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 efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi intensif, yang merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif pola arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, serta pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah metode tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan berfungsi dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT dan Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan pengendalian sumber daya, tetapi juga menghadapi masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki fitur "terdistribusi", namun secara keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat dan sering dijalankan di lingkungan jaringan lokal berkualitas tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi cepat NVLink, di mana node utama secara terkoordinasi mengatur masing-masing sub-tugas. 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, mencapai skalabilitas yang kuat
Pipa Paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
Paralelisme Tensor: Pemecahan halus perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang analog dengan satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan di "kantor" yang berbeda untuk 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 memiliki karakter anti-sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( dapat berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi dan kolaborasi tugas, dan dengan menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
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
Kehilangan eksekusi yang dapat dipercaya: kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan.
Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.
Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan dari seluruh dunia yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi berskala besar 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 yang efektif + insentif yang 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 agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi seperti ( medis, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan data terdistribusi dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan terhadap sensor. 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.
Batasan, 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 antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipisahkan dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) terbatas oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; dan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi ( seperti model closed-source perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk pembatasan nyata 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 memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat edge. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, coupling rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, yang sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, dan optimizer terdistribusi.
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah mulai terlihat. Artikel ini akan secara bertahap 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 jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan 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 yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Struktur dan Nilai Modul Kunci Protokol Prime Intellect
)# 02、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 adaptasi 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 alur pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan elastis di lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung pelatihan paralel multi-tugas dan evolusi strategi.
TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check( adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi dalam 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 penghitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jalur konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini untuk pertama kalinya mengubah jalur perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang dapat diaudit dan diberi insentif secara desentralisasi.
#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 memiliki status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus menyerahkan pembaruan sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot secara bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Sparse
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk menghadapi 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, sehingga 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 dalam tugas pelatihan dengan stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan menjadi 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 hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik putus, dapat berjalan di GPU konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "jalur terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.
)# 03、Prime Intellect insentif jaringan dan pembagian peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tanpa izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan penghargaan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Penanggung jawab tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi hadiah, dan standar verifikasi
Node pelatihan: melakukan pelatihan lokal, mengirim pembaruan bobot dan pengamatan trajektori
Node verifikasi: Menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah dan agregasi strategi
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk suatu 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.
12 Suka
Hadiah
12
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MidnightTrader
· 14jam yang lalu
Jalan lama monopoli daya komputasi yang terpusat, pada akhirnya sia-sia.
Lihat AsliBalas0
AlwaysAnon
· 14jam yang lalu
Logika blockchain publik memang begini.
Lihat AsliBalas0
LiquidationTherapist
· 14jam yang lalu
Wah, ini kan sama saja dengan mengeluarkan sumber daya komputasi!
Eksplorasi terdepan pelatihan AI Desentralisasi: dari terpusat ke terdistribusi hingga evolusi Desentralisasi
Cawan Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi
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 efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi intensif, yang merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif pola arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, serta pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah metode tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan berfungsi dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT dan Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan pengendalian sumber daya, tetapi juga menghadapi masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.
Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki fitur "terdistribusi", namun secara keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat dan sering dijalankan di lingkungan jaringan lokal berkualitas tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi cepat NVLink, di mana node utama secara terkoordinasi mengatur masing-masing sub-tugas. Metode utama termasuk:
Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang analog dengan satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan di "kantor" yang berbeda untuk 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 memiliki karakter anti-sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( dapat berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi dan kolaborasi tugas, dan dengan menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:
Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan dari seluruh dunia yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi berskala besar 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 yang efektif + insentif yang 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 agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi seperti ( medis, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan data terdistribusi dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan terhadap sensor. 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.
Batasan, 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 antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipisahkan dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) terbatas oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; dan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi ( seperti model closed-source perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk pembatasan nyata 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 memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat edge. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, coupling rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, yang sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, dan optimizer terdistribusi.
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis
Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah mulai terlihat. Artikel ini akan secara bertahap 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 jalur pelatihan
Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan 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 yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Struktur dan Nilai Modul Kunci Protokol Prime Intellect
![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 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 adaptasi 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 alur pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan elastis di lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung pelatihan paralel multi-tugas dan evolusi strategi.
#TOPLOC:Mekanisme Verifikasi Perilaku Pelatihan Ringan
TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check( adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi dalam 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 penghitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jalur konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini untuk pertama kalinya mengubah jalur perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang dapat diaudit dan diberi insentif secara desentralisasi.
#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 memiliki status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus menyerahkan pembaruan sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot secara bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.
#OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Sparse
OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk menghadapi 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, sehingga 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 dalam tugas pelatihan dengan stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan menjadi 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 hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik putus, dapat berjalan di GPU konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "jalur terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun 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-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03、Prime Intellect insentif jaringan dan pembagian peran
Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tanpa izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan penghargaan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:
Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot ###SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk suatu lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".
![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])