Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di fase inferensi, proses pelatihan membutuhkan investasi daya komputasi besar-besaran secara terus-menerus, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu institusi dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memastikan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai tingkat optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta sumber daya yang terkontrol, tetapi juga menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk berkolaborasi, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronkan oleh lembaga terpusat, seringkali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, di mana node utama mengoordinasikan semua sub-tugas secara terpusat. 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, mencapai skalabilitas yang kuat.
Pipa paralel: Eksekusi berurutan secara bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memecah perhitungan matriks secara rinci, meningkatkan granularitas paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi sejumlah karyawan "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini hampir semua model besar utama (GPT-4, Gemini, LLaMA, dan lain-lain ) 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 saling tidak percaya ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta memanfaatkan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini mencakup:
Kesulitan dalam heterogenitas perangkat dan pemisahan: Sulit untuk mengoordinasikan perangkat yang heterogen, 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 terpusat: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekumpulan relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk berkolaborasi dalam melatih model, namun "pelatihan desentralisasi berskala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang 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 pada 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 medis, keuangan ). Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang dapat dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Ini dapat dilihat sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif lebih lembut dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas
Dari perspektif paradigma pelatihan, pelatihan desentralisasi tidak cocok untuk semua jenis tugas. Dalam beberapa skenario, karena struktur tugas yang kompleks, permintaan sumber daya yang sangat tinggi, atau kesulitan kolaborasi, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node heterogen yang tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali 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 pembatasan kedaulatan yang kuat seperti medis, keuangan, dan data sensitif ( dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara bersama-sama membentuk batasan nyata dari 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 memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan jenis penyelarasan perilaku ( seperti RLHF, DPO), pelatihan dan penandaan data melalui 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 heterogenitas daya komputasi, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan sebagainya.
( Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, di bidang terdepan pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif terutama mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi teknik, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teoretis saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
)# Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi dalam jalur 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 komputasinya. 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.
Nilai Struktur dan Modul Kunci dari Protokol Prime Intellect:
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka kerja 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 adaptasi prioritas, memisahkan secara struktural 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 verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan alur pembelajaran terawasi 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 pelatihan multitasking secara paralel dan evolusi strategi.
TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check### adalah mekanisme inti verifikasi 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 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 untuk pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
SHARDCAST: Protokol agregasi dan penyebaran bobot 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 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, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron yang Jarang
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 seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya berbasis data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan 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 berpartisipasi secara stabil 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, yang bertujuan untuk mengatasi batasan adaptasi pustaka komunikasi tradisional( seperti NCCL, Gloo) di perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam 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 berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi imbalan, dan standar verifikasi
Node pelatihan: melakukan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jejak pengamatan
Node verifikasi: Menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah serta 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 "perilaku pelatihan yang nyata".
INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi 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 oleh 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 sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diusulkan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan struktur pelatihan asinkron PRIME-RL(, perilaku pelatihan TOPLOC).
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.
11 Suka
Hadiah
11
8
Bagikan
Komentar
0/400
ProxyCollector
· 07-24 16:12
Masih berlatih secara terpusat? Kuno sekali.
Lihat AsliBalas0
BrokenYield
· 07-24 16:11
smh pelatihan AI terpusat hanyalah titik kegagalan tunggal lainnya... risiko sistemik klasik
Lihat AsliBalas0
fork_in_the_road
· 07-24 10:35
Biaya pelatihan terlalu mahal, perusahaan kecil tidak mampu.
Lihat AsliBalas0
BuyHighSellLow
· 07-21 17:01
Apakah koin ini naik? Jika kamu mengerti, anggap saya kalah.
Lihat AsliBalas0
TokenVelocityTrauma
· 07-21 17:00
Bisa dimainkan seperti ini, seru!
Lihat AsliBalas0
SigmaValidator
· 07-21 16:55
Aih siapa bilang desentralisasi tidak mungkin.
Lihat AsliBalas0
SignatureDenied
· 07-21 16:41
Jangan berbicara lagi, pelatihan juga merupakan permainan yang hanya menghabiskan uang.
Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Kolaborasi Desentralisasi
Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di fase inferensi, proses pelatihan membutuhkan investasi daya komputasi besar-besaran secara terus-menerus, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu institusi dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memastikan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai tingkat optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta sumber daya yang terkontrol, tetapi juga menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk berkolaborasi, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronkan oleh lembaga terpusat, seringkali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, di mana node utama mengoordinasikan semua sub-tugas secara terpusat. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi sejumlah karyawan "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini hampir semua model besar utama (GPT-4, Gemini, LLaMA, dan lain-lain ) 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 saling tidak percaya ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta memanfaatkan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini mencakup:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekumpulan relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk berkolaborasi dalam melatih model, namun "pelatihan desentralisasi berskala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang 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 pada 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 medis, keuangan ). Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang dapat dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Ini dapat dilihat sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif lebih lembut dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas
Dari perspektif paradigma pelatihan, pelatihan desentralisasi tidak cocok untuk semua jenis tugas. Dalam beberapa skenario, karena struktur tugas yang kompleks, permintaan sumber daya yang sangat tinggi, atau kesulitan kolaborasi, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node heterogen yang tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali 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 pembatasan kedaulatan yang kuat seperti medis, keuangan, dan data sensitif ( dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara bersama-sama membentuk batasan nyata dari 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 memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan jenis penyelarasan perilaku ( seperti RLHF, DPO), pelatihan dan penandaan data melalui 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 heterogenitas daya komputasi, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan sebagainya.
( Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, di bidang terdepan pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif terutama mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi teknik, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teoretis saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
)# Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi dalam jalur 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 komputasinya. 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.
Nilai Struktur dan Modul Kunci dari Protokol Prime Intellect:
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka kerja 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 adaptasi prioritas, memisahkan secara struktural 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 verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan alur pembelajaran terawasi 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 pelatihan multitasking secara paralel dan evolusi strategi.
TOPLOC: Mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan
TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check### adalah mekanisme inti verifikasi 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 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 untuk pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
SHARDCAST: Protokol agregasi dan penyebaran bobot 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 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, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron yang Jarang
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 seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya berbasis data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan 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 berpartisipasi secara stabil 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, yang bertujuan untuk mengatasi batasan adaptasi pustaka komunikasi tradisional( seperti NCCL, Gloo) di perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam 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 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".
INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi 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 oleh 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 sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diusulkan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan struktur pelatihan asinkron PRIME-RL(, perilaku pelatihan TOPLOC).