체인피드 요약:
IOSG Ventures의 연구 보고서는 AI 훈련 패러다임과 강화 학습 기술의 원리를 체계적으로 분석하고, 강화 학습과 Web3의 구조적 장점을 보여주며, Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail, Fraction AI 등의 프로젝트를 분석합니다.
기사 출처:
https://mp.weixin.qq.com/s/NKfN1uzojrOUy-9KtSTFPA
기사 작성자:
IOSG 벤처스
관점:
IOSG Ventures: 강화 학습(RL)과 Web3의 높은 호환성은 둘 다 본질적으로 "인센티브 기반 시스템"이라는 사실에서 비롯됩니다. RL은 보상 신호를 활용하여 전략을 최적화하는 반면, 블록체인은 경제적 인센티브를 통해 참여자들의 행동을 조정하므로 메커니즘 수준에서 자연스럽게 유사합니다. RL의 핵심 요구 사항인 대규모 이기종 배포, 보상 분배, 그리고 진위 검증은 Web3의 구조적 장점과 정확히 일치합니다. 강화 학습의 훈련 과정은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다. 1) 배포(탐색적 샘플링): 모델은 현재 정책을 기반으로 대량 의 데이터를 생성하는데, 이는 계산 집약적이지만 통신량이 적은 작업입니다. 노드 간 빈번한 통신이 필요하지 않으며, 전 세계적으로 분산된 일반 소비자용 GPU에서 병렬로 생성하기에 적합합니다. 2) 업데이트(매개변수 업데이트): 모델 가중치는 수집된 데이터를 기반으로 업데이트되며, 이를 위해서는 높은 대역폭을 가진 중앙 집중식 노드가 필요합니다. 추론과 학습의 분리는 탈중앙화 이기종 해시레이트 구조에 자연스럽게 부합합니다. 롤아웃은 토큰 메커니즘을 통한 기여도 기반으로 정산되는 오픈 네트워크 에 아웃소싱될 수 있으며, 모델 업데이트는 안정성을 보장하기 위해 중앙 집중식으로 유지됩니다. 앞서 언급한 최첨단 프로젝트들에 대한 분석 결과, 각 팀(알고리즘, 엔지니어링, 시장)의 진입점은 다르지만, 강화 학습(RL)이 Web3와 결합될 때 그 기저에 있는 아키텍처 논리는 매우 일관된 "분리-검증-인센티브" 패러다임으로 수렴한다는 것을 알 수 있었습니다. 이는 단순한 기술적 우연이 아니라, 탈중앙화 형 네트워크가 강화 학습의 고유한 특성에 적응하면서 나타나는 필연적인 결과입니다. 롤아웃과 학습의 분리는 기본 컴퓨팅 토폴로지로서, 희소하고 병렬화 가능한 롤아웃 통신을 전 세계의 소비자급 GPU에 아웃소싱하고, 고대역폭 파라미터 업데이트는 소수의 학습 노드에 집중시킵니다. 이는 Prime Intellect의 비동기 액터-러너와 Gradient Echo의 이중 그룹 아키텍처에서 볼 수 있습니다. 강화 학습과 Web3를 결합한 이러한 패러다임에서 시스템 수준의 이점은 주로 비용 및 거버넌스 구조의 재구성에서 나타납니다. 1) 비용 구조 재편: 강화 학습의 사후 학습은 롤아웃 샘플링에 대한 수요가 무제한입니다. Web3는 매우 낮은 비용으로 전 세계의 롱테일 해시레이트 동원할 수 있으며, 이는 중앙 집중식 클라우드 제공업체가 따라올 수 없는 비용 우위입니다. 2) 주권적 정렬: AI 가치(정렬)에 대한 대기업의 독점을 깨고, 커뮤니티는 토큰을 사용하여 모델에 대한 "좋은 답"이 무엇인지 투표로 결정함으로써 AI 거버넌스를 민주화할 수 있습니다. 그러나 이 시스템은 두 가지 주요 구조적 제약에 직면합니다. 1) 대역폭 장벽: DisTrO와 같은 혁신에도 불구하고 물리적 지연 시간은 여전히 초거대 매개변수 모델(700억 개 이상)의 완전한 학습을 제한합니다. 현재 Web3 AI는 미세 조정 및 추론에 더 국한되어 있습니다. 2) 굿하드의 법칙: 인센티브가 높은 네트워크에서 채굴자는 실제 지능을 향상시키기보다는 보상 규칙에 과적합(스코어 파밍)하는 경향이 있습니다. 부정행위를 방지하는 강력한 보상 함수를 설계하는 것은 끊임없는 노력의 결과입니다. 악의적인 비잔틴 워커 공격은 훈련 신호를 적극적으로 조작하고 오염시켜 모델 수렴을 방해하는 공격입니다. 핵심 전략은 부정행위 방지 보상 함수를 지속적으로 설계하는 것이 아니라, 적대적 공격에 강한 메커니즘을 구축하는 것입니다.
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