Desentralisasi Pelatihan: Penjelajahan Grail Suci di Bidang AI

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, menjadikannya "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, dilakukan oleh satu lembaga di dalam cluster berkinerja tinggi lokal untuk menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan beroperasi dengan efisiensi optimal, sangat cocok untuk pelatihan model skala besar seperti GPT dan Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, tetapi juga memiliki masalah monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah cara utama saat ini untuk melatih model besar, inti dari metode ini adalah membagi tugas pelatihan model, kemudian mendistribusikannya ke beberapa mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhan masih dikendalikan dan dijadwalkan oleh lembaga terpusat serta disinkronkan, biasanya beroperasi di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, menggunakan teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terpusat mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda berbagi, perlu mencocokkan bobot model
• Paralel model: Menempatkan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda, untuk mencapai skalabilitas yang kuat
• Paralel pipa: Eksekusi berurutan secara bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel tensor: memecah perhitungan matriks dengan lebih rinci, meningkatkan granularitas paralel

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

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

• Heterogenitas perangkat dan kesulitan 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 terlibat dalam perhitungan.
• Kurangnya koordinasi yang terpusat: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, mekanisme rollback yang rumit

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

Federated learning 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 seperti ( di bidang kesehatan dan 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 koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik sepenuhnya terbuka dan tahan sensor. Ini dapat dianggap sebagai suatu solusi "Desentralisasi terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam hal tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.

Batas, Peluang, dan Jalur Realitas 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 kesulitan kolaborasi yang besar, secara alami tidak cocok untuk diselesaikan dengan efisien di antara node yang heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sulit untuk dipisahkan dan disinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki 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 namun tidak terbatas pada: penyesuaian LoRA, tugas pelatihan pasca perilaku yang selaras seperti RLHF, DPO(, pelatihan dan penandaan data dengan 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, keterikatan rendah, dan toleransi terhadap kekuatan komputasi yang heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pengoptimal terdistribusi, dan cara lainnya.

![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(

Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi

Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang paling representatif meliputi Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, dan Flock.io. Dari segi inovasi teknologi dan tingkat kesulitan implementasi teknik, Prime Intellect, Nous Research, dan Pluralis.ai telah mengajukan banyak eksplorasi orisinal dalam desain arsitektur sistem dan algoritma, mewakili arah penelitian teoretis saat ini; sementara Gensyn dan Flock.io memiliki jalur implementasi yang relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan menganalisis secara berurutan teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, serta membahas lebih lanjut tentang perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

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

Prime Intellect berkomitmen untuk membangun jaringan pelatihan AI yang tidak memerlukan kepercayaan, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam pelatihan, dan mendapatkan imbalan yang dapat dipercaya atas kontribusi komputasinya. Prime Intellect berharap dapat membangun sistem pelatihan AI yang terdesentralisasi dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

01、Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

)# 02、Penjelasan Mendetail tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron yang Terdecoupling

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 lokal, dan berkolaborasi melalui antarmuka standar dengan mekanisme verifikasi dan agregasi. Dibandingkan dengan proses pembelajaran supervisi tradisional, PRIME-RL lebih cocok untuk mewujudkan pelatihan yang fleksibel di lingkungan tanpa penjadwalan pusat, yang tidak hanya mengurangi kompleksitas sistem, tetapi juga meletakkan dasar untuk mendukung paralelisme tugas dan evolusi strategi.

#TOPLOC: mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC###Pengamatan Terpercaya & Pemeriksaan Kebijakan-Lokal( adalah mekanisme inti yang dapat diverifikasi dalam pelatihan yang diajukan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menentukan apakah suatu node benar-benar telah menyelesaikan pembelajaran strategi yang efektif berdasarkan data pengamatan. Berbeda dengan solusi berat seperti ZKML, TOPLOC tidak bergantung pada perhitungan ulang seluruh model, melainkan menyelesaikan verifikasi struktur 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 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 dengan 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 terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan toleransi kesalahan dari pelatihan desentralisasi, merupakan 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 bersifat 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 berbasis 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. Dengan menggabungkan pembaruan asinkron dan mekanisme toleransi kesalahan 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 Kooperatif

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 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, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dari jaringan pelatihan, membuka "kilometer terakhir" infrastruktur komunikasi untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.

)# 03、Prime Intellect insentif jaringan dan pembagian peran

Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, memungkinkan siapa pun untuk berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi yang nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga jenis peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi hadiah, dan standar validasi
• Node pelatihan: melaksanakan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jejak observasi
• Node verifikasi: Menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan, serta berpartisipasi dalam perhitungan penghargaan dan agregasi strategi

Proses inti dari protokol mencakup penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, penggabungan bobot ###SHARDCAST( dan pemberian imbalan, membentuk sebuah siklus insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata."

![Crypto AI的圣杯：Desentralisasi训练的前沿探索])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(

)# 04, INTELLECT-2: Peluncuran model pelatihan desentralisasi 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 tidak memerlukan 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 bukan hanya terobosan dalam kinerja, tetapi juga merupakan yang diusulkan oleh Prime Intellect.