Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling menghabiskan sumber daya dan memiliki tingkat kesulitan 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 skala besar yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" sejati 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 satu lembaga menyelesaikan seluruh proses pelatihan di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras hingga perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta sumber daya yang terkontrol. Namun, di sisi lain, terdapat 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 batasan komputasi dan penyimpanan di mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronkan oleh lembaga yang terpusat, sering beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink, di mana node utama secara terpusat mengkoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
Paralel model: Menempatkan bagian-bagian model yang berbeda di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat.
Paralel pipa: eksekusi seri bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memperhalus pemisahan perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan di "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari hal ini adalah: beberapa node yang tidak saling mempercayai ( dapat berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta memanfaatkan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Koordinasi perangkat heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas 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 terlibat dalam perhitungan
Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback yang rumit
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar layak" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah bisa "kolaborasi yang efektif + insentif kejujuran + hasil yang benar" masih dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti ( di bidang medis dan keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan yang Desentralisasi, namun tetap bergantung pada pihak yang dapat dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik yang sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realistis dari Pelatihan Desentralisasi
Dari sudut pandang paradigma pelatihan, desentralisasi pelatihan 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 yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dipecah dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan dorongan partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi palsu. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang sejalan dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data berbasis kerumunan, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan 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 dilaksanakan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan metode pelatihan kolaboratif lainnya.
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi yang terdepan, 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, yang mewakili arah penelitian teori terkini; sedangkan jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah mulai terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta membahas lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalur latihannya dapat diverifikasi
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya untuk kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
)# 02、Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecouple
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian prioritas, mengurai secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat secara independen menyelesaikan siklus tugas di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan elastis dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check( adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran kebijakan yang efektif berdasarkan data observasi. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada penghitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔pembaruan kebijakan". Ini untuk pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentifkan.
#SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asynchronous
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan untuk lingkungan jaringan nyata yang 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 bertahap bobot dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, merupakan dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka kerja optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open source oleh tim Prime Intellect berdasarkan filosofi DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya didasarkan pada paralelisme data, 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. Menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik pemutus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk secara stabil berpartisipasi dalam tugas pelatihan, 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)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional ) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat dijalankan pada 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 "jalan terakhir" komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
)# 03、Prime Intellect insentif jaringan 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 imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
Node validasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah dan agregasi strategi
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST( dan pengeluaran hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berputar di sekitar "perilaku pelatihan yang nyata".
)# 04、INTELLECT-2:Penerbitan model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect akan merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam terbesar di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 terdiri dari
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.
19 Suka
Hadiah
19
4
Bagikan
Komentar
0/400
SelfCustodyBro
· 16jam yang lalu
Latihan terpusat sudah cukup, sudah kuno dan tidak menarik.
Lihat AsliBalas0
NotFinancialAdvice
· 20jam yang lalu
Kapan kita bisa menjalankan Rig Penambangan terdistribusi?
Lihat AsliBalas0
NftPhilanthropist
· 08-05 07:06
hmm sebenarnya membangun pelatihan terdesentralisasi hanyalah proof-of-charity 2.0 sejujurnya
Lihat AsliBalas0
SellTheBounce
· 08-05 07:04
Sekali lagi melihat gelembung, jaga posisi pasti rugi
Desentralisasi AI pelatihan di garis depan baru: Prime Intellect menciptakan jaringan kolaborasi asinkron
Cawan Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling menghabiskan sumber daya dan memiliki tingkat kesulitan 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 skala besar yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" sejati 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 satu lembaga menyelesaikan seluruh proses pelatihan di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras hingga perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta sumber daya yang terkontrol. Namun, di sisi lain, terdapat 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 batasan komputasi dan penyimpanan di mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronkan oleh lembaga yang terpusat, sering beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink, di mana node utama secara terpusat mengkoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan di "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari hal ini adalah: beberapa node yang tidak saling mempercayai ( dapat berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta memanfaatkan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar layak" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah bisa "kolaborasi yang efektif + insentif kejujuran + hasil yang benar" masih dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti ( di bidang medis dan keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan yang Desentralisasi, namun tetap bergantung pada pihak yang dapat dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik yang sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realistis dari Pelatihan Desentralisasi
Dari sudut pandang paradigma pelatihan, desentralisasi pelatihan 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 yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dipecah dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan dorongan partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi palsu. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang sejalan dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data berbasis kerumunan, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan 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 dilaksanakan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan metode pelatihan kolaboratif lainnya.
![Crypto AI's Holy Grail: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi yang terdepan, 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, yang mewakili arah penelitian teori terkini; sedangkan jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah mulai terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta membahas lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalur latihannya dapat diverifikasi
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya untuk kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02、Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecouple
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian prioritas, mengurai secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat secara independen menyelesaikan siklus tugas di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan elastis dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.
#TOPLOC:Mekanisme Verifikasi Perilaku Pelatihan Ringan
TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check( adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran kebijakan yang efektif berdasarkan data observasi. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada penghitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔pembaruan kebijakan". Ini untuk pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentifkan.
#SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asynchronous
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan untuk lingkungan jaringan nyata yang 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 bertahap bobot dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, merupakan dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka kerja optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open source oleh tim Prime Intellect berdasarkan filosofi DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya didasarkan pada paralelisme data, 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. Menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik pemutus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk secara stabil berpartisipasi dalam tugas pelatihan, 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)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional ) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat dijalankan pada 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 "jalan terakhir" komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
)# 03、Prime Intellect insentif jaringan 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 imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST( dan pengeluaran hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berputar di sekitar "perilaku pelatihan yang nyata".
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 04、INTELLECT-2:Penerbitan model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect akan merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam terbesar di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 terdiri dari