Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaboratif 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 nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang terus menerus, alur pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimisasi yang intensif, 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 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 seragam. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan untuk mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model 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, intinya adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, untuk mengatasi hambatan komputasi dan penyimpanan di mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", tetapi secara keseluruhan masih dikendalikan oleh lembaga terpusat untuk pengendalian dan sinkronisasi, sering kali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang secara terpusat mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda, berbagi bobot model yang perlu dicocokkan
• Paralel model: Menerapkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat
• Pipa paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel Tensor: Pemecahan halus perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan seorang bos yang mengarahkan secara jarak jauh karyawan di beberapa "kantor" untuk berkolaborasi 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 utama dari ini adalah: beberapa node yang saling tidak mempercayai ( dapat berupa 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 dengan bantuan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:

• Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Sulit untuk mengoordinasikan perangkat heterogen, 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: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback anomali yang kompleks

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk berkolaborasi dalam melatih model, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistematis, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah dapat "berkolaborasi secara efektif + mendorong kejujuran + menghasilkan hasil yang benar" masih berada dalam tahap eksplorasi prototipe awal.

Federated learning sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mengutamakan kepatuhan privasi seperti ( kesehatan, keuangan ). Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sambil juga memiliki keuntungan dari penyebaran data dalam pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinasi yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dilihat sebagai sebuah 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 Paradigma Pelatihan AI( Arsitektur Teknologi × Insentif Kepercayaan × Ciri Aplikasi)

Desentralisasi pelatihan: batas, 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 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, sehingga sulit untuk membagi dan menyinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan pembatasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan etika, dan tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini secara bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan desentralisasi saat ini.

Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan dalam struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memotivasi, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang berorientasi perilaku seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data melalui pengumpulan data, 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 yang heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan lainnya.

)# Tinjauan Umum Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi

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

) Desentralisasi latihan proyek klasik analisis

Saat ini, dalam bidang terdepan pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling 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, yang 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 bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta menjelajahi perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

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

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

Dua, Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron yang terpisah

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan eksekusi tugas yang disesuaikan oleh Prime Intellect untuk skenario pelatihan desentralisasi, dirancang khusus 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 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 di lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga membangun dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.

TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC) Pengamatan Terpercaya & Pemeriksaan Kebijakan-Lokal( 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 pengamatan. Berbeda dengan skema berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, melainkan melakukan verifikasi struktur yang ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan ↔ pembaruan strategi". Ini adalah pertama kalinya 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 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 mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multiversi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam 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 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, 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 dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

PCCL: Perpustakaan Komunikasi Koordinasi

PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI yang desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada 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 jaringan pelatihan, membuka "mil terakhir" dasar 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 imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar validasi
• Node pelatihan: melaksanakan 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, 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-04fc0663a97f322d1554535ca56b4c1c.webp(

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

Prime Intellect akan merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, ini adalah semua