Menjelajahi Ujung Depan Pelatihan Desentralisasi: Cawan Suci Crypto AI
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang 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, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal, dari perangkat keras, perangkat lunak tingkat dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi serta sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi sekaligus menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama pelatihan model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk bekerja sama, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikontrol, dijadwalkan, dan disinkronisasi oleh lembaga terpusat, sering berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan node utama yang mengoordinasikan masing-masing sub-tugas secara terpusat. Metode utama termasuk:
Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
Paralelisme model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat
Pipa paralel: eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
Paralel Tensor: Memperhalus pembagian perhitungan matriks, meningkatkan ukuran paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat disamakan dengan seorang bos yang mengarahkan beberapa karyawan "kantor" untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini hampir semua model besar utama (GPT-4, Gemini, LLaMA, dan lainnya ) dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin adalah komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta dengan bantuan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh pola ini meliputi:
Kesulitan heterogenitas perangkat dan pemisahan: Kesulitan dalam koordinasi perangkat heterogen, efisiensi pemisahan tugas rendah
Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
Kekurangan Eksekusi Terpercaya: Kurangnya lingkungan eksekusi yang terpercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan
Kurangnya koordinasi yang terpadu: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang rumit
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk kolaborasi pelatihan model, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, 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 di tahap eksplorasi prototipe awal.
Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti ( di bidang kesehatan, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan penyebaran data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi tetap bergantung pada pihak yang dipercaya untuk koordinasi, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
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, hal ini secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan insentif kolaborasi ( seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk keterbatasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah sebuah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca-aliniasi perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data melalui crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap komputasi heterogen, yang sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan lain-lain.
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknis 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 riset teori terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan selanjutnya membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalur latihannya dapat diverifikasi
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa perlu kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap melalui tiga modul PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap.
01、Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci
)# 02、Penjelasan Mendetail tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka kerja pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan elastis dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, baik mengurangi kompleksitas sistem, juga meletakkan dasar untuk mendukung multitasking paralel dan evolusi strategi.
TOPLOC###Pengamatan Terpercaya & Pemeriksaan Kebijakan-Lokal( adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model penuh, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini adalah pertama kalinya perilaku jejak selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
#SHARDCAST: Protokol Penggabungan 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 berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan sebagian dalam status yang tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron yang Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. 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 putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dengan stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
#PCCL:Perpustakaan Komunikasi Kooperatif
PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan 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 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 jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
)# 03、Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini berjalan berdasarkan tiga kategori peran inti:
Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
Node pelatihan: Eksekusi pelatihan lokal, kirim pembaruan bobot dan jalur pengamatan
Node verifikasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah serta agregasi strategi.
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
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.
24 Suka
Hadiah
24
5
Bagikan
Komentar
0/400
degenwhisperer
· 08-02 02:08
Eh, benda ini memang menjanjikan, do your own research (DYOR) sudah beberapa hari merasa cukup terpercaya.
Lihat AsliBalas0
GasWaster
· 07-30 07:48
bruhhh daya komputasi adalah gas fee baru fr fr... rip dompetku
Lihat AsliBalas0
MoneyBurnerSociety
· 07-30 07:31
Ahli menjebak, AI telah menjual tiga kartu grafis
Lihat AsliBalas0
GasFeeNightmare
· 07-30 07:24
Tidak heran itu adalah industri berat, daya komputasi yang dibutuhkan lebih mahal daripada biaya gas.
Jelajahi frontiers pelatihan AI desentralisasi: Prime Intellect memimpin paradigma jaringan kolaboratif baru
Menjelajahi Ujung Depan Pelatihan Desentralisasi: Cawan Suci Crypto AI
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang 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, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal, dari perangkat keras, perangkat lunak tingkat dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi serta sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi sekaligus menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama pelatihan model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk bekerja sama, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikontrol, dijadwalkan, dan disinkronisasi oleh lembaga terpusat, sering berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan node utama yang mengoordinasikan masing-masing sub-tugas secara terpusat. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat disamakan dengan seorang bos yang mengarahkan beberapa karyawan "kantor" untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini hampir semua model besar utama (GPT-4, Gemini, LLaMA, dan lainnya ) dilatih dengan cara ini.
Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin adalah komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta dengan bantuan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh pola ini meliputi:
Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk kolaborasi pelatihan model, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, 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 di tahap eksplorasi prototipe awal.
Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti ( di bidang kesehatan, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan penyebaran data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi tetap bergantung pada pihak yang dipercaya untuk koordinasi, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.
Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi
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, hal ini secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan insentif kolaborasi ( seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk keterbatasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.
Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah sebuah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca-aliniasi perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data melalui crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap komputasi heterogen, yang sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan lain-lain.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif mencakup Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknis 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 riset teori terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan secara berurutan menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan selanjutnya membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.
) Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalur latihannya dapat diverifikasi
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI tanpa perlu kepercayaan, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasi mereka. Prime Intellect berharap melalui tiga modul PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap.
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-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02、Penjelasan Mendetail tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect
#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling
PRIME-RL adalah kerangka kerja pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek penyesuaian utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan elastis dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, baik mengurangi kompleksitas sistem, juga meletakkan dasar untuk mendukung multitasking paralel dan evolusi strategi.
#TOPLOC:Mekanisme Verifikasi Perilaku Pelatihan Ringan
TOPLOC###Pengamatan Terpercaya & Pemeriksaan Kebijakan-Lokal( adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model penuh, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini adalah pertama kalinya perilaku jejak selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentif.
#SHARDCAST: Protokol Penggabungan 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 berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan sebagian dalam status yang tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron yang Jarang
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. 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 putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dengan stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.
#PCCL:Perpustakaan Komunikasi Kooperatif
PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan 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 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 jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.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, sehingga siapa pun dapat 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 sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 04、INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi yang dapat diverifikasi pertama
Prime Intellect akan merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan yang pertama di dunia yang bersifat asinkron dan tanpa kepercayaan.