テクノロジー
DiLoCo: Gonkaにおけるモデルの分散学習
GPT や Qwen のような大規模言語モデルは、超高速チャネルで接続された巨大な GPU クラスターでトレーニングされます。DiLoCo (Distributed Local Computation) はゲームのルールを変えます。単一のデータセンターなしで、通常のインターネット経由でそのようなモデルをトレーニングできるようにします。
分散学習が必要な理由
現代の AI モデルには、数百億のパラメーターが含まれています。このようなモデルをトレーニングするには、数百の GPU が同期して動作する必要があります。従来のアプローチは、すべての GPU を 1 つのデータセンターに集め、InfiniBand で接続することです。これは高価であり、規模を制限し、単一障害点を作成します。DiLoCo は、世界中のさまざまな場所にあるクラスター間でトレーニングを分散させることができます。
DiLoCoの仕組み
各GPUクラスター（例えば8xH100）はAdamWオプティマイザーを使ってモデルをローカルで訓練します。約1,000ステップごとに、クラスターはグローバルオプティマイザー（Nesterov momentum）を通じて互いに同期します。同期には最小限の帯域幅しか必要とせず、通常のインターネット回線で十分です。これは、GPUが毎ステップでデータを交換する古典的なアプローチとは根本的に異なります。
これがGonkaネットワークに何をもたらすか
DiLoCoのおかげで、Gonkaは世界中に分散したホストのGPUを使用して、300億から500億パラメータのモデルをトレーニングできます。単一のデータセンターは不要で、インターネットに接続された8つのGPUクラスタがあれば十分です。これにより、AIのトレーニングが真に分散化され、コミュニティ自身がトレーニングしたモデルへの道が開かれます。
DiLoCo は、インターネット経由で AI モデルをトレーニングする技術です。GPU クラスターは独立して動作し、同期はめったに行われないため、Gonka は集中化されたデータセンターなしでモデルをトレーニングできます。
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