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強化学習：分散型AIネットワークのパラダイムシフト @0xjacobzhao

2025/12/23 17:15

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Author: 0xjacobzhao Source: X, @0xjacobzhao

The independent research report is supported by IOSG Ventures.そして調査と執筆のプロセスは、Sam Lehman (Pantera Capital)の集中学習の研究論文に触発されたものであり、Ben Fielding (Gensyn.ai)、Gao Yuan (Gradient), Samuel Dare & Erfan Miahi (Covenant AI), Shashank Yadav (Fraction AI), Chao Wang.本論文に対する貴重な提案。本論文は客観的で正確であるように努めており、一部の見解には主観的な判断が含まれ、どうしても偏ってしまうので、読者の皆様のご理解をお願いいたします。

人工知能（AI）は、パターンフィッティングに基づく統計学習から、構造化推論を中心とした能力システムへと移行しつつある。事後訓練の重要性が急速に高まっています。DeepSeek-R1の出現は、ビッグモデルの時代における強化学習のパラダイムレベルの転換を示すものであり、事前トレーニングがモデルに共通のコンピテンシー・ベースを構築し、強化学習はもはや単なる価値調整ツールではなく、体系的に以下のことが可能であることが実証されている、ということが業界のコンセンサスとなっている。強化学習は、推論チェーンと複雑な意思決定能力の質を体系的に向上させることが実証されており、インテリジェンスを継続的に向上させるテクノロジーへと徐々に進化しています。

同時に、Web3は、分散型演算ネットワークと暗号化インセンティブを通じて、AIの生産関係を再構成しており、強化学習の構造的ニーズであるロールアウトサンプリング、報酬シグナル、検証可能なトレーニングは、ブロックチェーン演算と連動しています、強化学習が構造的に必要とするロールアウト・サンプリング、報酬シグナル、検証可能なトレーニングは、ブロックチェーンの算術連携、インセンティブ分配、検証可能な実行と自然に適合する。本稿では、AIトレーニングパラダイムと強化学習技術原理を体系的に解体し、強化学習×Web3の構造的優位性を示し、Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail、Fraction AIなどのプロジェクトを分析する。

I. AI トレーニングの3つのフェーズ：事前トレーニング、命令の微調整、およびトレーニング後のアライメント

最新の大規模言語モデル（LLM）トレーニングの完全なライフサイクルは、通常、3つのコアフェーズに分割されます：事前トレーニング、教師ありの微調整、およびポストトレーニング。training/RL）である。この3つはそれぞれ「世界モデルの構築 - タスク能力の注入 - 推論と価値の形成」の機能を担い、その計算構造、データ要件、検証の難易度が分散マッチングの程度を決定する。

大規模な自己教師あり学習による事前学習。教師あり学習）により、モデルの言語の統計的構造と、LLM能力の根源であるクロスモーダル世界モデルを構築する。この段階では、何兆ものコーパスをグローバルに同期させた学習が必要で、数千から数万のH100の同型クラスタに依存し、80～95％のコストがかかり、帯域幅やデータの権利に非常に敏感であるため、高度に集中化された環境で行う必要があります。
Supervised Fine-tuningは、タスク能力と命令フォーマットを注入するために使用されます。ファインチューニングは、フルパラメータ学習か、パラメトリック効率的ファインチューニング（PEFT）手法のいずれかによって行うことができ、その中でもLoRA、Q-LoRA、Adapterが業界の主流です。しかし、同期された勾配がまだ必要であり、分散化の可能性は限られている。
ポストトレーニングは、モデルの推論能力、値、セキュリティ境界を決定する複数の反復サブステージから構成され、強化学習システム（RLHF、RLHF、RLHF、RLHF、RLHF、RLHF）の両方によってアプローチされます。(RLHF、RLAIF、GRPO）だけでなく、RLを使用しないDeleterious Preference Optimisation（DPO）やProcess Reward Models（PRM）でもアプローチされる。このフェーズはデータ量とコストが低く（5-10%）、ロールアウトとポリシーの更新に重点を置いています。非同期および分散実行を自然にサポートし、ノードは完全な重みを保持する必要がなく、検証可能な計算とオンチェーンインセンティブの組み合わせにより、オープンで分散化されたトレーニングネットワークが構築され、Web3トレーニングセッションに最も適しています。です。

II.強化学習技術パノラマ強化学習技術パノラマ：アーキテクチャ、フレームワーク、およびアプリケーション

2.1 強化学習のシステムアーキテクチャとコアリンク

強化学習（RL）は、学習への体系的なアプローチです。学習(RL)は、環境との相互作用-報酬のフィードバック-戦略の更新を通じて、モデルの意思決定能力を向上させる。完全なRLシステムは通常、ポリシー、ロールアウト、学習の3種類のコンポーネントから構成される。ストラテジーは環境と相互作用して軌道を生成し、ラーナーは報酬信号に基づいてストラテジーを更新する！xx5e!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/ttps%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages% 2F5556c8b32F5556c8b3-0bc5-479e-b8f7-392f82950bbc_1376x768.png">

ポリシーネットワーク(ポリシー）：環境の状態から行動を生成し、システムの意思決定の中核となる。学習中の一貫性を維持するために中央集中型のバックプロパゲーションを必要とし、推論中は異なるノードに分散して並列実行することができる。
ロールアウト：ノードはポリシーに従って環境相互作用を実行し、状態-アクション-報酬の軌道を生成する。このプロセスは並列性が高く、通信量が非常に少なく、ハードウェアの違いに影響されないため、分散化におけるスケーリングに最も適したセグメントである。
学習：すべてのロールアウト軌道を集約し、ポリシーの勾配更新を実行する。計算能力と帯域幅の要件が最も高い唯一のモジュールであるため、収束の安定性を確保するために、通常は中央または軽度の中央集権に保たれる。収束の安定性。

2.2強化学習ステージフレームワーク（RLHF→RLAIF→PRM→GRPO）

強化学習は5つのステージに分けることができ、全体的なプロセスは以下の通りである。/p>

データ生成の段階（政策探索）：入力キューが与えられると、政策モデルπθは複数の推論チェーン候補または完全な軌跡を生成し、これが後続の嗜好評価と報酬モデリングのサンプルベースとなり、政策探索を決定する。幅。">RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)は、GPT-3.5→GPT-4の鍵となるもので、複数の候補応答、手動による嗜好ラベリング、報酬モデル(RM)の訓練、PPOによる戦略の最適化を通じて、モデルの出力を人間の価値観とより一致させる。

RLAIF（AIフィードバックからの強化学習）は、手作業によるアノテーションをAIジャッジまたは体質的ルールで置き換え、嗜好の獲得を自動化することで、コストを大幅に削減し、規模を拡大することを可能にします。大幅なコスト削減と規模拡大を伴う自動化は、Anthropic、OpenAI、DeepSeekなどにとって支配的なアライメント・パラダイムとなっています。

報酬モデリング段階（Reward Modeling）：選好ペアは、出力を報酬にマッピングすることを学習する報酬モデルを入力します。 RMはモデルに「何が正しい答えか」を教え、PRMはモデルに「正しく推論する方法」を教えます。推論」である。

RM（報酬モデル）は、最終的な答えの良し悪しを評価するために使われ、出力に点数をつけるだけです：
RM（Reward Model）は、最終的な答えの良し悪しを評価するために使われます。p style="text-align: left;">プロセス報酬モデル（PRM）は、もはや最終的な答えだけを評価するのではなく、推論の各ステップ、各トークン、各論理セグメントを得点化するもので、OpenAI o1やDeepSeek-R1のキーテクノロジーです。また、OpenAI o1とDeepSeek-R1の背後にある重要な技術であり、本質的に「考える方法をモデルに教える」ものでもあります。

報酬検証可能性フェーズ（RLVR / Reward Verifiability）：報酬シグナルの生成と使用時に「検証可能性制約」を導入し、可能な限り報酬が再現可能なルールから得られるようにします、これにより、報酬のハッキングやバイアスのリスクを減らし、オープンな環境における監査可能性とスケーラビリティを向上させます。

ポリシーの最適化：これは、より合理的で、安全で、より安定した行動パターンを持つポリシーπθ′を得るために、報酬モデルによって与えられたシグナルによって導かれるポリシーパラメータθを更新するプロセスです。

PPO (Proximal Policy Optimization)：RLHFの従来のオプティマイザ。
PPO (Proximal Policy Optimization)：RLHFの従来のオプティマイザ。
GRPO (Group Relative Policy Optimization)：これはDeepSeek-R1の中核となる革新的な機能で、単純に期待値を推定するのではなく、回答候補のグループ内の優位性の分布をモデル化して期待値を推定します。を単純にランク付けするのではなく、期待値を推定します。このアプローチは、報酬の大きさの情報を保持し、推論連鎖最適化により適しており、学習プロセスにおいてより安定しており、PPO後の深い推論シナリオのための重要な強化学習最適化フレームワークとみなされている。
DPO（直接選好最適化）：非強化学習の事後学習手法：軌道を生成せず、報酬をモデル化せず、選好対を直接最適化する。低コストで安定しているため、LlamaやGemmaのようなオープンソースモデルのアライメントに広く使われているが、推論を向上させるものではない。

新政策展開段階：最適化されたモデルは、より強力なSystem-2 Reasoningを示し、人間やAIのプリファレンスとより一貫した振る舞いをし、より高いレベルの推論を行います。人間やAIの嗜好と一致した行動、より低い錯覚率、より高い安全性を示す。モデルは嗜好を学習し続け、プロセスを最適化し、継続的な反復で意思決定の質を向上させ、閉ループを形成します。

2.3強化学習の産業応用の5つの分類

強化学習は、初期の段階から発展してきました。

強化学習は、初期のゲームインテリジェンスから、産業横断的な自律的意思決定のための中核的なフレームワークへと発展してきました。その応用シナリオは、技術的な成熟度や産業実装の度合いに応じて5つのカテゴリーに分類することができ、それぞれの方向性において重要なブレークスルーを牽引してきました。

Game & Strategy (ゲーム&アンプ; 戦略)：RLの方向性として最も早く検証されたもので、AlphaGoで導入された、AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar、OpenAI Five、その他の「完全な情報＋明確な報酬」環境において、RLは人間の専門家に匹敵する、あるいはそれを上回る意思決定知能を実証し、現代のRLアルゴリズムの基礎を築きました。
Robotics and Embodied AI: RLは、連続制御、ダイナミクス・モデリング、環境との相互作用を通じて、ロボットがマニピュレーション、モーション・コントロール、クロスモーダルなタスク（RT-2、RT-Xなど）を学習することを可能にします。これは急速に産業化に向かっており、地上での実世界ロボット工学のための重要な技術ルートです。
デジタル推論（LLMシステム-2）：RL + PRMは、大きなモデルを言語模倣から構造化推論へと押し上げました。DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3、Anthropic Claude、AlphaGeometryは、最終的な答えを評価するだけでなく、推論チェーンのレベルでの最適化に本質的に報酬を与えます。
自動化された科学的発見と数学的最適化：RLは、ラベルのない複雑な報酬や大規模な探索空間で、最適な構造や方針を発見します。AlphaTensor、AlphaDev、Fusion RLなどの基本的なブレークスルーを実装し、人間の直感を超えた探索を実証しています。
Economic Decision-making & Trading: RLは、戦略の最適化、高次元のリスク制御、適応的な取引システムの生成に使用されています。

経済的意思決定と取引：RLは戦略の最適化、高次元のリスク制御、適応的取引システムの生成に使用されます。

III. 強化学習とWeb3の自然な適合性

強化学習（RL）とWeb3の高い適合性は、両者が本質的に「インセンティブ駆動型システム」であるという事実に由来します。 RLは戦略を最適化するために報酬シグナルに依存し、ブロックチェーンは参加者の行動を調整するために経済的インセンティブに依存するため、両者はメカニズムレベルで自然に一致します。RLの中核要件である大規模な異種展開、報酬分配、真正性の検証は、Web3の構造的な強みである。

Decoupling inference and training: 強化学習の学習プロセスは、明示的に2つのフェーズに分けることができます:

Decoupling inference and training.align: left;">Rollout ( Explore Sampling )：計算集約的だが通信が少ないタスクで、モデルが現在のポリシーに基づいて大量のデータを生成する。ノード間の頻繁な通信を必要とせず、グローバルに分散されたコンシューマーGPUでの並列生成に適しています。
更新（パラメータ更新）：収集したデータに基づいてモデルの重みを更新し、高帯域幅の集中型ノードが必要です。

「推論-トレーニングの切り離し」は、分散化された異種演算構造に自然に適合します：ロールアウトはオープンネットワークにアウトソーシングでき、トークン機構を介して貢献ごとに支払うことができますが、モデルの更新は安定性を確保するために集中化されたままです。

検証可能性：ZKとProof-of-Learningは、ノードが実際に推論を実行していることを検証する手段を提供することで、オープンネットワークにおける正直さの問題を解決します。コードや数学的推論のような決定論的タスクでは、検証者は答えをチェックするだけで作業負荷を確認することができ、分散型RLシステムの信頼性を劇的に高めることができます。

インセンティブ層、トークンエコノミーに基づくフィードバック生成メカニズム：Web3のトークンメカニズムは、RLHF/RLAIFプリファレンスフィードバック貢献者に直接報酬を与え、透明で課金可能な、許可不要のプリファレンスデータ生成のインセンティブ構造を可能にします。ステーキングとスラッシング。（ステーキング/スラッシングはフィードバックの質をさらに制限し、従来のクラウドソーシングよりも効率的で整合のとれたフィードバック市場を作り出します。

マルチインテリジェント強化学習（MARL）の可能性：ブロックチェーンは本質的に、オープンで透明性が高く、常に進化し続けるマルチインテリジェント環境であり、アカウント、契約、インテリジェンスがインセンティブ主導で常に戦略を調整しているため、大規模なMARL実験場を構築するのに適しています。大規模なMARL実験場を構築する可能性は当然ある。まだ初期ではあるが、その状態開示、検証可能な実行、プログラム可能なインセンティブは、将来のMARL開発に原則的な利点を提供する。