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

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengonsumsi sumber daya dan memiliki hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan panggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya 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 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 kolaboratif mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi juga memiliki 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 dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", secara keseluruhan masih dikendalikan dan disinkronisasi oleh lembaga terpusat, sering beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang mengkoordinasikan semua sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Data paralel: setiap node melatih parameter data yang berbeda, berbagi bobot model, perlu mencocokkan.
• Paralel model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat
• Pipa paralel: Eksekusi secara berurutan dalam tahap, meningkatkan throughput
• Paralel Tensor: Memperhalus Pembagian Perhitungan Matriks, Meningkatkan Granularitas Paralel

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan secara jarak jauh 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 tahan terhadap sensor. Ciri utamanya adalah: beberapa node yang saling tidak mempercayai ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama 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 dalam heterogenitas perangkat dan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Kendala efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, kendala sinkronisasi gradien sangat jelas
• Kekurangan eksekusi yang dapat dipercaya: kurangnya lingkungan eksekusi yang dapat dipercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan.
• Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global, masing-masing menyumbangkan kekuatan 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. Namun, apakah bisa "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.

Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti ( medis, keuangan ). Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang dapat dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi yang terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.

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

Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas

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

Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi palsu. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pasca-pelatihan yang sejajar dengan perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan pelabelan data melalui crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikelola sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, ketergantungan rendah, dan toleransi terhadap komputasi heterogen, yang sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.

)# Desentralisasi pelatihan tugas adaptasi ringkasan

![Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis

Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif termasuk Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi teknik, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam desain arsitektur sistem dan algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kami dapat melihat kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur teknik di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

Prime Intellect: Pel先行者 jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi

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.

I. Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

![Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaboratif 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 terdecoupling

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 penyesuaian prioritas, 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 menerapkan pelatihan elastis dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme tugas 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 suatu 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, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan melalui analisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan ↔ pembaruan strategi". Ini adalah kali pertama jejak perilaku selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mencapai distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif 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 status node yang berubah-ubah. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan 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 yang 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 Asinkron 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 data paralel, membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, yang menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan 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 pelatihan kolaboratif global, dan menjadi salah satu infrastruktur komunikasi kunci untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kooperatif

PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional ) seperti NCCL, Gloo( dalam 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 protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, 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 hadiah berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:

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

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot )SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran 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 meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model besar pembelajaran penguatan pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan.