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 praktisnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada fase inferensi, proses pelatihan memerlukan 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 diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan sebagainya, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi pada saat yang sama terdapat masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama dalam pelatihan model besar saat ini, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk bekerja sama, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya masih dikontrol dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, biasanya berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, koordinasi tugas-tugas anak dilakukan secara terpusat oleh node utama. Metode utama termasuk:
Paralel Data: Setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi model bobot, perlu mencocokkan bobot model
Paralelisme model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat
Paralel pipa: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Pembagian halus perhitungan matriks, meningkatkan granularity paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan seorang bos yang mengontrol dari jauh beberapa karyawan di "kantor" untuk bekerja sama 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 sensor. Ciri khas utamanya adalah: beberapa node yang saling tidak percaya ( mungkin merupakan komputer rumahan, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi model ini termasuk:
Kesulitan dalam Heterogenitas Perangkat dan Pemisahan: Koordinasi perangkat heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck 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 sentral, distribusi tugas, mekanisme rollback yang kompleks
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan banyak aspek lainnya, namun apakah "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada pemeliharaan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti medis, keuangan. Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, namun masih bergantung pada pihak yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penggelaran 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, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan pembatasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi ( seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kurang memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah sebuah proposisi yang tidak valid. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pasca pelatihan yang sejalan dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data yang dikerahkan secara kolektif, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi yang heterogen, sangat cocok untuk dilakukan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan metode pelatihan kolaboratif lainnya.
Saat ini, dalam bidang pelatihan Desentralisasi dan pembelajaran federasi yang sedang berkembang, proyek-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 teoritis yang mutakhir; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dengan kemajuan rekayasa awal yang dapat dilihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta menggali lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa 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 terdesentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
(# 01、Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
02、Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan terdesentralisasi, 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 independen di lokal, dan bekerja sama melalui antarmuka standar dan 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 multitasking dan evolusi strategi.
TOPLOC(Trusted Observation & Policy-Locality Check) adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, yang digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran kebijakan 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 kebijakan". Ini adalah pertama kalinya jejak perilaku selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan dapat memberikan 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 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 sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan 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 yang Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan sumber terbuka oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum yang dihadapi dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi pelatihan kolaborasi global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam 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, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, 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 jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalan terakhir" komunikasi dasar untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi latihan yang terdepan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03、Jaringan Insentif Prime Intellect 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 ini berjalan berdasarkan tiga kategori peran inti:
Peluncur tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi imbalan, dan standar verifikasi
Node 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 (SHARDCAST) dan distribusi hadiah, membentuk suatu siklus insentif yang berpusat pada "perilaku pelatihan yang nyata".
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi training yang inovatif]###
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.
22 Suka
Hadiah
22
5
Bagikan
Komentar
0/400
TommyTeacher
· 07-17 23:16
Ini adalah bidang yang tidak berani disentuh oleh openai, kan?
Lihat AsliBalas0
LiquidityHunter
· 07-17 04:38
3:47am Daya Komputasi kurang, kesempatan arbitrase yang nyata telah datang
Lihat AsliBalas0
quiet_lurker
· 07-15 01:11
Wah, itu hanya merupakan monopoli daya komputasi oleh sekelompok perusahaan besar.
Lihat AsliBalas0
RektButStillHere
· 07-15 01:07
Susah ya, pelatihan terpusat masih mengambil terlalu banyak sumber daya.
Eksplorasi terdepan pelatihan AI desentralisasi: dari PRIME-RL ke INTELLECT-2
Grail Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan 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 praktisnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada fase inferensi, proses pelatihan memerlukan 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 diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan sebagainya, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi pada saat yang sama terdapat masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama dalam pelatihan model besar saat ini, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk bekerja sama, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya masih dikontrol dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, biasanya berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, koordinasi tugas-tugas anak dilakukan secara terpusat oleh node utama. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan seorang bos yang mengontrol dari jauh beberapa karyawan di "kantor" untuk bekerja sama 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 sensor. Ciri khas utamanya adalah: beberapa node yang saling tidak percaya ( mungkin merupakan komputer rumahan, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi model ini termasuk:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan banyak aspek lainnya, namun apakah "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada pemeliharaan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti medis, keuangan. Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, namun masih bergantung pada pihak yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penggelaran 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, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan pembatasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi ( seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kurang memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah sebuah proposisi yang tidak valid. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pasca pelatihan yang sejalan dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data yang dikerahkan secara kolektif, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi yang heterogen, sangat cocok untuk dilakukan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan metode pelatihan kolaboratif lainnya.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, dalam bidang pelatihan Desentralisasi dan pembelajaran federasi yang sedang berkembang, proyek-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 teoritis yang mutakhir; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dengan kemajuan rekayasa awal yang dapat dilihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta menggali lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa 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 terdesentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
(# 01、Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp###
02、Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan terdesentralisasi, 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 independen di lokal, dan bekerja sama melalui antarmuka standar dan 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 multitasking dan evolusi strategi.
#TOPLOC:Mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan
TOPLOC(Trusted Observation & Policy-Locality Check) adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, yang digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran kebijakan 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 kebijakan". Ini adalah pertama kalinya jejak perilaku selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan dapat memberikan 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 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 sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan 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 yang Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan sumber terbuka oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum yang dihadapi dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi pelatihan kolaborasi global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam 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, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, 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 jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalan terakhir" komunikasi dasar untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi latihan yang terdepan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03、Jaringan Insentif Prime Intellect 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 ini berjalan berdasarkan tiga kategori peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot (SHARDCAST) dan distribusi hadiah, membentuk suatu siklus insentif yang berpusat pada "perilaku pelatihan yang nyata".
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi training yang inovatif]###