Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling menghabiskan sumber daya dan memiliki hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi kapasitas komputasi besar-besaran secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" yang sesungguhnya dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang 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, dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan yang dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, 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, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi kendala komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengontrol penjadwalan dan sinkronisasi, yang sering berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang mengkoordinasikan setiap sub-tugas secara terpusat. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda berbagi, 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: Membagi komputasi matriks secara rinci, meningkatkan granularitas paralel

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "pengendalian terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan karyawan di beberapa "kantor" untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.

Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari 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 kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:

• Kesulitan heterogenitas perangkat dan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
• Kelemahan 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 melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilaksanakan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang 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 di tahap eksplorasi prototipe awal.

Pembelajaran federal sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi. Pembelajaran federal memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sambil juga memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak yang dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya 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 penyebaran transisi di industri.

Tabel Perbandingan Panorama Paradigma Pelatihan AI ( Arsitektur Teknologi × Insentif Kepercayaan × Ciri Aplikasi )

Desentralisasi latihan batas, kesempatan, dan jalur kenyataan

Dari perspektif pola 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 tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipisahkan dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.

Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan secara struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang sejalan dengan perilaku, 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, pengoptimal terdistribusi, dan cara lainnya.

Tabel Ikhtisar Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi

Desentralisasi latihan 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 tingkat kesulitan implementasi, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teoritis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal mulai terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta membahas lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi jejak latihannya

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 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 Tumpukan Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

II. Penjelasan Mendetail 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 penyesuaian utama, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara independen di lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel di lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multitugas dan evolusi strategi.

TOPLOC: Mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC 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 observasi. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang seluruh model, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi penghargaan pelatihan tanpa perlu kepercayaan, dan menyediakan jalur yang dapat dilalui untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang terdesentralisasi, 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 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, mencapai konvergensi bobot secara bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan 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 open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat edge untuk secara stabil berpartisipasi dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kolaboratif

PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, 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 dijalankan pada GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dari jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa perlu 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 berjalan berdasarkan tiga kategori peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
• Node pelatihan: melakukan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jejak pengamatan
• Node validasi: 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, dan pemberian hadiah, membentuk sebuah siklus insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".

Empat, INTELLECT-2: Rilis model pelatihan terdesentralisasi yang dapat diverifikasi pertama

Prime Intellect merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan ukuran parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 dilatih secara kolaboratif oleh lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan arsitektur sepenuhnya asinkron, dengan durasi pelatihan lebih dari 400 jam, menunjukkan kelayakan dan stabilitas jaringan kolaborasi asinkron. Model ini bukan hanya terobosan dalam hal performa, tetapi juga merupakan implementasi sistem pertama dari paradigma "pelatihan sama dengan konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan PRIME-RL,