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 efek aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "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 cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga dalam kluster berkinerja tinggi lokal untuk menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras ( seperti NVIDIA GPU ), perangkat lunak dasar ( CUDA, cuDNN ), sistem penjadwalan kluster ( seperti Kubernetes ), hingga kerangka pelatihan ( seperti PyTorch ) berbasis backend NCCL, semua komponen dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan menjadi sangat efisien, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi, pengendalian sumber daya, tetapi juga memiliki masalah monopoli data, penghalang 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, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan oleh lembaga terpusat untuk pengendalian dan penyelarasan, sering kali beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, dan melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, 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: Menerapkan bagian-bagian model yang berbeda di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat
• Saluran paralel: Eksekusi serial bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel Tensor: Memecah perhitungan matriks secara rinci, meningkatkan granularitas paralel

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analog dengan satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk menyelesaikan tugas. Saat ini hampir semua model besar utama (GPT-4, Gemini, LLaMA, dan lain-lain ) dilatih dengan cara ini.

Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri khas utamanya adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat edge ) yang bekerja sama menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi dan kolaborasi tugas, serta memanfaatkan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh 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 komputasi
• Kurangnya koordinasi yang terpusat: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.

Pelatihan Desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan 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 berbagai aspek seperti arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, dan verifikasi model. Namun, apakah bisa "kolaborasi efektif + insentif yang jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.

Federated learning sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang mementingkan kepatuhan privasi ( seperti kesehatan, keuangan ). Federated learning memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sambil juga memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi tetap bergantung pada pihak yang dipercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam 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 pelatihan batas, 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 yang 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 dengan privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat ( seperti medis, keuangan, dan data sensitif ) terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi ( seperti model tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ) kekurangan dorongan partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.

Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi palsu. Sebenarnya, dalam jenis tugas yang ringan dalam struktur, mudah diparalelkan, dan dapat memberi insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk namun tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan lanjutan seperti RLHF, DPO(, tugas pelatihan dan pelabelan crowdsourcing data, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikelola sumber dayanya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat tepi. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap daya komputasi heterogen, sangat cocok untuk dilakukan pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.

)# Tabel Gambaran Umum Kesesuaian Tugas Pelatihan Desentralisasi

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

) Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis

Saat ini, proyek blockchain yang paling representatif di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi terutama mencakup 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, mewakili arah terdepan dalam penelitian teoretis saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas dan telah menunjukkan kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan menganalisis secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan selanjutnya membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi melalui 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 komputasi mereka. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI desentralisasi yang memiliki verifiabilitas, 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 Mendalam tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron Terdecoupling

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan tugas dan pelaksanaan 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 dengan mekanisme verifikasi dan agregasi melalui antarmuka standar. Dibandingkan dengan alur pembelajaran supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk menerapkan pelatihan elastis di lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi kebijakan.

TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC)Trusted Observation & Policy-Locality Check( 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, melainkan 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 penghargaan pelatihan tanpa perlu kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang terdesentralisasi, yang dapat diaudit dan diberi insentif.

SHARDCAST: Protokol Agregasi dan Penyebaran Berat 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 dan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan sebagian 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 ketahanan pelatihan desentralisasi, menjadi dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.

OpenDiLoCo: Kerangka Komunikasi Asinkron Sparse

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 didasarkan pada data paralel, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, dan Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU konsumen 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 untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kolaboratif

PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi batasan adaptasi pustaka komunikasi tradisional) seperti NCCL, Gloo( 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 protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dalam 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 kategori peran inti:

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

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot )SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berputar di sekitar "perilaku pelatihan yang nyata".

![Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaboratif 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, ini adalah seluruh