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 ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi yang sebenarnya. Jika dibandingkan dengan panggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" sejati 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 kinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah 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 batasan komputasi dan penyimpanan tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya masih dikendalikan oleh lembaga terpusat untuk penjadwalan dan sinkronisasi, sering berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi cepat NVLink, di mana node utama secara terpusat mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda, berbagi bobot model, perlu mencocokkan.
• 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 pemisahan perhitungan matriks, meningkatkan tingkat paralel.

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", dibandingkan dengan satu bos yang mengarahkan beberapa karyawan "kantor" untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama 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 berkolaborasi 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;
• Eksekusi yang dapat dipercaya hilang: kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan;
• Kurangnya koordinasi yang terpusat: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, validasi model, dan berbagai aspek lainnya, tetapi apakah bisa "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.

Federated learning sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi. Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. 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 Pola Pelatihan AI( Arsitektur Teknologi × Insentif Kepercayaan × Karakteristik Aplikasi)

Dari sudut pandang 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 dengan efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan 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 pelatihan desentralisasi saat ini.

Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi palsu. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang menyelaraskan perilaku, pelatihan dan penandaan data dengan 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 Ringkasan Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi

Desentralisasi latihan proyek klasik analisis

Saat ini, dalam bidang terdepan pelatihan Desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek-proyek blockchain yang representatif meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan secara bertahap menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta mengeksplorasi perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI Desentralisasi.

Prime Intellect: Pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi untuk trajektori 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 komputasinya. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang desentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Satu, Struktur dan Nilai Modul Kunci dari Protokol Prime Intellect

Dua, 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 dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, yang dirancang untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek yang lebih diutamakan, 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 supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan yang fleksibel dalam 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 pengamatan. 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 pengamatan↔pembaruan strategi". Ini pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, yang merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang dapat dilakukan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang dapat diaudit dan diinsentifkan secara desentralisasi.

SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Bobot Asinkron

SHARDCAST adalah protokol penyebaran dan agregasi bobot yang dirancang oleh Prime Intellect, dioptimalkan untuk lingkungan jaringan nyata yang tidak sinkron, dengan bandwidth terbatas dan status node yang berubah-ubah. 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 bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.

OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asynchronous 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 seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node dalam pelatihan desentralisasi. Arsitekturnya berdasarkan pada data paralel, melalui pembangunan struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan kolaboratif model. Dengan memadukan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam 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, yang bertujuan untuk mengatasi batasan adaptasi pustaka komunikasi tradisional di perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat dijalankan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dalam jaringan pelatihan, membuka "jalur terakhir" 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 dilengkapi dengan mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi yang nyata. Protokol berjalan berdasarkan tiga kategori peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar validasi
• Node pelatihan: menjalankan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jejak pengamatan
• Node verifikasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah serta penggabungan strategi.

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah siklus insentif yang berpusat pada "perilaku pelatihan yang nyata".

Empat, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi yang dapat diverifikasi pertama

Prime Intellect meluncurkan 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 selesai dilatih dengan kolaborasi 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 merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan sama dengan konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST.