Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki hambatan teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan membutuhkan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, 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, dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai tingkat optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah 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", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat untuk penjadwalan dan sinkronisasi, biasanya beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terkoordinasi mengatur 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 model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat
Pipa paralel: Eksekusi secara seri bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memperhalus pemecahan perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar yang mainstream dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalan masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( bisa 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 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
Kendala efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, kendala sinkronisasi gradien jelas
Eksekusi yang dapat dipercaya hilang: kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan
Kurangnya koordinasi yang seragam: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang rumit.
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah dapat "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi ( seperti kesehatan, keuangan ). Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
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 yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak terverifikasi. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipisahkan dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etis, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah dilakukan secara paralel, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang sejajar dengan perilaku, 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, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk dilakukan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan metode pelatihan kolaboratif lainnya.
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif antara lain Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis yang terdepan saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan sudah terlihat kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta menjelajahi lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi melalui jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa perlu 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 verifiabilitas, 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 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 penyesuaian utama, dengan secara struktural memisahkan proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokasi, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme validasi dan agregasi. Dibandingkan dengan alur pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan 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 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 melalui analisis 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 penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Berat Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan penggabungan bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan khusus untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, terbatas bandwidth, dan memiliki status node yang bervariasi. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada pemrosesan data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan menjadi salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
PCCL: Pustaka Komunikasi Kolaboratif
PCCL adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi bottleneck adaptasi perpustakaan komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik putus, dapat dijalankan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "km terakhir" infrastruktur 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, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
Node verifikasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, serta 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 berfokus pada "perlakuan 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 besar pembelajaran penguatan pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi asinkron yang tidak memerlukan kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui pelatihan kolaboratif lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan arsitektur sepenuhnya asinkron, dengan durasi pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandakan bahwa jaringan pelatihan desentralisasi untuk pertama kalinya mewujudkan proses pelatihan yang terbuka, dapat diverifikasi, dan memiliki siklus insentif ekonomi.
Dalam hal kinerja, INTELLECT-2 dilatih berdasarkan QwQ-32B dan dalam generasi
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.
Desentralisasi AI pelatihan terdepan: Prime Intellect dan Pluralis menjelajahi jalan
Grail Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki hambatan teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan membutuhkan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, 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, dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai tingkat optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah 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", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat untuk penjadwalan dan sinkronisasi, biasanya beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terkoordinasi mengatur setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar yang mainstream dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalan masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( bisa 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 menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini meliputi:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah dapat "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi ( seperti kesehatan, keuangan ). Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
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 yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak terverifikasi. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipisahkan dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etis, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah dilakukan secara paralel, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang sejajar dengan perilaku, 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, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk dilakukan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan metode pelatihan kolaboratif lainnya.
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif antara lain Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis yang terdepan saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan sudah terlihat kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta menjelajahi lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi melalui jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa perlu 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 verifiabilitas, 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 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 penyesuaian utama, dengan secara struktural memisahkan proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokasi, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme validasi dan agregasi. Dibandingkan dengan alur pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan 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 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 melalui analisis 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 penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Berat Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan penggabungan bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan khusus untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, terbatas bandwidth, dan memiliki status node yang bervariasi. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada pemrosesan data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan menjadi salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
PCCL: Pustaka Komunikasi Kolaboratif
PCCL adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi bottleneck adaptasi perpustakaan komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik putus, dapat dijalankan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "km terakhir" infrastruktur 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, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol 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 berfokus pada "perlakuan 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 besar pembelajaran penguatan pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi asinkron yang tidak memerlukan kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui pelatihan kolaboratif lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan arsitektur sepenuhnya asinkron, dengan durasi pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandakan bahwa jaringan pelatihan desentralisasi untuk pertama kalinya mewujudkan proses pelatihan yang terbuka, dapat diverifikasi, dan memiliki siklus insentif ekonomi.
Dalam hal kinerja, INTELLECT-2 dilatih berdasarkan QwQ-32B dan dalam generasi