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 langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Jika dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" sejati dalam membangun sistem AI. Dari segi 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 seluruh proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan yang dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai yang terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan 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, inti dari proses ini adalah membagi tugas pelatihan model, kemudian mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, sering kali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan nodus utama yang secara terkoordinasi menyatukan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Paralelisme data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi bobot model, perlu mencocokkan.
Paralel model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat;
Pipa paralel: Eksekusi seri bertahap, meningkatkan throughput;
Paralel tensor: pemecahan halus perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel.
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat disamakan dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan anti-sensor. Ciri utama dari pendekatan ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya bekerja sama untuk 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 meliputi:
Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah;
Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas;
Eksekusi tepercaya hilang: Kurangnya lingkungan eksekusi tepercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan;
Kurangnya koordinasi yang terpadu: tidak ada pengatur sentral, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" tetap merupakan tantangan rekayasa sistemik yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya. Namun, apakah dapat "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara desentralisasi dan distribusi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi. Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan desentralisasi, namun masih bergantung pada pihak koordinator yang dapat dipercaya dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam hal tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Tabel Perbandingan Panorama Paradigma Pelatihan AI (Arsitektur Teknologi × Insentif Kepercayaan × Ciri Aplikasi)
Desentralisasi pelatihan: batas, peluang, dan jalur realitas
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 yang heterogen dan tidak tepercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori yang tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang sangat dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca-perilaku yang sejajar, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan cara lainnya.
Desentralisasi pelatihan tugas adaptasi ringkasan
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 teknis dan kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan eksplorasi orisinal yang cukup banyak dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teori saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI Desentralisasi.
Prime Intellect: Pel先行者 jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasinya. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Satu, Struktur Stacks Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron yang terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek yang diprioritaskan, 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 proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralel multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang valid berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara menyeluruh, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan melalui analisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, yang merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
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 status node yang bervariasi. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dan 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 terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan dari pelatihan desentralisasi, merupakan fondasi 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 diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya didasarkan 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 konsumen dan perangkat tepi untuk secara stabil berpartisipasi dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan menjadi 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 kendala 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 berjalan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "kilometer terakhir" fondasi komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
Tiga, 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 beroperasi berdasarkan tiga kategori peran inti:
Penyelenggara tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
Node pelatihan: melakukan pelatihan lokal, mengirim 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 reward, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model besar pembelajaran penguatan pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi asinkron tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 terdiri dari jaringan yang tersebar di tiga besar
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.
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 langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Jika dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" sejati dalam membangun sistem AI. Dari segi 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 seluruh proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan yang dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai yang terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan 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, inti dari proses ini adalah membagi tugas pelatihan model, kemudian mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, sering kali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan nodus utama yang secara terkoordinasi menyatukan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat disamakan dengan seorang bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan anti-sensor. Ciri utama dari pendekatan ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya bekerja sama untuk 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 meliputi:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" tetap merupakan tantangan rekayasa sistemik yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya. Namun, apakah dapat "kolaborasi yang efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.
Federated learning sebagai bentuk transisi antara desentralisasi dan distribusi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi. Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan desentralisasi, namun masih bergantung pada pihak koordinator yang dapat dipercaya dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam hal tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.
Tabel Perbandingan Panorama Paradigma Pelatihan AI (Arsitektur Teknologi × Insentif Kepercayaan × Ciri Aplikasi)
Desentralisasi pelatihan: batas, peluang, dan jalur realitas
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 yang heterogen dan tidak tepercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori yang tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang sangat dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca-perilaku yang sejajar, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan cara lainnya.
Desentralisasi pelatihan tugas adaptasi ringkasan
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 teknis dan kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan eksplorasi orisinal yang cukup banyak dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teori saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI Desentralisasi.
Prime Intellect: Pel先行者 jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasinya. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Satu, Struktur Stacks Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
Dua, Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron yang terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek yang diprioritaskan, 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 proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralel multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan
TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang valid berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara menyeluruh, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan melalui analisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, yang merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
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 status node yang bervariasi. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dan 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 terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan dari pelatihan desentralisasi, merupakan fondasi 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 diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya didasarkan 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 konsumen dan perangkat tepi untuk secara stabil berpartisipasi dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan menjadi 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 kendala 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 berjalan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "kilometer terakhir" fondasi komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
Tiga, 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 beroperasi berdasarkan tiga kategori peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot (SHARDCAST), dan distribusi reward, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model besar pembelajaran penguatan pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi asinkron tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 terdiri dari jaringan yang tersebar di tiga besar