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 hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sebenarnya 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 metode tradisional yang paling umum, di mana satu lembaga menyelesaikan seluruh proses pelatihan di dalam cluster berkinerja tinggi lokal, dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang dapat dikendalikan, tetapi juga memiliki masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah cara utama pelatihan model besar saat ini, intinya adalah membagi tugas pelatihan model, kemudian mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", namun secara keseluruhan tetap dikendalikan oleh lembaga terpusat yang melakukan pengaturan dan sinkronisasi, sering kali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terpusat mengkoordinasikan setiap sub-tugas. 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, mencapai skalabilitas yang kuat
• Pipa paralel: Eksekusi berurutan secara bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel tensor: segmentasi halus perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan dengan satu bos yang mengawasi kolaborasi beberapa karyawan "kantor" yang bekerja secara jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar yang mainstream dilatih dengan cara ini.

Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari model ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya berkolaborasi 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 model ini termasuk:

• Kesulitan heterogenitas perangkat dan 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 terintegrasi: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang rumit.

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok sukarelawan global, masing-masing berkontribusi pada kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah dapat "kolaborasi efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada 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 memperhatikan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sementara juga memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak pengelola yang terpercaya, dan tidak sepenuhnya terbuka serta 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 penerapan transisi di industri.

Desentralisasi pelatihan: batasan, peluang, dan jalur realitas

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, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan dorongan partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk keterbatasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.

Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca yang selaras 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 komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimisasi terdistribusi, dan sebagainya.

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 kesulitan implementasi rekayasa, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam arsitektur sistem dan desain algoritma, yang mewakili arah penelitian teoritis yang terdepan 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, serta mengeksplorasi lebih lanjut perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat memverifikasi jejak pelatihan

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 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

Dua, Penjelasan Mendetail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupled

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek adaptasi prioritas, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara independen 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 yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, baik mengurangi kompleksitas sistem dan juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme tugas dan evolusi strategi.

TOPLOC:Mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi 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 model secara keseluruhan, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur yang ringan melalui analisis 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 kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diinsentifkan.

SHARDCAST: Protokol agregasi dan penyebaran bobot asinkron

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

OpenDiLoCo:Rangkaian 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, yang dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti batasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralelisme data, dengan 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 kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi titik putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas 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 Kooperatif

PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan 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 "jaringan komunikasi terakhir" untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tidak memerlukan 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 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, serta berpartisipasi dalam perhitungan hadiah dan agregasi strategi

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran 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 mendalam terbesar 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 tidak hanya merupakan terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan implementasi sistem pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandai pencapaian pertama dalam jaringan pelatihan desentralisasi.