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

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap dengan konsumsi sumber daya terbesar dan ambang teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, sehingga menjadi "industri berat" yang sebenarnya 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 pembahasan dalam artikel ini.

Pelatihan terpusat adalah metode tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, 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 efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai tingkat optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT dan 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 metode 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", keseluruhan tetap dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengatur dan menyinkronkan, sering kali beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terpusat mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama meliputi:

• Paralelisme 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 tinggi.
• Pipa paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel Tensor: Memecah perhitungan matriks secara halus, meningkatkan granularitas paralel

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

Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya bekerja sama untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini meliputi:

• Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Koordinasi perangkat heterogenitas sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien sangat jelas
• Eksekusi yang dapat dipercaya hilang: Kekurangan lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan.
• Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback yang kompleks

Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala 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, namun 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 penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang memperhatikan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sambil juga memiliki keuntungan dari pengumpulan data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinasi yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkendali" dalam konteks 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 × Karakteristik Aplikasi)

Desentralisasi latihan batas, peluang, dan jalur kenyataan

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 yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tidak terpercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipotong dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terikat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi tidak memiliki 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 dalam struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memberi insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan berbasis keselarasan perilaku, pelatihan dan penandaan data secara 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, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi heterogen, yang sangat cocok untuk kolaborasi pelatihan melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan lain-lain.

Tabel Ringkasan Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi

Desentralisasi latihan proyek klasik analisis

Saat ini, di bidang terdepan pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif terutama mencakup 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 saat ini; 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, serta membahas lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang jalur pelatihannya dapat diverifikasi

Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasinya. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama yaitu PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

I. Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

Dua, Penjelasan Detail 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 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 elastis 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 model secara keseluruhan, 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, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang dapat dilaksanakan 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 untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, terbatas bandwidth, dan dengan perubahan status node. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bertahap bobot dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan 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 optimisasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan bersifat 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 berbasis pada paralelisme data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya mengandalkan node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumer dan perangkat edge untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam 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 dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU 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 "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 memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa pun dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan penghargaan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
• 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 dan penggabungan strategi

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk suatu 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 pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui pelatihan kolaboratif 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 kinerja, tetapi juga merupakan penerapan sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan