Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak menghabiskan sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, serta pelatihan desentralisasi yang dibahas dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal untuk menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan yang dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT dan Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi juga memiliki 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 proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi hambatan komputasi dan penyimpanan di mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", namun keseluruhannya masih dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronisasi oleh lembaga terpusat, sering kali beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terpusat mengkoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama mencakup:
Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi bobot model, 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: membagi perhitungan matriks secara halus, meningkatkan granularity paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", mirip dengan satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan memiliki sifat ketahanan terhadap sensor. Ciri utama dari ini adalah: beberapa node yang saling tidak percaya bekerja sama untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Kesulitan heterogenitas perangkat dan pemisahan: koordinasi perangkat heterogen yang sulit, efisiensi pemisahan tugas yang rendah
Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck 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 terpadu: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback yang kompleks
Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi berskala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan berbagai aspek lainnya. Namun, 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 menekankan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan yang Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak pengkoordinasi yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik yang sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas
Dari sudut pandang 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 tingkat kesulitan kolaborasi yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori video tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk membagi dan menyinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki daya tarik partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa desentralisasi pelatihan adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan dalam struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, desentralisasi pelatihan menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyempurnaan LoRA, tugas pelatihan pasca perilaku yang selaras, pelatihan dan pengkategorian data melalui crowdsource, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikontrol sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat edge. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan cara lainnya.
Desentralisasi latihan klasik proyek analisis
Saat ini, di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif terutama mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi teknik, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teori terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, sudah dapat terlihat kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi dari jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifiabilitas, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
I. Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Mendetail tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan untuk skenario pelatihan desentralisasi oleh Prime Intellect, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek adaptasi prioritas, menguraikan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan bekerja sama melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelitas mult tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, yang digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan pembagian hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang dapat dilakukan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan dapat memberikan insentif.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan khusus untuk lingkungan jaringan nyata yang bersifat asinkron, dengan bandwidth terbatas dan status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan 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 umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada paralelisme data, melalui pembangunan struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan pada titik pemulihan, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kolaboratif
PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dari jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalur terakhir" komunikasi dasar 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 dilengkapi dengan mekanisme insentif ekonomi, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini dijalankan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi imbalan, dan standar validasi
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 hadiah dan penggabungan strategi
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model besar pembelajaran penguatan 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 bukan hanya terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandai bahwa jaringan pelatihan terdesentralisasi akhirnya telah mewujudkan proses pelatihan.
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.
15 Suka
Hadiah
15
4
Bagikan
Komentar
0/400
MoonBoi42
· 9jam yang lalu
Sumber daya sudah ada, mengapa belum To da moon?
Lihat AsliBalas0
ContractSurrender
· 9jam yang lalu
Desentralisasi tidak berarti mengurangi efisiensi
Lihat AsliBalas0
CommunityJanitor
· 9jam yang lalu
Lelah dengan Daya Komputasi, kan?
Lihat AsliBalas0
ZkSnarker
· 9jam yang lalu
sebenarnya kami masih melakukan AI terpusat tetapi dengan langkah tambahan... lmao
Paradigma baru pelatihan AI: revolusi teknologi dari kontrol terpusat ke kolaborasi desentralisasi
Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak menghabiskan sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, serta pelatihan desentralisasi yang dibahas dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal untuk menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan yang dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT dan Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi juga memiliki 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 proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi hambatan komputasi dan penyimpanan di mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", namun keseluruhannya masih dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronisasi oleh lembaga terpusat, sering kali beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terpusat mengkoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama mencakup:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", mirip dengan satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan memiliki sifat ketahanan terhadap sensor. Ciri utama dari ini adalah: beberapa node yang saling tidak percaya bekerja sama untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi berskala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan berbagai aspek lainnya. Namun, 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 menekankan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan yang Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak pengkoordinasi yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik yang sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas
Dari sudut pandang 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 tingkat kesulitan kolaborasi yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori video tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk membagi dan menyinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki daya tarik partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa desentralisasi pelatihan adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan dalam struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, desentralisasi pelatihan menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyempurnaan LoRA, tugas pelatihan pasca perilaku yang selaras, pelatihan dan pengkategorian data melalui crowdsource, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikontrol sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat edge. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan cara lainnya.
Desentralisasi latihan klasik proyek analisis
Saat ini, di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif terutama mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi teknik, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teori terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, sudah dapat terlihat kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi dari jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifiabilitas, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
I. Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Mendetail tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan untuk skenario pelatihan desentralisasi oleh Prime Intellect, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek adaptasi prioritas, menguraikan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan bekerja sama melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelitas mult tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan
TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, yang digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan pembagian hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang dapat dilakukan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan dapat memberikan insentif.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan khusus untuk lingkungan jaringan nyata yang bersifat asinkron, dengan bandwidth terbatas dan status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan 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 umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada paralelisme data, melalui pembangunan struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan pada titik pemulihan, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kolaboratif
PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dari jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalur terakhir" komunikasi dasar 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 dilengkapi dengan mekanisme insentif ekonomi, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini dijalankan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model besar pembelajaran penguatan 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 bukan hanya terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandai bahwa jaringan pelatihan terdesentralisasi akhirnya telah mewujudkan proses pelatihan.