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

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tautan yang paling mengonsumsi 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 berskala besar yang berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" sejati 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 metode tradisional yang paling umum, di mana seluruh proses pelatihan diselesaikan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras ( seperti NVIDIA GPU ), perangkat lunak dasar ( seperti CUDA, cuDNN ), sistem penjadwalan kluster ( seperti Kubernetes ), hingga kerangka pelatihan ( seperti PyTorch berbasis backend NCCL ), semua komponen dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan berjalan dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model berskala besar seperti GPT, Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi pada saat yang sama menghadapi masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah cara utama dalam pelatihan model besar saat ini, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, untuk mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan dan disinkronisasikan oleh lembaga terpusat, sering berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terpusat mengoordinasikan berbagai tugas sub. Metode utama termasuk:

• Paralel 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 serial bertahap, meningkatkan throughput;
• Paralel Tensor: memecah perhitungan matriks secara halus, meningkatkan granularitas paralel.

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

Desentralisasi pelatihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri utama dari hal ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya ( mungkin merupakan komputer rumah, GPU cloud, atau perangkat tepi ) yang berkolaborasi 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 heterogenitas sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah;
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien terlihat jelas;
• Ketiadaan 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, dan mekanisme rollback yang kompleks.

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

Federated learning sebagai bentuk transisi antara distribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data secara lokal dan agregasi parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang menekankan kepatuhan privasi seperti medis, keuangan (. Federated learning memiliki struktur rekayasa pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinasi yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Dapat dianggap sebagai suatu solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam konteks kepatuhan privasi, di mana tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.

) Tabel Perbandingan Panorama Paradigma Pelatihan AI### Arsitektur Teknologi × Insentif Kepercayaan × Ciri Aplikasi(

![Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaboratif Desentralisasi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) 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 tidak terpercaya. 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 ( dibatasi oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; dan tugas yang kurang memiliki insentif kolaborasi ) seperti model sumber tertutup perusahaan atau pelatihan prototipe internal ( kekurangan motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.

Namun, ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah proposisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan strukturnya, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca yang selaras 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 dilakukan pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan sebagainya.

)# Tabel Ikhtisar 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 latihan proyek klasik analisis

Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif termasuk 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, mewakili arah penelitian teoretis yang terdepan saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan menganalisis secara bertahap teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta lebih lanjut membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi mereka 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 perlu kepercayaan, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam pelatihan dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya untuk kontribusi komputasi mereka. 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

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

II. Penjelasan Detail Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling

PRIME-RL adalah kerangka pemodelan dan pelaksanaan tugas yang disesuaikan untuk skenario pelatihan desentralisasi oleh Prime Intellect, dirancang khusus untuk jaringan heterogen dan partisipasi asinkron. Ini menggunakan pembelajaran penguatan sebagai objek adaptasi utama, 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 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)Pengamatan Terpercaya & Pemeriksaan Kebijakan-Lokal( adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi dalam pelatihan yang diusulkan 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 penghitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis 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 mencapai distribusi hadiah pelatihan tanpa kepercayaan, dan menyediakan jalur yang dapat dilakukan untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan dirangsang.

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 dan strategi sinkronisasi lokal, memungkinkan beberapa node untuk terus mengajukan pembaruan parsial dalam keadaan tidak sinkron, mencapai konvergensi bobot yang progresif dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dari 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 open source oleh tim Prime Intellect berdasarkan konsep DiLoCo yang diusulkan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti batasan bandwidth, heterogenitas perangkat, dan ketidakstabilan node. Arsitekturnya didasarkan pada 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 putus, OpenDiLoCo memungkinkan GPU tingkat konsumen dan perangkat edge untuk berpartisipasi secara stabil dalam tugas pelatihan, secara signifikan meningkatkan partisipasi pelatihan kolaboratif global, dan merupakan salah satu infrastruktur komunikasi kunci dalam membangun jaringan pelatihan desentralisasi.

PCCL: Perpustakaan Komunikasi Kolaboratif

PCCL)Prime Collective Communication Library( adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, yang bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi dari perpustakaan komunikasi tradisional) seperti NCCL, Gloo( dalam perangkat heterogen dan jaringan dengan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, menjadi komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dalam jaringan pelatihan, membuka "jalur terakhir" dari infrastruktur komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa perlu kepercayaan.

Tiga, Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran

Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang dapat diverifikasi, tanpa izin, dan dilengkapi dengan 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 imbalan, dan standar validasi
• Node Pelatihan: melakukan pelatihan lokal, mengirim pembaruan bobot dan mengamati jejak
• Node verifikasi: menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, dan berpartisipasi dalam perhitungan hadiah dan agregasi strategi.

Proses inti dari protokol mencakup publikasi tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot )SHARDCAST( dan distribusi hadiah, membentuk sebuah siklus 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 meluncurkan INTELLECT-2 pada Mei 2025, yang merupakan yang pertama di dunia