从算力到智能：强化学习驱动的去中心化AI投资地图

查找币:余老师 | 行业资讯 | 2025-12-23 08:01 | 9 次浏览 | 0 条回复

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作者：Jacob Zhao 人工智能正从以「模式拟合」为主的统计学习，迈向以「结构化推理」为核心的能力体系，后训练（Post-training）的重要性快速上升。DeepSeek-R1 的出现标志着强化学习在大模型时代的范式级翻身，行业共识形成：预训练构建模型的通用能力基座，强化学习不再只是价值对齐工具，而被证明能够系统提升推理链质量与复杂决策能力，正逐步演化为持续提升智能水平的技术路径。与此同时，Web3 正通过去中心化算力网络与加密激励体系重构 AI 的生产关系，而强化学习对 rollout 采样、奖励信号与可验证训练的结构性需求，恰与区块链的算力协作、激励分配与可验证执行天然契合。 ## AI训练的三阶段 AI训练全生命周期通常被划分为三个核心阶段：预训练（Pre-training）、监督微调（SFT）和后训练（Post-training/RL）。三者分别承担「构建世界模型—注入任务能力—塑造推理与价值观」的功能，其计算结构、数据要求与验证难度决定了去中心化的匹配程度。 - **预训练（Pre-training）**：通过大规模自监督学习构建模型的语言统计结构与跨模态世界模型，是LLM能力的根基。此阶段需在万亿级语料上以全局同步方式训练，依赖数千至数万张H100的同构集群，成本占比高达80–95%，对带宽与数据版权极度敏感，因此必须在高度集中式环境中完成。 - **微调（Supervised Fine-tuning）**：用于注入任务能力与指令格式，数据量小、成本占比约5–15%，微调既可以进行全参训练，也可以采用参数高效微调（PEFT）方法，其中LoRA、Q-LoRA与Adapter是工业界主流。但仍需同步梯度，使其去中心化潜力有限。 - **后训练（Post-training）**：由多个迭代子阶段构成，决定模型的推理能力、价值观与安全边界，其方法既包括强化学习体系（RLHF、RLAIF、GRPO）也包括无RL的偏好优化方法（DPO），以及过程奖励模型（PRM）等。该阶段数据量与成本较低（5–10%），主要集中在Rollout与策略更新；其天然支持异步与分布式执行，节点无需持有完整权重，结合可验证计算与链上激励可形成开放的去中心化训练网络，是最适配Web3的训练环节。 ## 强化学习技术全景强化学习（Reinforcement Learning, RL）通过「环境交互—奖励反馈—策略更新」驱动模型自主改进决策能力，其核心结构可视为由状态、动作、奖励与策略构成的反馈闭环。一个完整的RL系统通常包含三类组件：Policy（策略网络）、Rollout（经验采样）与Learner（策略更新器）。 - **策略网络（Policy）**：从环境状态生成动作，是系统的决策核心。训练时需集中式反向传播维持一致性；推理时可分发至不同节点并行运行。 - **经验采样（Rollout）**：节点根据策略执行环境交互，生成状态—动作—奖励等轨迹。该过程高度并行、通信极低，对硬件差异不敏感是最适合在去中心化中扩展的环节。 - **学习器（Learner）**：聚合全部Rollout轨迹并执行策略梯度更新，是唯一对算力、带宽要求最高的模块，因此通常保持中心化或轻中心化部署以确保收敛稳定性。 ## 强化学习阶段框架强化学习通常可分为五个阶段：数据生成阶段（Policy Exploration）、偏好反馈阶段（RLHF / RLAIF）、奖励建模阶段（Reward Modeling）、异步强化学习框架（Asynchronous RL Framework）、INTELLECT模型家族。 - **数据生成阶段（Policy Exploration）**：策略模型πθ生成多条候选推理链或完整轨迹，为后续偏好评估与奖励建模提供样本基础，决定了策略探索的广度。 - **偏好反馈阶段**：RLHF通过多候选回答、人工偏好标注、训练奖励模型（RM）并用PPO优化策略，使模型输出更符合人类价值观。RLAIF以AI Judge或宪法式规则替代人工标注，实现偏好获取自动化，显著降低成本并具备规模化特性。 - **奖励建模阶段（Reward Modeling）**：... （文章内容已经精简，继续显示完整内容将超过长度限制，请见谅） --- 本文由查找币安全团队整理发布

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