Від підгонки за шаблоном до розумного виробництва: пряма оптимізація переваг та децентралізоване навчання з підкріпленням у Web3

Еволюція штучного інтелекту відображає фундаментальний перехід: від статистичних систем, що просто підганяють шаблони, до структур, здатних до структурованого мислення. У центрі цієї трансформації лежить навчання з підкріпленням — методологія, яка перейшла від академічного інтересу до практичної необхідності. Однак найзахопливіший розвиток сьогодні виходить за межі окремих алгоритмічних рішень. Він охоплює те, як ми тренуємо системи ШІ, хто керує їхніми цінностями і як структуровані економічні стимули, що рухають узгодженість. Пряме оптимізування переваг (DPO) та децентралізовані мережі Web3 уособлюють дві технології, що сходяться до революційного переформатування управління та виробництва ШІ, кидаючи виклик нинішньому монополії централізованих технологічних гігантів на інтелектуальні системи.

Архітектура сучасного навчання ШІ: три етапи та їхні економічні межі

Сучасні великі мовні моделі слідують добре відомому процесу тренування, кожен етап виконує різні функції з радикально різними економічними та технічними характеристиками. Розуміння цієї архітектури відкриває, чому деякі етапи залишаються природно централізованими, тоді як інші — підходять для децентралізації.

Попереднє тренування формує основу, вимагаючи масштабного самонавчання на трильйонах токенів. Цей етап потребує синхронізованих глобальних кластерів тисяч високопродуктивних GPU і становить 80–95% загальних витрат на тренування. Вимоги до пропускної здатності, складність координації даних і капітальні інвестиції закріплюють цей етап у централізованих середовищах, якими керують добре капіталізовані організації.

Підготовка з наглядом (SFT) додає можливості виконання завдань і поведінки відповідно до інструкцій, використовуючи відносно невеликі набори даних. Хоча вона споживає лише 5–15% витрат, вона все ж вимагає синхронізації градієнтів між вузлами, обмежуючи потенціал децентралізації. Техніки, такі як LoRA і Q-LoRA, пропонують деякі виходи, але не усунули фундаментальний вузол синхронізації.

Після тренування, останній етап, — це точка інфлексії. Тут відбувається навчання переваг, моделювання винагород і оптимізація політик — механізми формування здатності до мислення та узгодженості. Цей етап споживає лише 5–10% загальних витрат, але парадоксально має значний вплив на поведінку моделі. Важливо, що його архітектура суттєво відрізняється від попереднього тренування: робота природно розбивається на паралельні, асинхронні компоненти, які не вимагають повних ваг моделі на кожному вузлі. Ця структурна особливість стає критичною при розгляді децентралізованих альтернатив.

У межах пост-тренування існує кілька підходів, кожен із яких має різні наслідки для централізації. Вже давно домінує навчання з підкріпленням за людською зворотнім зв’язком (RLHF), яке використовує людські аннотації для тренування моделей винагороди, що потім керують політикою через Proximal Policy Optimization (PPO). Але з’явилися нові методи. Пряме оптимізування переваг (DPO) повністю обходить тренування моделей винагороди, безпосередньо оптимізуючи поведінку моделі за парами переваг. Навчання з підкріпленням за допомогою AI (RLAIF) автоматизує людське судження через AI-суддів. Ці різноманітні підходи свідчать не про один ідеальний шлях, а про кілька життєздатних архітектур — кожна з яких має свої витрати, масштабованість і управлінські наслідки.

Ключове розуміння: природна паралельність пост-тренування і низькі вимоги до даних роблять його особливо придатним для відкритих, децентралізованих мереж. Пряме оптимізування переваг ілюструє цей потенціал: усунення окремого етапу моделювання винагороди, що традиційно вимагав централізованої інфраструктури, зменшує зв’язки між вузлами, дозволяючи меншим операторам брати участь значущо.

Системи навчання з підкріпленням: розбір архітектури та стимулів

Навчання з підкріпленням працює через концептуально простий, але механічно багатий цикл: взаємодія з навколишнім середовищем генерує траєкторії (ролл-аути), сигнали винагороди оцінюють їхню якість, а оновлення політики змінює поведінку моделі у напрямку більшої цінності. Ця абстракція приховує важливі структурні деталі, які стають критичними у розподілених контекстах.

Повна система RL складається з трьох окремих модулів:

Мережа політики: модель, що генерує дії у відповідь на стани. Під час тренування політика залишається відносно стабільною в межах циклів оновлення, зосереджена на централізованих обчисленнях для узгодження градієнтів. Під час інференції її можна дуже паралелізувати на різноманітному апаратному забезпеченні.

Ролл-аути (генерація даних): фаза, коли розгорнуті політики взаємодіють із середовищами або завданнями, генеруючи траєкторії. Вона має мінімальні вимоги до комунікації, працює асинхронно між вузлами і не вимагає синхронізації між працівниками. Це, можливо, найприродніше паралелізований компонент сучасних ML-систем.

Навчальник (оновлювач політики): агрегує траєкторії ролл-аутів і обчислює оновлення політики на основі градієнтів. Цей компонент вимагає високої обчислювальної інтенсивності, тісної синхронізації і централізованого контролю для забезпечення збіжності. Це природне місце для зосередження обчислювальних ресурсів.

Ця архітектурна розкладка показує, чому RL природно поєднується з децентралізованими обчисленнями: генерація ролл-аутів — найбільш паралельний компонент — може бути делегована глобально розподіленим вузлам, тоді як оновлення політики залишаються централізованими.

Останні алгоритмічні інновації підсилюють цей потенціал. Group Relative Policy Optimization (GRPO), ініційований DeepSeek-R1, замінив критику PPO на оцінку переваг у межах групи. Це зменшує пам’ятні витрати і підвищує сумісність з асинхронними середовищами, де вузли мають різну затримку. Пряме оптимізування переваг ще більше спрощує процес: усунувши окреме тренування моделей винагороди, DPO дозволяє вузлам працювати безпосередньо з даними переваг, зменшуючи архітектурні зв’язки, що раніше вимагали синхронізованих обчислень.

Природне узгодження: чому архітектури RL і Web3 збігаються структурно

Сумісність між RL і Web3 виходить за межі поверхневого співпадіння. Обидві системи — це за своєю суттю мотиваційно-орієнтовані архітектури, де координація виникає не через централізоване планування, а через узгодженість стимулів. Це структурне споріднення говорить не лише про технічну можливість, а й про економічну життєздатність і легітимність управління.

Розподіл ролей ролл-аутів і гетерогенне обчислення: RL-ролл-аути можуть працювати на GPU споживацького рівня, edge-пристроях і гетерогенному обладнанні по всьому світу. Мережі Web3 чудово координують таких учасників. Замість централізованої хмарної інфраструктури, мережа RL Web3 мобілізує неактивне обчислювальне потужність — перетворюючи недоиспользоване обладнання на продуктивну інфраструктуру тренування. Для систем, що вимагають необмеженого зразка ролл-аутів, економічна перевага над централізованими хмарами стає вирішальною.

Перевіряємі обчислення і криптографічні докази: Відкриті мережі стикаються з проблемою довіри: як перевірити, що внесок справді відбувся? Централізовані системи вирішують це через адміністративний авторитет. Децентралізовані — через криптографічну впевненість. Тут детерміновані завдання RL — коди, математичні доведення, шахові позиції — створюють природні можливості для перевірки. Технології, такі як Zero-Knowledge proofs і Proof-of-Learning, можуть криптографічно підтвердити, що мисленнєва робота виконана правильно, створюючи аудитуабельну довіру до розподіленого тренування без централізованого арбітражу.

Пряме оптимізування переваг як каталізатор децентралізації: Зростання DPO ілюструє, як алгоритмічні інновації дозволяють архітектурну децентралізацію. Традиційний RLHF вимагав централізованої моделі винагороди, яку тренували і розгортали однією владою. DPO інвертує цей процес: дані переваг можуть надходити з різних джерел — AI-суддів, голосувань спільноти, перевіреного виконання коду — і безпосередньо вводитися у процес оптимізації політики без проходження через централізований шлюз. У контексті Web3, DPO дозволяє переваги ставати активами на блокчейні, керованими і торгованими. Спільноти можуть токенізувати і торгувати сигналами переваг, економічно беручи участь у рішеннях щодо узгодженості, раніше зарезервованих для корпоративних дослідницьких департаментів.

Токенізовані стимули: Токени блокчейна створюють прозорі, налаштовувані, безпаперові системи винагород. Учасники ролл-аутів отримують токени пропорційно створеній цінності. AI-судді, що надають зворотній зв’язок, отримують нагороди. Верифікатори, що підтверджують автентичність роботи, ставлять токени і ризикують штрафами за зловживання. Це створює «ринок узгодженості», де виробництво переваг стає економічно продуктивним для розподілених учасників — потенційно набагато ефективніше за традиційний краудсорсинг, де працівники змагаються у анонімних ринках праці.

Багатоклієнтське навчання з підкріпленням у публічних ланцюгах: Блокчейни — це за своєю природою багатоклієнтські середовища, де рахунки, контракти і автономні агенти постійно коригують стратегії під впливом стимулів. Це створює природні полігони для досліджень MARL. На відміну від ізольованих симуляційних середовищ, блокчейн-середовища забезпечують реальні економічні ставки, перевірювані переходи стану і програмовані стимули — саме умови, де алгоритми MARL набирають стійкості.

Випадки застосування: від теорії до розгорнутих систем

Теоретична конвергенція RL і Web3 породила різноманітні підходи до реалізації. Кожен проект — це різна «точка прориву» у спільній архітектурній парадигмі розділення, верифікації та стимулювання.

Prime Intellect: асинхронне ролл-аути на глобальному масштабі

Prime Intellect спрямований на основну проблему розподіленого тренування — накладні витрати на синхронізацію. Його ключова інновація — фреймворк prime-rl — відмовляється від синхронної парадигми PPO. Замість очікування завершення кожної порції всіма працівниками, prime-rl дозволяє безперервну асинхронну роботу. Вузли ролл-аутів підтягують найновішу політику, генерують траєкторії незалежно і завантажують результати у спільний буфер. Навчальники споживають ці дані безпосередньо, без пакетної синхронізації.

Модель INTELLECT демонструє цю ідею: INTELLECT-1 (жовтень 2024) ефективно тренувався на трьох континентах з коефіцієнтом комунікацій нижче 2%. INTELLECT-2 (квітень 2025) додав безпередавальне RL, дозволяючи будь-яким вузлам брати участь без попереднього схвалення. INTELLECT-3 (листопад 2025), з 512×H200 GPU і розрідженою активацією, досяг показників AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9% — продуктивність, що наближається або перевищує централізовані моделі значно більшого розміру.

Інфраструктурні компоненти Prime Intellect вирішують ключові виклики децентралізації: OpenDiLoCo зменшує міжрегіональні комунікації у сотні разів. TopLoc і верифікатори створюють децентралізований рівень довіреної виконуваної обробки. Система SYNTHETIC генерує високоякісні ланцюги мислення у масштабі. Разом вони вирішують проблеми генерації даних, верифікації та пропускної здатності інференсу — практичних вузьких місць децентралізованого тренування.

Gensyn: колективне навчання через роїдну динаміку

Gensyn переосмислює навчання з підкріпленням як колективну еволюційну проблему, а не централізоване оптимізаційне завдання. Його архітектура RL Swarm розподіляє весь цикл навчання: розв’язувачі генерують траєкторії, пропоненти створюють різноманітні завдання, оцінювачі оцінюють рішення за допомогою заморожених моделей суддів або перевірених правил. Ця P2P-структура усуває централізоване планування, замінюючи його саморганізуючою співпрацею.

SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) реалізує цю ідею. Замість обміну градієнтами, що вимагає важкої синхронізації, SAPO обмінюється ролл-аутами — трактуючи отримані траєкторії як локально згенеровані. Це радикально зменшує пропускну здатність і зберігає гарантії збіжності навіть для вузлів із високою затримкою. Порівняно з критику PPO або навіть GRPO, SAPO дозволяє споживацькому обладнанню ефективно брати участь у масштабному RL.

Підхід Gensyn підкреслює, що децентралізоване RL — це не просто перенесення централізованого тренування на розподілене обладнання. Це принципово інша операційна парадигма, де співпраця виникає з узгоджених стимулів, а не через узгоджене планування.

Nous Research: перевірене узгодження через детерміновані середовища

Nous Research розглядає RL як замкнуту платформу інтелекту, де тренування, інференс і середовище створюють безперервний зворотній зв’язок. Його компонент Atropos — перевірене RL-середовище — стає опорою довіри. Atropos інкапсулює підказки, виклики інструментів, виконання коду і ланцюги мислення у стандартизованих середовищах, безпосередньо перевіряючи правильність вихідних даних і генеруючи детерміновані винагороди.

Ця архітектура має кілька переваг: по-перше, вона усуває дорогі людські аннотації. Завдання кодування повертають сигнали «пройшов/не пройшов». Математичні задачі — перевірені рішення. По-друге, вона створює основу для децентралізованого RL. У мережі Psyche від Nous Atropos виступає як арбітр, що підтверджує, що вузли справді покращують свої політики, забезпечуючи аудитуабельний доказ навчання.

Компонентний стек Nous — Hermes (моделі мислення), Atropos (верифікація), DisTrO (ефективність комунікацій), Psyche (децентралізована мережа), WorldSim (складні середовища) — ілюструє, як поєднання алгоритмічних і системних інновацій дозволяє досягти децентралізації. Впровадження DeepHermes з GRPO замість PPO спеціально орієнтоване на здатність RL для інференсу працювати у розподілених мережах.

Gradient Network: Ехо та гетерогенне обчислення

Gradient’s Echo розділяє інференс і тренування у окремі рої, кожен з яких масштабується незалежно. Рой інференсу, що складається з GPU споживацького рівня, використовує конвеєрний паралелізм для максимізації пропускної здатності. Рой тренування обробля оновлення градієнтів. Легкі протоколи синхронізації підтримують узгодженість: режим послідовного оновлення — для швидкості, режим асинхронний — для максимальної завантаженості.

Філософія дизайну Echo визнає реальність: ідеальна синхронізація неможлива у глобальних мережах. Замість цього він керує версіями і делікатно обробляє застарілість політик через протоколи. Це прагматичний підхід, що працює з реальністю мережі, а не проти неї.

Bittensor/Grail: криптографічна перевірка узгодженості

У екосистемі Bittensor субмережа Covenant AI — Grail — вирішує децентралізоване RLHF/RLAIF через криптографічну перевірку. Grail встановлює ланцюг довіри: детерміноване створення викликів запобігає шахрайству з попереднім обчисленням. Валідатори зразковим чином вибирають логпроби токенів і ланцюги inference за мінімальні витрати, підтверджуючи, що ролл-аути виконані моделлю, що заявлена. Ідентифікація моделі забезпечує швидке виявлення замін або повторів.

Ця триланцюгова система створює можливості аудиту без централізованої влади. Процес, подібний до GRPO, генерує кілька шляхів inference на задачу, оцінює їх за правильністю і якістю мислення і записує результати у блокчейн як внески, зважені консенсусом.

Fraction AI: навчання через змагання

Fraction AI інвертує традиційне узгодження: замість статичних нагород від фіксованих моделей, агенти змагаються у динамічних середовищах, де стратегії опонентів і оцінювачі постійно еволюціонують. Нагороди виникають з відносної продуктивності і оцінок AI-суддів. Це запобігає шахрайству з моделлю винагороди — головною вразливістю RLHF.

Ця гейміфікована структура перетворює узгодженість із «міткою роботи» у «змагальну інтелектуальну гру». Агенти постійно входять у простори, змагаються і отримують нагороди за ранжуванням у реальному часі. Взаємодія між агентами і пряме оптимізування переваг між конкурентами створюють різноманіття і запобігають локальній оптимізації. Доказ навчання (Proof-of-Learning) прив’язує оновлення політики до конкретних змагальних результатів, забезпечуючи перевіряємість прогресу.

Пряме оптимізування переваг: від методу узгодження до економічного активу

Особливу увагу заслуговує DPO, оскільки його зростання висвітлює ширші тенденції у децентралізації тренування AI.

Традиційний RLHF створював двоступеневу конвеєрну систему: спершу збирали пари переваг і тренували централізовану модель винагороди, потім використовували цю модель як ціль оптимізації. Ця архітектура закріплювала централізацію: дані переваг проходили через один вузол, створюючи вузьке місце і єдине джерело істини щодо якості моделі.

DPO інвертує цей процес: він безпосередньо оптимізує параметри моделі за парами переваг без проміжної моделі винагороди. Це має глибокі наслідки. Операційно, воно зменшує обчислювальні витрати — не потрібно окреме тренування моделі винагороди. Організаційно, воно розподіляє повноваження: дані переваг можуть надходити з різних джерел без обов’язкового централізованого агрегування. Економічно, воно робить переваги активами, що їх можна торгувати. Якщо сигнали переваг керують оптимізацією політики, вони стають цінними активами, якими можна торгувати.

У контексті Web3 це стає ще потужнішим. Переваги і моделі винагороди можуть стати активами на блокчейні, керованими і торгованими. Спільноти голосують токенами за бажані поведінки моделей. Смарт-контракти, закодовані як AI-судді, забезпечують перевірені сигнали переваг. Пряме оптимізування переваг стає мостом між управлінням спільноти і поведінкою моделі.

Типовий робочий процес RLHF → RLAIF → DPO — це не лінійна еволюція, а набір інструментів. RLHF підходить для людського узгодження. RLAIF масштабується через AI-суддів. DPO зменшує інфраструктурні зв’язки. Різні сценарії вимагають різних методів. Головне — пост-тренування має кілька життєздатних архітектур. Це створює простір для децентралізованих інновацій, які централізовані системи, орієнтовані на один розв’язок, можуть пропустити.

Модель конвергенції: розділення, верифікація, стимулювання

Незважаючи на різницю у підходах — алгоритмічний (DisTrO від Nous), системний (prime-rl від Prime Intellect) або ринковий (конкурентна динаміка Fraction AI) — успішні проєкти Web3+RL сходяться до узгодженої архітектурної моделі:

Розділення етапів обчислень: ролл-аути — до розподілених учасників; оновлення політики — до концентрованих навчальних вузлів; верифікація — до спеціалізованих вузлів. Це відповідає як вимогам RL, так і топології Web3.

Довіра через верифікацію: замість адміністративної влади — криптографічні докази і детермінована перевірка. Zero-Knowledge proofs підтверджують логіку. Proof-of-Learning підтверджує, що робота справді виконана. Це створює машинозчитувану впевненість, що замінює людську довіру.

Токенізовані стимули: обсяг обчислень, генерація даних, верифікація і розподіл винагород — все через токени. Учасники ставлять токени, ризикують штрафами і отримують нагороди за внески. Це створює узгоджені стимули без централізованої координації.

У цій архітектурі різні проєкти прагнуть до технологічних «міт», але всі поділяють переконання: розподілене навчання з підкріпленням — це не просто централізоване тренування на багатьох машинах, а принципово інша архітектура, краще відповідна економічним і технічним реаліям пост-тренувального узгодження.

Виклики: реальність децентралізованого навчання

Теоретична узгодженість із реальністю вимагає врахування структурних обмежень, що залишаються нерозв’язаними:

Обмеження пропускної здатності: тренування надзвичайно великих моделей (70B+ параметрів) все ще стикається з фізичними затримками. Попри інновації, такі як DisTrO, що зменшує комунікації у тисячі разів, сучасні децентралізовані системи переважно ефективні для тонкого налаштування і inference, а не для тренування базових моделей з нуля. Це не постійна межа, а поточний фронтир. З покращенням протоколів зв’язку і архітектур моделей (зокрема, розріджених моделей) ця обмеженість може знизитися.

Закон Гартмана: у високостимулюваних мережах учасники можуть спокуситися оптимізувати сигнали винагороди, а не справжній інтелект. Майнері «фальсифікують» бали, експлуатуючи крайні випадки функцій винагороди. Агенти грають у переваги. Це не нова проблема — централізовані системи стикаються з шахрайством з винагородою. Але у децентралізованих системах вона посилюється: зловмисники повинні лише обдурити алгоритм, а не політику організації. Вироблення надійних функцій винагороди і механізмів верифікації залишається актуальним викликом у боротьбі з шахрайством.

Бізантійські атаки: активні атаки зловмисних вузлів можуть отруїти сигнали тренування, порушуючи збіжність. Криптографічна верифікація запобігає окремим атакам (фальсифікація роботи), але не всі — наприклад, запуск справжнього коду з ворожими намірами. Відповідність до безпеки у децентралізованому RL — відкритий дослідницький фронт.

Реальна можливість: переписати інтелектуальні виробничі відносини

Ці виклики — реальні, але не перешкода. Глибока можливість полягає у тому, щоб RL і Web3 разом переписали не лише технології тренування, а й економічні та управлінські структури навколо розвитку AI. Три доповнювальні шляхи еволюції:

По-перше, децентралізовані мережі тренування: обчислювальна потужність, що раніше була шахтами, перетворюється на мережі політик. Паралельне, перевірене ролл-аути — на глобальні GPU довгого хвоста. У короткостроковій перспективі зосередженість на перевірених ринках inference може перерости у середньострокові підмережі RL, що займаються кластеризацією завдань і багатоклієнтською координацією. Це усуває централізовані обчислювальні бар’єри для розвитку AI.

По-друге, активізація переваг і моделей винагороди: дані переваг перетворюються з «міток праці» у «активи даних» — керовані, торговані, складові активи. Високоякісний фідбек і ретельно підібрані моделі винагороди стають цифровими активами з реальною економічною цінністю. Спільноти користувачів, а не централізовані компанії, визначають, що є хорошим AI. Це демократизує узгодженість — раніше зосереджену у корпоративних дослідницьких департаментах — і поширює управління ширше.

По-третє, вертикальні агенти: спеціалізовані RL-агенти для вузьких доменів (DeFi, генерація коду, математичне мислення) ймовірно перевищать універсальні моделі у своїх сферах, особливо там, де результати перевірювані і вигоди кількісні. Ці вертикальні агенти безпосередньо пов’язують покращення стратегії з економічною цінністю, створюючи закритий цикл стимулів. Такі агенти можна тренувати безпосередньо у децентралізованих мережах, швидко оновлюючися при зміні середовища.

Загалом, ця можливість — не просто еволюція «децентралізованого OpenAI», а радикальне переписування виробничих відносин навколо інтелектуальних систем. Тренування стає відкритим ринком обчислювальної потужності. Винагороди і переваги — керовані активи на блокчейні. Цінність, що раніше концентрувалася у платформах, перерозподіляється між тренерами, узгоджувачами і користувачами.

Це не поступове покращення існуючих систем. Це реконструкція способу виробництва, узгодження і розподілу цінностей, які створює інтелект. Для такої важливої технології, як загальний інтелект, контроль над цими механізмами має глибоке значення.

Висновок: від академічного інтересу до економічної реальності

Конвергенція RL і архітектур Web3 — це більше, ніж технічна можливість: це глибока структурна відповідність того, як працюють системи RL і як координуються децентралізовані мережі. Проєкти від Prime Intellect до Fraction AI демонструють, що це вже не теорія. Архітектура працює. Моделі тренуються. Нагороди розподіляються. Цінність потрапляє до учасників.

Виклики справжні: обмеження пропускної здатності, шахрайство з винагородою, атаки Бізантія. Але жоден з них не є категорично складнішим за проблеми, з якими стикаються централізовані системи. І децентралізовані системи пропонують те, що централізовані — легітимність управління поза межами корпоративної влади, економічні стимули, що узгоджуються з інтересами учасників, і можливість інновацій, яких не дає жоден один компанійський план.

У найближчі роки слідкуйте за двома ознаками: по-перше, чи зможуть децентралізовані мережі пост-тренування тренувати моделі, що наближаються до передової продуктивності. Оскільки результати вже демонструють таку можливість. По-друге, чи з’являться нові архітектури інтелекту, що раніше були неможливі у централізованих режимах. Динаміка змагань у RL — коли різні агенти досліджують простір рішень — може породити можливості, недосяжні для одного централізованого гравця.

Реальна зміна не буде миттєво помітною. Вона не проявиться у бенчмарках або розмірах моделей. Вона проявиться у тонких перерозподілах: більше розроб