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 efektivitas aplikasi nyata. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran yang berkelanjutan, proses 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 menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.

Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana sebuah lembaga tunggal menyelesaikan seluruh proses pelatihan di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak tingkat 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 beroperasi dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dan lain-lain, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan pengendalian sumber daya, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah monopoli data, batasan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari proses ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi hambatan komputasi dan penyimpanan pada mesin tunggal. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan tetap dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengontrol penjadwalan dan sinkronisasi, sering kali beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara bersamaan mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

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

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

Desentralisasi pelatihan menunjukkan jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( dapat berupa komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang bekerja sama untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi dan kolaborasi tugas, serta menggunakan mekanisme insentif kriptografi untuk memastikan kejujuran kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini meliputi:

• Kesulitan heterogenitas perangkat dan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Kendala efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, kendala sinkronisasi gradien jelas
• Kekurangan eksekusi terpercaya: kurangnya lingkungan eksekusi terpercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan
• Kurangnya koordinasi yang terpadu: Tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback yang kompleks.

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

Pembelajaran federal sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti ( medis, keuangan ). Pembelajaran federal memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang terpercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan 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.

Peluang, batasan, dan jalur nyata dari pelatihan Desentralisasi

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 tingkat kolaborasi yang sulit, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan dengan efisien di antara node yang heterogen dan tidak dapat dipercaya. Misalnya, pelatihan model besar sering kali tergantung pada memori yang tinggi, latensi yang rendah, dan bandwidth yang tinggi, yang sulit untuk dibagi dan disinkronkan dengan efektif di jaringan terbuka; tugas yang memiliki privasi data dan batasan kedaulatan yang kuat seperti medis, keuangan, dan data sensitif dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kurang memiliki dasar insentif kolaborasi seperti model perusahaan yang tertutup atau pelatihan prototipe internal kekurangan dorongan 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 memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan setelah penyelarasan 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 heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan lain-lain.

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

) Desentralisasi pelatihan proyek klasik analisis

Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi yang sedang berkembang, proyek-proyek blockchain yang paling 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 desain arsitektur sistem dan algoritma, mewakili arah penelitian teoretis terkini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat terlihat. Artikel ini akan secara bertahap menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih lanjut mengeksplorasi 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 tanpa kepercayaan, yang 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.

Satu, 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-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

Dua, Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur tugas pembelajaran penguatan asinkron terpisah

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, yang secara struktural memisahkan proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, memungkinkan setiap node pelatihan untuk 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 tugas ganda 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, 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, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan melalui analisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan ↔ pembaruan strategi". Ini untuk pertama kalinya mengubah jejak perilaku selama proses pelatihan menjadi objek yang dapat diverifikasi, merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi hadiah pelatihan tanpa perlu kepercayaan, serta menyediakan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif desentralisasi 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 memiliki 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, mencapai konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan ketahanan kesalahan dari pelatihan desentralisasi, menjadi 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 berdasarkan paralelisme data, 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 kolaboratif model. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan 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 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, yang bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi pustaka komunikasi tradisional ) seperti NCCL, Gloo( di perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik putus, 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 jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalur terakhir" 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 berjalan berdasarkan tiga jenis peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar verifikasi
• Node pelatihan: melaksanakan pelatihan lokal, mengirim 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 )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-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

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

Prime Intellect merilis INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan model besar pembelajaran penguatan pertama di dunia yang dilatih melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan 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, durasi pelatihan