Cawan Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengkonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasinya yang sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara berkelanjutan, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, yang 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 bahasan ini.

Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana semua proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga di kluster berkinerja tinggi lokal, dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terpadu. Arsitektur kolaboratif yang mendalam ini memungkinkan efisiensi berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan mekanisme toleransi kesalahan mencapai optimal, sangat cocok untuk pelatihan model besar seperti GPT dan Gemini, dengan keunggulan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkendali, tetapi juga 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 membagi tugas pelatihan model menjadi beberapa bagian dan mendistribusikannya ke banyak mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan pada satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya tetap dikendalikan oleh lembaga terpusat yang mengatur dan menyinkronkan, sering kali beroperasi dalam lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink yang berkecepatan tinggi, di mana node utama secara terkoordinasi mengatur setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Paralel data: setiap node melatih parameter data yang berbeda, berbagi bobot model yang perlu dicocokkan
• Paralelisme model: mendistribusikan bagian-bagian berbeda dari model di node yang berbeda untuk mencapai skalabilitas yang kuat
• Paralel pipa: Eksekusi serangkaian bertahap, meningkatkan throughput
• Paralel Tensor: Memperhalus pembagian perhitungan matriks, meningkatkan granularitas paralel

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

Desentralisasi latihan mewakili jalur masa depan yang lebih terbuka dan tahan terhadap sensor. Ciri inti dari ini adalah: beberapa node yang saling tidak percaya berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang menggerakkan distribusi tugas dan kolaborasi, serta dengan bantuan mekanisme insentif kripto 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
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
• Ketidakadaan Eksekusi Tepercaya: Kurangnya lingkungan eksekusi tepercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan
• Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tanpa pengendali pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.

Desentralisasi pelatihan dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global, masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, tetapi "desentralisasi pelatihan skala besar yang benar-benar layak" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kripto, mekanisme ekonomi, verifikasi model, dan berbagai aspek lainnya, tetapi apakah "kolaborasi yang efektif + insentif yang 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 agregasi 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 penyebaran data dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak sepenuhnya terbuka dan tahan terhadap sensor. Ini dapat dianggap sebagai "Desentralisasi yang terkontrol" dalam skenario kepatuhan privasi, dengan tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi yang relatif moderat, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.

Batas, Kesempatan, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi

Dari perspektif pola 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, ia secara alami tidak cocok untuk diselesaikan secara efisien di antara node heterogen dan tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering 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 terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sedangkan tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi tidak memiliki motivasi partisipasi eksternal. Batasan-batasan ini bersama-sama membentuk batasan nyata pelatihan desentralisasi saat ini.

Tetapi ini tidak berarti bahwa pelatihan desentralisasi adalah posisi yang salah. Faktanya, dalam jenis tugas yang ringan, mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif, pelatihan desentralisasi menunjukkan prospek aplikasi yang jelas. Termasuk tetapi tidak terbatas pada: fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca yang selaras dengan perilaku, pelatihan dan penandaan data melalui crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil yang dapat dikontrol 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 heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, pelatihan terdistribusi, dan sebagainya.

Analisis Proyek Klasik Pelatihan Desentralisasi

Saat ini, dalam bidang pelatihan desentralisasi dan pembelajaran federasi, proyek blockchain yang terkenal antara lain 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 arsitektur sistem dan desain algoritma, mewakili arah penelitian teoritis saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal sudah dapat dilihat. Artikel ini akan secara bertahap menganalisis teknologi inti dan arsitektur rekayasa di balik lima proyek ini, dan lebih jauh membahas perbedaan dan hubungan saling melengkapi dalam sistem pelatihan AI desentralisasi.

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

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

Struktur Stack Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

Penjelasan Mendetail Mekanisme Kunci Latihan 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 yang diutamakan, memisahkan secara struktural proses pelatihan, inferensi, dan pengunggahan bobot, sehingga setiap node pelatihan dapat secara mandiri menyelesaikan siklus tugas 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 multitugas dan evolusi kebijakan.

TOPLOC: Mekanisme Verifikasi Perilaku Pelatihan Ringan

TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi 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 perhitungan ulang model secara keseluruhan, tetapi menyelesaikan verifikasi struktur ringan dengan menganalisis jejak konsistensi lokal antara "urutan pengamatan↔pembaruan strategi". Ini adalah pertama kalinya jejak perilaku selama proses pelatihan diubah 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 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 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, mewujudkan konvergensi bobot yang bertahap dan evolusi multi-versi. Dibandingkan dengan metode AllReduce terpusat atau sinkron, SHARDCAST secara signifikan meningkatkan skalabilitas dan kemampuan toleransi kesalahan dalam 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 diajukan oleh DeepMind, dirancang khusus untuk tantangan umum dalam pelatihan desentralisasi seperti keterbatasan 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 henti, OpenDiLoCo memungkinkan GPU kelas 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 adalah perpustakaan komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi kendala adaptasi dari perpustakaan komunikasi tradisional pada perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat berjalan pada GPU konsumsi dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth dan kompatibilitas perangkat dari jaringan pelatihan, membuka "jalan terakhir" untuk infrastruktur komunikasi dalam membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.

Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran

Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang tidak memerlukan izin, dapat diverifikasi, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, yang memungkinkan siapa pun untuk 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: melakukan pelatihan lokal, mengirimkan pembaruan bobot dan jejak pengamatan
• Node verifikasi: Menggunakan mekanisme TOPLOC untuk memverifikasi keaslian perilaku pelatihan dan berpartisipasi dalam perhitungan imbalan serta penggabungan strategi

Proses inti dari protokol meliputi penerbitan tugas, pelatihan node, verifikasi jejak, agregasi bobot, dan distribusi hadiah, membentuk sebuah lingkaran insentif yang berfokus pada "perilaku pelatihan yang nyata".

INTELLECT-2: Peluncuran 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 oleh node desentralisasi yang asinkron dan tanpa 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 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 telah berhasil mewujudkan keterbukaan, verifikasi, dan insentif ekonomi dalam proses pelatihan.