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

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi sebenarnya. Dibandingkan dengan panggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi komputasi besar-besaran secara terus-menerus, alur pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi 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 akan dibahas secara mendalam dalam artikel ini.

Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana seluruh proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam kluster performa tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif mendalam ini memungkinkan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai yang terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, memiliki keuntungan 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 untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara bersamaan, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", namun secara keseluruhan masih dikendalikan, dijadwalkan, dan disinkronkan oleh lembaga terpusat, sering kali berjalan dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, dengan node utama yang mengoordinasikan semua sub-tugas. Metode utama termasuk:

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

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", analogi dari seorang bos yang mengarahkan beberapa karyawan "kantor" dari jarak jauh untuk bekerja sama menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar yang utama dilatih dengan cara ini.

Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan memiliki karakteristik anti-sensor. Ciri utamanya adalah: beberapa node yang saling tidak mempercayai 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 heterogenitas perangkat dan pemisahan: Koordinasi perangkat heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
• Eksekusi tepercaya hilang: kurangnya lingkungan eksekusi tepercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan
• Kurangnya koordinasi yang terpadu: tanpa pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback yang rumit.

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 sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, tetapi apakah dapat "berkolaborasi secara efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada di tahap eksplorasi prototipe awal.

Pembelajaran federasi 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. Pembelajaran federasi memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi tetap bergantung pada pihak pengkoordinasi yang tepercaya, 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 penyebaran transisi di industri.

Tabel Perbandingan Panorama Paradigma Pelatihan AI

Dari sudut pandang paradigma pelatihan, pelatihan terdesentralisasi tidak cocok untuk semua jenis tugas. Dalam beberapa skenario, karena struktur tugas yang kompleks, kebutuhan sumber daya yang sangat tinggi, atau tingkat kesulitan kolaborasi yang tinggi, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori yang besar, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki batasan privasi data dan kedaulatan yang kuat terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata dari pelatihan terdesentralisasi 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: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang terkontrol 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, dan pengoptimal terdistribusi.

Desentralisasi latihan proyek klasik analisis

Saat ini, di bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang representatif termasuk Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat 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 teoretis terkini; sedangkan jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah terlihat. Artikel ini akan secara bertahap menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

Prime Intellect: pelopor jaringan kolaboratif pembelajaran penguatan yang dapat diverifikasi melalui lintasan pelatihan

Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan, dan mendapatkan penghargaan 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.

Satu, Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

Dua, Penjelasan Mendalam tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupled

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan 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, secara struktural memisahkan proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara independen di lokasi, dan berkolaborasi dengan mekanisme verifikasi dan agregasi melalui antarmuka standar. Dibandingkan dengan proses pembelajaran terawasi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel dalam lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme multi-tugas dan evolusi strategi.

TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan yang ringan

TOPLOC 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. Tidak seperti solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur yang ringan melalui analisis 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 kepercayaan, dan menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan memotivasi.

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 mengirimkan pembaruan sebagian dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bertahap bobot dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan pelatihan desentralisasi, merupakan dasar inti untuk membangun konsensus bobot yang stabil dan iterasi pelatihan yang berkelanjutan.

OpenDiLoCo: Kerangka komunikasi asinkron yang jarang

OpenDiLoCo adalah kerangka kerja 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, Small-World, menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model bersama. Menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan titik, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas konsumen dan perangkat tepi untuk berpartisipasi dalam tugas pelatihan secara stabil, secara signifikan meningkatkan partisipasi dalam pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi dasar yang penting untuk membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

PCCL: Perpustakaan Komunikasi Koordinasi

PCCL adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan dari titik henti, dapat dijalankan pada GPU 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 "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 hadiah berdasarkan kontribusi nyata. Protokol berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar validasi
• Node pelatihan: melakukan 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 meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran mendalam terbesar di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi asinkron tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 dilatih secara kolaboratif oleh 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 penerapan 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 bahwa jaringan pelatihan desentralisasi untuk pertama kalinya telah mencapai keterbukaan, verifikasi, dan siklus insentif ekonomi dalam proses pelatihannya.

Dalam hal performa, INTELLECT-2 dilatih berdasarkan QwQ-32B dan telah melakukan pelatihan RL khusus dalam kode dan matematika, berada di garis depan model penyesuaian RL sumber terbuka saat ini.