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

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak menghabiskan sumber daya dan memiliki ambang teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di fase inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, 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, di mana seluruh proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan beroperasi pada efisiensi tertinggi, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keunggulan efisiensi tinggi serta 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 dikerjakan secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat serta disinkronkan, seringkali berjalan dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama mengkoordinasikan berbagai sub-tugas secara terpusat. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
• Paralelisme model: menyebarkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat;
• Pipa paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput;
• Paralel tensor: memecah perhitungan matriks dengan lebih cermat, meningkatkan granularitas paralel.

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", dibandingkan 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 pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari hal ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta dengan bantuan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh mode ini termasuk:

• Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: koordinasi perangkat 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 terpadu: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang rumit.

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing memberikan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "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 yang efektif + insentif untuk kejujuran + hasil yang benar" masih berada di tahap eksplorasi prototipe awal.

Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi seperti ( kesehatan, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran 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" di bawah skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.

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

Desentralisasi latihan batas, peluang, dan jalur realitas

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 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, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas dengan privasi data dan pembatasan kedaulatan yang kuat seperti medis, keuangan, dan data sensitif ( terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; dan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.

Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjut yang berfokus pada perilaku seperti RLHF, DPO(, tugas pelatihan dan anotasi dengan crowdsourcing data, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif dengan partisipasi perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi yang heterogen, yang sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan sebagainya.

)# Desentralisasi pelatihan tugas adaptasi ringkasan

Desentralisasi latihan proyek klasik analisis

Saat ini, di bidang terdepan 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, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teori saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

(# Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi oleh jejak 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 terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama yaitu PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Satu, Struktur Tumpukan Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

![Evolusi Paradigma Pelatihan AI: dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###

Dua, Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron yang terdecoupled

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan untuk skenario pelatihan desentralisasi oleh Prime Intellect, 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 lokasi, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses 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 paralelisme tugas yang lebih banyak dan evolusi strategi.

TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC###Trusted Observation & Policy-Locality Check( adalah mekanisme inti yang dapat dilatih dan diverifikasi yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah sebuah node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan skema berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, 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 alokasi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang terdesentralisasi 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 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 menyerahkan pembaruan parsial dalam keadaan yang tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot secara bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.

OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Jarang

OpenDiLoCo adalah kerangka optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan sumber terbuka oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum yang sering terjadi dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada paralelisme data, membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, sehingga 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 titik henti, 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)Prime Collective Communication Library( adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI yang Desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi perpustakaan komunikasi tradisional ) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan dengan 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 protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk dasar komunikasi dalam 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 imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol beroperasi berdasarkan tiga jenis 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 dan agregasi strategi

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, validasi jejak, agregasi bobot )SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah loop insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".

![Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

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

Prime Intellect akan merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan yang pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan.