Dalam seluruh rantai nilai kecerdasan buatan, 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 pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang 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, dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai 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 berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi juga memiliki masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke banyak mesin untuk dieksekusi secara bersamaan, dengan tujuan mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengontrol penjadwalan dan sinkronisasi, biasanya berjalan dalam lingkungan jaringan lokal yang cepat, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dikoordinasikan secara bersamaan oleh node utama untuk mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda, berbagi bobot model yang perlu dicocokkan
Paralelisme model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat.
Pipa paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memperhalus pembagian perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan kerjasama beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan memiliki karakter anti-sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang saling tidak percaya berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta dengan bantuan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Kesulitan heterogenitas perangkat dan pemisahan: Koordinasi perangkat yang 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 terstandarisasi: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.
Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global, masing-masing berkontribusi pada kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi berskala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi yang efektif + insentif untuk kejujuran + hasil yang benar" masih berada di 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 menekankan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, serta memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, namun tetap bergantung pada pihak koordinasi yang tepercaya dan tidak sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.
Batasan, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
Dari sudut pandang pola 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, hal ini secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori yang tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhalang oleh kepatuhan hukum dan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini 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 secara struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan dan penandaan yang selaras dengan perilaku, pelatihan dan penandaan data melalui kerumunan, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sejenisnya.
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, proyek blockchain yang representatif di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi terutama mencakup 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 teoritis yang terdepan saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi lintasan pelatihannya
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Penjelasan Mekanisme Inti
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, yang dirancang untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian prioritas, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antar muka yang distandarisasi dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses 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 untuk pelatihan yang dapat diverifikasi yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah suatu node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data observasi. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔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 yang dapat diaudit dan diinsentifkan secara desentralisasi.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Berat Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi 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 yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, menjadi 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 filosofi DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, yang 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 titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat edge untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi 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 bottleneck adaptasi pustaka 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 konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka jalan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan dengan mengatasi "jalan terakhir" infrastruktur komunikasi.
Prime Intellect Jaringan Insentif 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 verifikasi
Node pelatihan: melaksanakan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jalur pengamatan
Nod verifikasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah dan penggabungan strategi
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, yang membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan nyata".
INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan ukuran parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui kolaborasi 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 sebuah terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan implementasi sistematis 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 mencapai terbukanya proses pelatihan, verifikasi, dan siklus insentif ekonomi.
Dalam hal kinerja, INTELLECT-2 dilatih berdasarkan QwQ-32B dan telah melakukan pelatihan RL khusus dalam kode dan matematika, berada di garis depan model penyetelan RL sumber terbuka saat ini. Meskipun belum melampaui GPT-4 atau
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 pelatihan: Paradigma baru dan eksplorasi terdepan di bidang AI
Menjelajahi Ujung Desentralisasi Pelatihan
Dalam seluruh rantai nilai kecerdasan buatan, 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 pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang 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, dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai 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 berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi juga memiliki masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke banyak mesin untuk dieksekusi secara bersamaan, dengan tujuan mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengontrol penjadwalan dan sinkronisasi, biasanya berjalan dalam lingkungan jaringan lokal yang cepat, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dikoordinasikan secara bersamaan oleh node utama untuk mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan kerjasama beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan memiliki karakter anti-sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang saling tidak percaya berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta dengan bantuan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global, masing-masing berkontribusi pada kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi berskala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi yang efektif + insentif untuk kejujuran + hasil yang benar" masih berada di 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 menekankan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, serta memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, namun tetap bergantung pada pihak koordinasi yang tepercaya dan tidak sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.
Batasan, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
Dari sudut pandang pola 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, hal ini secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori yang tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhalang oleh kepatuhan hukum dan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini 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 secara struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan dan penandaan yang selaras dengan perilaku, pelatihan dan penandaan data melalui kerumunan, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sejenisnya.
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, proyek blockchain yang representatif di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi terutama mencakup 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 teoritis yang terdepan saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi lintasan pelatihannya
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Penjelasan Mekanisme Inti
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, yang dirancang untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian prioritas, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antar muka yang distandarisasi dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses 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 untuk pelatihan yang dapat diverifikasi yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah suatu node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data observasi. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔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 yang dapat diaudit dan diinsentifkan secara desentralisasi.
SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Berat Asinkron
SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi 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 yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, menjadi 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 filosofi DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, yang 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 titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat edge untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi 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 bottleneck adaptasi pustaka 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 konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka jalan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan dengan mengatasi "jalan terakhir" infrastruktur komunikasi.
Prime Intellect Jaringan Insentif 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, dan distribusi hadiah, yang membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan nyata".
INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan ukuran parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui kolaborasi 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 sebuah terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan implementasi sistematis 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 mencapai terbukanya proses pelatihan, verifikasi, dan siklus insentif ekonomi.
Dalam hal kinerja, INTELLECT-2 dilatih berdasarkan QwQ-32B dan telah melakukan pelatihan RL khusus dalam kode dan matematika, berada di garis depan model penyetelan RL sumber terbuka saat ini. Meskipun belum melampaui GPT-4 atau