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 hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, proses pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intens, yang merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif paradigma arsitektur, cara 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 seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi pada saat yang sama ada 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 proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan dalam satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengatur dan menyinkronkan, sering beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan simpul utama yang mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi bobot model, perlu mencocokkan bobot model
Paralelisme model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat;
Pipa paralel: eksekusi berurutan secara bertahap, meningkatkan throughput;
Paralel Tensor: Memecah perhitungan matriks secara rinci, meningkatkan tingkat paralel.
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", mirip dengan seorang bos yang mengarahkan karyawan di beberapa "kantor" untuk bekerja sama 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-ciri intinya adalah: banyak node yang tidak saling percaya bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta memanfaatkan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini mencakup:
Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: kesulitan koordinasi perangkat heterogen, efisiensi pemisahan tugas rendah;
Kendala efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, kendala sinkronisasi gradien sangat jelas;
Ketiadaan eksekusi yang dapat dipercaya: Kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan;
Kurangnya koordinasi yang terpadu: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "Desentralisasi pelatihan besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih menjadi tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada 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 memprioritaskan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sambil tetap memiliki keuntungan distribusi data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak sepenuhnya terbuka atau tahan sensor. Ini 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.
Tabel Perbandingan Paradigma Pelatihan AI secara Panorama
Desentralisasi latihan batas, kesempatan, dan jalur realitas
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 yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori 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 pembatasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga 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.
Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang tidak nyata. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: pelatihan fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourced, 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, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.
Tabel Ikhtisar Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi
Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, dalam bidang 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 desain arsitektur sistem dan algoritma, yang mewakili arah penelitian teoritis terkini; sedangkan Gensyn dan Flock.io memiliki jalur implementasi yang relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan secara berturut-turut menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh lintasan pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan memperoleh 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.
Satu, Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asynchronous yang Terdecoupling
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 secara lokal menyelesaikan siklus tugas secara mandiri dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk melaksanakan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan yang ringan
TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, yang 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 imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang dapat dilakukan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diberi insentif.
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 bersifat asinkron, terbatas bandwidth, dan dengan status node yang bervariasi. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dari 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 sumber terbuka oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dengan stabil dalam tugas pelatihan, 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, yang bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat dijalankan pada GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tidak memerlukan kepercayaan.
Tiga, Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan dilengkapi dengan mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat 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, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah dan agregasi strategi.
Proses inti dari protokol meliputi penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berpusat pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi pertama yang dapat diverifikasi
Prime Intellect merilis 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 dilatih secara 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 sebagai konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan PRIME
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.
Eksplorasi pelatihan AI Desentralisasi: Transformasi teknologi dari kontrol terpusat ke kolaborasi global
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 hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, proses pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intens, yang merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif paradigma arsitektur, cara 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 seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi pada saat yang sama ada 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 proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan dalam satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengatur dan menyinkronkan, sering beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan simpul utama yang mengoordinasikan 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" untuk bekerja sama 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-ciri intinya adalah: banyak node yang tidak saling percaya bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta memanfaatkan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini mencakup:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "Desentralisasi pelatihan besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih menjadi tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada 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 memprioritaskan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sambil tetap memiliki keuntungan distribusi data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak sepenuhnya terbuka atau tahan sensor. Ini 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.
Tabel Perbandingan Paradigma Pelatihan AI secara Panorama
Desentralisasi latihan batas, kesempatan, dan jalur realitas
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 yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori 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 pembatasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga 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.
Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang tidak nyata. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: pelatihan fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourced, 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, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.
Tabel Ikhtisar Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi
Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, dalam bidang 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 desain arsitektur sistem dan algoritma, yang mewakili arah penelitian teoritis terkini; sedangkan Gensyn dan Flock.io memiliki jalur implementasi yang relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan secara berturut-turut menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh lintasan pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan memperoleh 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.
Satu, Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asynchronous yang Terdecoupling
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 secara lokal menyelesaikan siklus tugas secara mandiri dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk melaksanakan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan yang ringan
TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, yang 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 imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang dapat dilakukan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diberi insentif.
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 bersifat asinkron, terbatas bandwidth, dan dengan status node yang bervariasi. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dari 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 sumber terbuka oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dengan stabil dalam tugas pelatihan, 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, yang bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat dijalankan pada GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tidak memerlukan kepercayaan.
Tiga, Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan dilengkapi dengan mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:
Proses inti dari protokol meliputi penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berpusat pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi pertama yang dapat diverifikasi
Prime Intellect merilis 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 dilatih secara 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 sebagai konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan PRIME