Piala Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan dalam Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan panggilan ringan di fase inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, sehingga menjadi "industri berat" yang sesungguhnya dalam pembangunan sistem AI. Dari segi paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana seluruh proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, 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 efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama pelatihan model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk bekerja sama, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan di satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, seringkali berjalan dalam lingkungan jaringan lokal berkepanjangan tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terkoordinasi menyatukan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Paralelisme data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
Paralelisme model: menempatkan bagian-bagian model yang berbeda di node yang berbeda, mencapai skalabilitas yang kuat
Pipa paralel: Eksekusi bertahap secara seri, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memperhalus pembagian perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", mirip dengan seorang bos yang mengarahkan karyawan di beberapa "kantor" secara jarak jauh 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 inti dari hal ini adalah: beberapa node yang tidak saling mempercayai ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, dan dengan bantuan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh pola ini termasuk:
Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien terlihat 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 pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistem yang sistematis, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model dan berbagai 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 mengutamakan kepatuhan privasi ( seperti kesehatan, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinasi yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan terhadap sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif lebih moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
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 kesulitan kolaborasi, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat terbatas oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara 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 secara struktural, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan pasca perilaku yang selaras seperti RLHF, DPO(, tugas pelatihan dan pelabelan crowdsourcing data, 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 kekuatan komputasi yang heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, di bidang terdepan pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat memverifikasi jejak pelatihan
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 komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki 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 Terdecoupled
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan eksekusi tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, 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 independen di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dan mekanisme verifikasi serta agregasi. Dibandingkan dengan alur pembelajaran supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan elastis di 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 verifikasi pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang valid 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 adalah pertama kalinya jejak perilaku selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan yang tidak memerlukan kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan memotivasi.
#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 keadaan node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan pelatihan desentralisasi, merupakan 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 batasan 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, 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 edge untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan keterlibatan 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 kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU tingkat konsumen dan node tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dari jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam 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 ini berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar validasi
Node verifikasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah serta penggabungan strategi.
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
)# 04、INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi 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 waktu pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan implementasi sistematis pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan struktur pelatihan asinkron PRIME-RL###, verifikasi perilaku pelatihan TOPLOC(, dan agregasi bobot asinkron SHARDCAST), yang menandakan bahwa jaringan pelatihan desentralisasi telah berhasil mencapai 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.
13 Suka
Hadiah
13
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SquidTeacher
· 07-27 10:26
Nostradamus pun berkata baik!
Lihat AsliBalas0
ShibaOnTheRun
· 07-25 02:34
Melatih anjing adalah cawan suci.
Lihat AsliBalas0
LayoffMiner
· 07-24 13:50
Sambil menggali, tiba-tiba lulus.
Lihat AsliBalas0
MemecoinTrader
· 07-24 13:46
bullish pada pelatihan AI terdesentralisasi... sudah memposisikan tas saya untuk gelombang narasi berikutnya
Lihat AsliBalas0
ChainChef
· 07-24 13:45
bruh pelatihan AI ini perlu lebih banyak waktu untuk meresap... masih terlalu mentah fr
Eksplorasi terdepan dalam pelatihan AI desentralisasi: dari pusat ke jalan evolusi terdistribusi
Piala Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan dalam Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan panggilan ringan di fase inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, sehingga menjadi "industri berat" yang sesungguhnya dalam pembangunan sistem AI. Dari segi paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana seluruh proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, 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 efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama pelatihan model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk bekerja sama, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan di satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, seringkali berjalan dalam lingkungan jaringan lokal berkepanjangan tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terkoordinasi menyatukan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", mirip dengan seorang bos yang mengarahkan karyawan di beberapa "kantor" secara jarak jauh 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 inti dari hal ini adalah: beberapa node yang tidak saling mempercayai ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, dan dengan bantuan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh pola ini termasuk:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistem yang sistematis, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model dan berbagai 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 mengutamakan kepatuhan privasi ( seperti kesehatan, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinasi yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan terhadap sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif lebih moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
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 kesulitan kolaborasi, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat terbatas oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara 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 secara struktural, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan pasca perilaku yang selaras seperti RLHF, DPO(, tugas pelatihan dan pelabelan crowdsourcing data, 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 kekuatan komputasi yang heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, di bidang terdepan pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat memverifikasi jejak pelatihan
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 komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki 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-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
)# 02, Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupled
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan eksekusi tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, 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 independen di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dan mekanisme verifikasi serta agregasi. Dibandingkan dengan alur pembelajaran supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan elastis di 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 verifikasi pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang valid 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 adalah pertama kalinya jejak perilaku selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan yang tidak memerlukan kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan memotivasi.
#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 keadaan node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan pelatihan desentralisasi, merupakan 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 batasan 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, 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 edge untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan keterlibatan 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 kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU tingkat konsumen dan node tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dari jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam 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 ini berjalan 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 berfokus 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(
)# 04、INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi 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 waktu pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan implementasi sistematis pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan struktur pelatihan asinkron PRIME-RL###, verifikasi perilaku pelatihan TOPLOC(, dan agregasi bobot asinkron SHARDCAST), yang menandakan bahwa jaringan pelatihan desentralisasi telah berhasil mencapai pelatihan.