Piala Suci Crypto AI: Eksplorasi Perbatasan Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengkonsumsi sumber daya dan memiliki hambatan teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Jika dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sesungguhnya dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang 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 metode tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga dalam kluster berkinerja tinggi lokal, dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaboratif 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, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan kontrol sumber daya, tetapi juga menghadapi masalah seperti monopoli data, penghalang sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah memecah 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", keseluruhannya masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengatur dan menyinkronkan, biasanya beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang secara terpadu mengoordinasikan 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 serial bertahap, meningkatkan throughput
Pararel Tensor: Memperhalus Pembagian Perhitungan Matriks, Meningkatkan Granularitas Pararel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dis类kan seperti seorang bos yang mengarahkan kerjasama beberapa karyawan "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar yang utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin merupakan komputer rumahan, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama 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 meliputi:
Kesulitan heterogenitas perangkat dan pemisahan: Koordinasi perangkat heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
Kekurangan eksekusi yang dapat dipercaya: 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, dan mekanisme rollback yang kompleks.
Desentralisasi latihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "latihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" tetap merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, namun apakah "kolaborasi yang efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengedepankan kepatuhan privasi seperti medis, keuangan. Federated learning memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan desentralisasi dari data yang tersebar, tetapi tetap bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan terhadap sensor. Dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
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, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dipecah dan disinkronkan secara efektif dalam jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang ketat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) terbatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi ( seperti model tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata 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 memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pasca pelatihan yang sejalan dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, 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, coupling rendah, dan toleransi terhadap heterogenitas kekuatan komputasi, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal distribusi, dan metode lainnya.
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang memiliki representasi khas meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknis dan kesulitan pelaksanaan rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teoritis saat ini; sementara jalur pelaksanaan Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dengan kemajuan rekayasa awal yang sudah terlihat. Artikel ini akan menguraikan secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi lintasan pelatihannya
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 desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
(# Penjelasan Detail Mekanisme Teknologi Inti
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 utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme validasi 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 paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi untuk pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan skema berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur yang 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 mencapai distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
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 asinkron, terbatas bandwidth, dan dengan 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 secara progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan terhadap kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Spars
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan sumber terbuka 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 berdasarkan paralelisme data, dengan membangun 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 kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, 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 adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi perpustakaan komunikasi tradisional pada 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 dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "kilometer terakhir" infrastruktur komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
)# 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 imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar validasi
Node pelatihan: menjalankan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jalur observasi
Node verifikasi: 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 distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berpusat pada "perilaku pelatihan yang nyata".
)# INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi pertama yang dapat diverifikasi
Prime Intellect merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam terbesar di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node terdesentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan ukuran 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 implementasi sistematis pertama dari paradigma "latihan sama dengan konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan struktur pelatihan asinkron PRIME-RL(, verifikasi perilaku pelatihan TOPLOC), dan agregasi bobot asinkron SHARDCAST### serta modul protokol inti lainnya, menandai bahwa jaringan pelatihan terdesentralisasi akhirnya mewujudkan keterbukaan dalam proses pelatihan, verifikasi.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
7 Suka
Hadiah
7
6
Bagikan
Komentar
0/400
pumpamentalist
· 9jam yang lalu
Ini adalah spekulasi lagi, tetapi saya suka.
Lihat AsliBalas0
FloorSweeper
· 9jam yang lalu
smh... sinyal lemah lainnya dari papaer hands yang mencoba untuk memusatkan pelatihan AI
Lihat AsliBalas0
ParallelChainMaxi
· 9jam yang lalu
Sekali lagi, ini adalah jebakan desentralisasi yang lama.
Lihat AsliBalas0
rekt_but_resilient
· 9jam yang lalu
Ingin melakukan apa, bagaimana mungkin desentralisasi.
Lihat AsliBalas0
PumpAnalyst
· 9jam yang lalu
Sekali lagi membuat janji, para suckers ingat dengan tren aigc yang mengguncang bulan lalu?
Desentralisasi pelatihan: Paradigma dan tantangan baru dalam kolaborasi model AI
Piala Suci Crypto AI: Eksplorasi Perbatasan Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengkonsumsi sumber daya dan memiliki hambatan teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Jika dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sesungguhnya dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang 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 metode tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga dalam kluster berkinerja tinggi lokal, dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaboratif 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, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan kontrol sumber daya, tetapi juga menghadapi masalah seperti monopoli data, penghalang sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah memecah 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", keseluruhannya masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengatur dan menyinkronkan, biasanya beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang secara terpadu mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dis类kan seperti seorang bos yang mengarahkan kerjasama beberapa karyawan "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar yang utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin merupakan komputer rumahan, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama 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 meliputi:
Desentralisasi latihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "latihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" tetap merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, namun apakah "kolaborasi yang efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengedepankan kepatuhan privasi seperti medis, keuangan. Federated learning memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan desentralisasi dari data yang tersebar, tetapi tetap bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan terhadap sensor. Dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
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, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dipecah dan disinkronkan secara efektif dalam jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang ketat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) terbatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi ( seperti model tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata 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 memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pasca pelatihan yang sejalan dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, 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, coupling rendah, dan toleransi terhadap heterogenitas kekuatan komputasi, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal distribusi, dan metode lainnya.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang memiliki representasi khas meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknis dan kesulitan pelaksanaan rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teoritis saat ini; sementara jalur pelaksanaan Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dengan kemajuan rekayasa awal yang sudah terlihat. Artikel ini akan menguraikan secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi lintasan pelatihannya
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 desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
(# Penjelasan Detail Mekanisme Teknologi Inti
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 utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme validasi 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 paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC: Mekanisme Verifikasi Perilaku Pelatihan Ringan
TOPLOC adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi untuk pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan skema berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur yang 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 mencapai distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
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 asinkron, terbatas bandwidth, dan dengan 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 secara progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan terhadap kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Spars
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan sumber terbuka 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 berdasarkan paralelisme data, dengan membangun 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 kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, 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 adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi perpustakaan komunikasi tradisional pada 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 dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "kilometer terakhir" infrastruktur komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
)# 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 imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST### dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berpusat pada "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-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi pertama yang dapat diverifikasi
Prime Intellect merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam terbesar di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node terdesentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan ukuran 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 implementasi sistematis pertama dari paradigma "latihan sama dengan konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan struktur pelatihan asinkron PRIME-RL(, verifikasi perilaku pelatihan TOPLOC), dan agregasi bobot asinkron SHARDCAST### serta modul protokol inti lainnya, menandai bahwa jaringan pelatihan terdesentralisasi akhirnya mewujudkan keterbukaan dalam proses pelatihan, verifikasi.