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

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling menghabiskan sumber daya dan memiliki hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, alur pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang merupakan "industri berat" yang nyata dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, serta pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.

Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana seluruh proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT, Gemini, dengan keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi sekaligus menghadapi masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah metode utama untuk pelatihan model besar saat ini, inti dari metode ini adalah memecah tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat, biasanya berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, dengan teknologi bus interkoneksi NVLink yang cepat, di mana node utama mengoordinasikan setiap sub-tugas secara terpadu. Metode utama termasuk:

• Paralelisme data: setiap node melatih parameter data yang berbeda dengan berbagi, perlu mencocokkan bobot model
• Paralel model: Menempatkan bagian-bagian model di berbagai node untuk mencapai skalabilitas yang kuat;
• Pipelining: Menjalankan secara berurutan dalam fase, meningkatkan throughput;
• Pararel tensor: segmentasi halus perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel.

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kendali terpusat + eksekusi terdistribusi", yang dapat dianalogikan seperti satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan di "kantor" yang berbeda untuk menyelesaikan tugas. Saat ini, hampir semua model besar utama dilatih dengan cara ini.

Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan memiliki karakter anti-sensor. Ciri utama dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya (yang mungkin berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat edge) bekerja sama untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kripto untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:

• Kesulitan dalam heterogenitas perangkat dan pemecahan tugas: Sulit untuk mengoordinasikan perangkat heterogen, efisiensi pemecahan 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 kesalahan yang kompleks.

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan kekuatan komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "pelatihan desentralisasi skala besar yang benar-benar dapat dilaksanakan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, yang melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan banyak aspek lainnya, namun apakah dapat "kolaborasi yang efektif + insentif untuk kejujuran + 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 mengutamakan kepatuhan privasi (seperti medis, keuangan). Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan distribusi data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi tetap bergantung pada pihak koordinasi yang dapat 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 lembut, lebih cocok sebagai arsitektur penerapan transisi di industri.

Desentralisasi latihan 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, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan dengan efisien di antara node yang heterogen dan tidak saling percaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk dibagi dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan pembatasan kedaulatan (seperti kesehatan, keuangan, dan data sensitif) terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibuka untuk dibagikan; dan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi (seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal) kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini 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: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan lanjutan yang sejalan dengan perilaku (seperti RLHF, DPO), 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 kekuatan komputasi yang heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan sebagainya.

Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis

Saat ini, di bidang pelatihan Desentralisasi dan pembelajaran federasi yang terdepan, proyek blockchain yang representatif mencakup 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, mewakili arah penelitian teori saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan sudah terlihat kemajuan rekayasa awal. Artikel ini akan secara bertahap menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI Desentralisasi.

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

Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa saja untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan hadiah 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 Tumpukan Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

Dua, Penjelasan Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asynchronous yang Terdecoupled

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 yang diutamakan, menguraikan proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot secara struktural, sehingga setiap node pelatihan dapat menyelesaikan siklus tugas secara mandiri di lokal, 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 multi-tugas dan evolusi strategi.

TOPLOC: Mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, yang 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 penghitungan ulang model secara keseluruhan, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan observasi ↔ pembaruan strategi". Ini adalah pertama kalinya jejak perilaku selama proses pelatihan diubah menjadi objek yang dapat diverifikasi, yang merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi imbalan pelatihan tanpa kepercayaan, dan memberikan jalur yang dapat dilakukan 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 untuk lingkungan jaringan nyata yang asinkron, memiliki bandwidth terbatas, dan kondisi node yang beragam. Ini menggabungkan mekanisme penyebaran gossip dengan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengirimkan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mewujudkan konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce yang terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan terhadap kesalahan dalam 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 optimasi komunikasi yang diimplementasikan secara independen dan open-source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya berbasis pada paralel data, dengan membangun struktur topologi jarang seperti Ring, Expander, Small-World, yang menghindari biaya komunikasi tinggi dari sinkronisasi global, dan hanya bergantung pada node tetangga lokal untuk menyelesaikan pelatihan model secara kolaboratif. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi titik putus, 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 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, dengan tujuan untuk mengatasi kendala 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 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 "jalur terakhir" untuk infrastruktur 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 ini berjalan 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 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 berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".

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

Prime Intellect akan merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model pembelajaran penguatan besar pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi asinkron yang tidak memerlukan kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui pelatihan kolaboratif oleh lebih dari 100 node GPU heterogen yang tersebar di tiga benua, menggunakan metode sepenuhnya asinkron.