Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaboratif Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi komputasi besar secara berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan beroperasi dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi serta sumber daya yang dapat dikelola, tetapi juga menghadapi masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", tetapi keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, biasanya berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan node utama yang mengkoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
Paralelisme model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat
Pipa paralel: Eksekusi seri bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memperhalus Pembagian Perhitungan Matriks, Meningkatkan Granularitas Paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan satu bos yang mengarahkan karyawan di beberapa "kantor" untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan menunjukkan jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari pendekatan ini adalah: beberapa node yang tidak saling mempercayai berkolaborasi menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini meliputi:
Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
Kendala efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, kendala sinkronisasi gradien jelas
Eksekusi yang dapat dipercaya hilang: kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan.
Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme pemulihan dari kesalahan yang kompleks
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk berkolaborasi dalam melatih model, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar praktis" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mementingkan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keunggulan penyebaran data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas
Dari perspektif paradigma pelatihan, pelatihan desentralisasi tidak cocok untuk semua jenis tugas. Dalam beberapa skenario, karena struktur tugas yang kompleks, kebutuhan sumber daya yang sangat tinggi, atau kesulitan kolaborasi yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node-node yang heterogen dan tidak terpercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan pembatasan kedaulatan terpengaruh oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagi secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki dorongan partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk keterbatasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memberi insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang selaras dengan perilaku, pelatihan dan penandaan data melalui kerumunan, pelatihan model dasar kecil yang terkendali sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan cara lainnya.
Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, proyek blockchain yang menjadi perwakilan di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi terutama mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengusulkan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teori terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal dapat dilihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalurnya dapat diverifikasi
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasinya. Prime Intellect berharap untuk membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan dapat diverifikasi, terbuka, dan memiliki mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama yaitu PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Satu, Struktur Tumpukan Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka model tugas dan eksekusi yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokasi, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung multitasking secara paralel dan evolusi strategi.
TOPLOC adalah mekanisme inti yang dapat dilatih dan diverifikasi yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data observasi. Berbeda dengan skema berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan tanpa perlu mempercayai, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang dapat diaudit dan dapat memotivasi secara desentralisasi.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, terbatas bandwidth, dan memiliki status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Sparse
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan yang umum terjadi dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan dengan stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kooperatif
PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, yang bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan dari titik henti, dapat berjalan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka jalur komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
Tiga, Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan hadiah berdasarkan kontribusi nyata. Protokol beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi imbalan, dan standar verifikasi
Node pelatihan: melakukan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jejak pengamatan
Node verifikasi: Menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan dan berpartisipasi dalam perhitungan imbalan serta agregasi strategi
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah siklus insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: rilis model pelatihan desentralisasi pertama yang dapat diverifikasi
Prime Intellect merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node terdesentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui pelatihan kolaboratif lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan arsitektur sepenuhnya asinkron, dengan durasi pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan sama dengan konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandai pencapaian pertama jaringan pelatihan terdesentralisasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
5
Bagikan
Komentar
0/400
BlockchainBard
· 07-15 23:48
Saya sekali lagi melihat sekelompok pro yang bermain tumpukan sumber daya.
Lihat AsliBalas0
FundingMartyr
· 07-15 13:51
Federated learning tampaknya juga tidak dapat diandalkan... butuh uang dan nyawa.
Lihat AsliBalas0
GasFeeAssassin
· 07-15 13:49
Stimulasi ai masih harus bergantung pada desentralisasi
Lihat AsliBalas0
DefiOldTrickster
· 07-15 13:47
Hehe, rasanya seperti DeFi yang baru saja mulai populer di tahun 19. Segera semua akan melakukan arbitrase.
Lihat AsliBalas0
PanicSeller
· 07-15 13:36
Semua hanyalah harimau kertas, berapa banyak lagi yang bisa turun?
Revolusi Pelatihan AI: Evolusi Teknologi dari Kontrol Terpusat ke Kolaborasi Desentralisasi
Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaboratif Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi komputasi besar secara berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan beroperasi dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi serta sumber daya yang dapat dikelola, tetapi juga menghadapi masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", tetapi keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, biasanya berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan node utama yang mengkoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan satu bos yang mengarahkan karyawan di beberapa "kantor" untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan menunjukkan jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari pendekatan ini adalah: beberapa node yang tidak saling mempercayai berkolaborasi menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini meliputi:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk berkolaborasi dalam melatih model, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar praktis" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mementingkan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keunggulan penyebaran data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas
Dari perspektif paradigma pelatihan, pelatihan desentralisasi tidak cocok untuk semua jenis tugas. Dalam beberapa skenario, karena struktur tugas yang kompleks, kebutuhan sumber daya yang sangat tinggi, atau kesulitan kolaborasi yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node-node yang heterogen dan tidak terpercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan pembatasan kedaulatan terpengaruh oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagi secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki dorongan partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk keterbatasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memberi insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang selaras dengan perilaku, pelatihan dan penandaan data melalui kerumunan, pelatihan model dasar kecil yang terkendali sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan cara lainnya.
Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, proyek blockchain yang menjadi perwakilan di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi terutama mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengusulkan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teori terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal dapat dilihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalurnya dapat diverifikasi
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasinya. Prime Intellect berharap untuk membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan dapat diverifikasi, terbuka, dan memiliki mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama yaitu PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Satu, Struktur Tumpukan Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka model tugas dan eksekusi yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokasi, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung multitasking secara paralel dan evolusi strategi.
TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan
TOPLOC adalah mekanisme inti yang dapat dilatih dan diverifikasi yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data observasi. Berbeda dengan skema berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan tanpa perlu mempercayai, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang dapat diaudit dan dapat memotivasi secara desentralisasi.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, terbatas bandwidth, dan memiliki status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Sparse
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan yang umum terjadi dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan dengan stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kooperatif
PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, yang bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan dari titik henti, dapat berjalan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka jalur komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
Tiga, Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan hadiah berdasarkan kontribusi nyata. Protokol beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah siklus insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: rilis model pelatihan desentralisasi pertama yang dapat diverifikasi
Prime Intellect merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node terdesentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui pelatihan kolaboratif lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan arsitektur sepenuhnya asinkron, dengan durasi pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan sama dengan konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandai pencapaian pertama jaringan pelatihan terdesentralisasi.