาพแวดล้อมแบบเปิด

เส้นทางเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน: "จุดเปลี่ยนสำคัญ" ที่แตกต่างกันภายใต้สถาปัตยกรรมที่สอดคล้องกัน

แม้ว่าจะมีสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกัน แต่แต่ละโครงการได้เลือกใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกันไปตามลักษณะเฉพาะของตนเอง:

Nous Research กลุ่มวิจัยที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึม ได้พยายามแก้ไขความขัดแย้งพื้นฐาน (ข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์) ของการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์จากมุมมองทางคณิตศาสตร์ ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ DisTrO ของพวกเขา มีเป้าหมายที่จะบีบอัดการสื่อสารของเกรเดียนต์ลงหลายพันเท่า โดยมีเป้าหมายเพื่อให้การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่สามารถทำงานได้แม้บนบรอดแบนด์ที่บ้าน ซึ่งเป็นการ "โจมตีด้วยการลดมิติ" เพื่อเอาชนะข้อจำกัดทางกายภาพ

แนวทางการวิศวกรรมระบบ (Prime Intellect, Gensyn, Gradient): มุ่งเน้นการสร้าง "ระบบรันไทม์ AI" รุ่นใหม่ ShardCast ของ Prime Intellect และ Parallax ของ Gradient ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคลัสเตอร์แบบเฮเทอโรจีนัสให้สูงสุดภายใต้เงื่อนไขเครือข่ายที่มีอยู่ โดยใช้เทคนิคทางวิศวกรรมขั้นสูง

ทฤษฎีเกมแบบอิงตลาด (Bittensor, Fraction AI): เน้นที่การออกแบบฟังก์ชันการให้รางวัล โดยใช้กลไกการให้คะแนนที่ออกแบบมาอย่างชาญฉลาด เพื่อชี้นำให้นักขุดค้นหากลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดได้เองโดยธรรมชาติ ซึ่งจะช่วยเร่งการพัฒนาสติปัญญาให้เร็วขึ้น

จุดแข็ง ความท้าทาย และแนวโน้มในระยะสุดท้าย

ในรูปแบบการผสมผสานการเรียนรู้แบบเสริมแรงเข้ากับ Web3 ข้อดีของโครงสร้างลำดับชั้นของระบบจะสะท้อนให้เห็นเป็นอันดับแรกในการปรับโครงสร้างต้นทุนและโครงสร้างการกำกับดูแล

การปรับโครงสร้างต้นทุน: การฝึกอบรมหลังการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) มีความต้องการการสุ่มตัวอย่างเพื่อนำไปใช้งานอย่างไม่จำกัด ในขณะที่ Web3 สามารถระดมพลังการประมวลผลระยะยาวทั่วโลกด้วยต้นทุนที่ต่ำมาก ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบด้านต้นทุนที่ผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์ไม่สามารถเทียบได้

การจัดระเบียบอำนาจอธิปไตย: การทำลายการผูกขาดของบริษัทขนาดใหญ่ในด้านคุณค่าของ AI (การจัดระเบียบ) ทำให้ชุมชนสามารถลงคะแนนด้วยโทเค็นเพื่อตัดสินใจว่า "อะไรคือคำตอบที่ดี" สำหรับโมเดล ซึ่งเป็นการทำให้การกำกับดูแล AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น

ในขณะเดียวกัน ระบบนี้ก็เผชิญกับข้อจำกัดเชิงโครงสร้างที่สำคัญสองประการด้วยเช่นกัน

ข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์: แม้จะมีนวัตกรรมต่างๆ เช่น DisTrO แต่ความหน่วงทางกายภาพยังคงจำกัดการฝึกฝนโมเดลที่มีพารามิเตอร์ขนาดใหญ่มาก (70 พันล้านขึ้นไป) อย่างเต็มรูปแบบ และปัจจุบัน Web3 AI ยังมีข้อจำกัดอยู่ที่การปรับแต่งและการอนุมานเท่านั้น

กฎของกู๊ดฮาร์ด (การโกงรางวัล): ในเครือข่ายที่มีแรงจูงใจสูง นักขุดมักจะ "ปรับแต่งมากเกินไป" ให้เข้ากับกฎของรางวัล (การฟาร์มคะแนน) มากกว่าที่จะพัฒนาสติปัญญาที่แท้จริง การออกแบบฟังก์ชันรางวัลที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันการโกงนั้นเป็นเกมที่ไม่มีวันจบสิ้น

การโจมตีแบบไบแซนไทน์ที่เป็นอันตราย: การโจมตีเหล่านี้ขัดขวางการบรรจบกันของแบบจำลองโดยการจัดการและทำลายสัญญาณการฝึกอบรมอย่างจงใจ หลักการสำคัญไม่ใช่การออกแบบฟังก์ชันรางวัลป้องกันการโกงอย่างต่อเนื่อง แต่เป็นการสร้างกลไกที่แข็งแกร่งและต่อต้านการโจมตี

การผสานรวมระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมแรงและ Web3 นั้นเป็นการเขียนกลไกใหม่ของ "วิธีการสร้าง จัดเรียง และกระจายคุณค่าของปัญญา" อย่างแท้จริง วิวัฒนาการของมันสามารถสรุปได้เป็นสามทิศทางที่เสริมซึ่งกันและกัน:

เครือข่ายการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์: จากพลังการประมวลผลของเครื่องขุดเหมืองไปจนถึงเครือข่ายนโยบาย การเอาท์ซอร์สการใช้งานแบบขนานและตรวจสอบได้ไปยัง GPU ขนาดใหญ่ทั่วโลก โดยมุ่งเน้นที่ตลาดการอนุมานที่ตรวจสอบได้ในระยะสั้น และพัฒนาไปสู่เครือข่ายย่อยการเรียนรู้แบบเสริมแรงสำหรับการจัดกลุ่มงานในระยะกลาง

การแปลงความชอบและรางวัลให้เป็นสินทรัพย์: จากแรงงานการติดป้ายข้อมูลสู่ความเท่าเทียมทางข้อมูล ซึ่งหมายถึงการแปลงความชอบและรางวัลให้เป็นสินทรัพย์ การเปลี่ยนผลตอบรับคุณภาพสูงและแบบจำลองรางวัลให้เป็นสินทรัพย์ข้อมูลที่สามารถควบคุมและเผยแพร่ได้ การยกระดับ "แรงงานการติดป้ายข้อมูล" ไปสู่ "ความเท่าเทียมทางข้อมูล"

วิวัฒนาการ "เล็กแต่สวยงาม" ในสาขาเฉพาะทาง: ในสถานการณ์เฉพาะทางที่สามารถตรวจสอบผลลัพธ์และวัดผลประโยชน์ได้ มีการพัฒนาเอเจนต์ RL เฉพาะทางขนาดเล็กแต่ทรงพลัง เช่น การดำเนินการกลยุทธ์ DeFi และการสร้างโค้ด ซึ่งเชื่อมโยงการปรับปรุงกลยุทธ์กับการสร้างมูลค่าโดยตรง และคาดว่าจะทำงานได้ดีกว่าโมเดลแบบปิดแหล่งที่มาทั่วไป

โดยรวมแล้ว โอกาสที่แท้จริงสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรง × Web3 ไม่ได้อยู่ที่การจำลองเวอร์ชันแบบกระจายศูนย์ของ OpenAI แต่เป็นการเขียน "ความสัมพันธ์ในการผลิตอัจฉริยะ" ใหม่: ทำให้การดำเนินการฝึกอบรมเป็นตลาดพลังการประมวลผลแบบเปิด ทำให้รางวัลและความชอบเป็นสินทรัพย์บนบล็อกเชนที่สามารถควบคุมได้ และกระจายมูลค่าที่เกิดจากความฉลาดไม่กระจุกตัวอยู่บนแพลตฟอร์มอีกต่อไป แต่กระจายไปในหมู่ผู้ฝึกสอน ผู้จัดเรียง และผู้ใช้

ข้อสงวนสิทธิ์: บทความนี้เขียนขึ้นโดยความช่วยเหลือจากเครื่องมือ AI ChatGPT-5 และ Gemini 3 ผู้เขียนได้พยายามอย่างเต็มที่ในการตรวจสอบและรับรองว่าข้อมูลนั้นถูกต้องและแม่นยำ แต่ก็ยังอาจมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นได้ เราขออภัยในความไม่สะดวกใดๆ สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ ตลาดสกุลเงินดิจิทัลมักประสบกับความแตกต่างระหว่างพื้นฐานของโครงการและประสิทธิภาพของราคาในตลาดรอง บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการให้ข้อมูลและการแลกเปลี่ยนทางวิชาการ/การวิจัยเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุน หรือไม่ควรนำไปใช้เป็นคำแนะนำในการซื้อหรือขายโทเค็นใดๆ