Cawan Suci Crypto AI: Eksplorasi Terdepan Pelatihan Desentralisasi

Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling mengkonsumsi 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 secara berkelanjutan, proses pemrosesan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" yang sebenarnya dalam pembangunan sistem AI. Dari segi 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 kluster berkinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, dari perangkat keras, perangkat lunak 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 mencapai efisiensi terbaik, sangat cocok untuk pelatihan model besar seperti GPT, Gemini, dan memiliki keuntungan efisiensi tinggi dan sumber daya yang terkontrol, namun juga menghadapi masalah seperti monopoli data, hambatan sumber daya, konsumsi energi, dan risiko titik tunggal.

Pelatihan terdistribusi adalah cara utama untuk melatih model besar saat ini, inti dari metode ini adalah memecah tugas pelatihan model dan mendistribusikannya ke banyak mesin untuk dieksekusi secara kolaboratif, guna mengatasi batasan komputasi dan penyimpanan di satu mesin. Meskipun secara fisik memiliki karakteristik "terdistribusi", keseluruhannya tetap dikendalikan oleh institusi terpusat untuk penjadwalan dan sinkronisasi, sering kali berjalan di lingkungan jaringan lokal berkecepatan tinggi, melalui teknologi bus interkoneksi NVLink berkecepatan tinggi, dengan node utama yang secara terpusat mengoordinasikan setiap sub-tugas. Metode utama termasuk:

• Paralelisme 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: Memperhalus Pembagian Perhitungan Matriks, Meningkatkan Granularitas Paralel

Pelatihan terdistribusi adalah kombinasi dari "kontrol terpusat + eksekusi terdistribusi", sama seperti satu bos yang mengarahkan kolaborasi beberapa karyawan "kantor" secara 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 tahan terhadap sensor. Ciri inti dari sistem ini adalah: beberapa node yang tidak saling percaya berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas pelatihan tanpa koordinator pusat, biasanya melalui protokol yang mendorong distribusi tugas dan kolaborasi, serta menggunakan mekanisme insentif kripto untuk memastikan integritas kontribusi. Tantangan utama yang dihadapi oleh model ini termasuk:

• Heterogenitas perangkat dan kesulitan pemisahan: Koordinasi perangkat yang heterogen sulit, efisiensi pemisahan tugas rendah
• Bottleneck efisiensi komunikasi: komunikasi jaringan tidak stabil, bottleneck sinkronisasi gradien jelas
• Kekurangan eksekusi tepercaya: kurangnya lingkungan eksekusi tepercaya, sulit untuk memverifikasi apakah node benar-benar berpartisipasi dalam perhitungan.
• Kurangnya koordinasi yang terintegrasi: tidak ada pengatur pusat, distribusi tugas, dan mekanisme rollback yang kompleks.

Pelatihan desentralisasi dapat dipahami sebagai: sekelompok relawan global yang masing-masing menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model secara kolaboratif, namun "pelatihan desentralisasi besar-besaran yang benar-benar dapat dilakukan" masih merupakan tantangan rekayasa sistemik, melibatkan berbagai aspek seperti arsitektur sistem, protokol komunikasi, keamanan kriptografi, mekanisme ekonomi, dan verifikasi model. Namun, apakah bisa "kolaboratif efektif + insentif jujur + hasil yang benar" masih berada pada tahap eksplorasi prototipe awal.

Pembelajaran federasi sebagai bentuk transisi antara terdistribusi dan Desentralisasi, menekankan pada penyimpanan data lokal dan penggabungan parameter model secara terpusat, cocok untuk skenario yang memperhatikan kepatuhan privasi. Pembelajaran federasi memiliki struktur teknik pelatihan terdistribusi dan kemampuan kolaborasi lokal, sekaligus memiliki keuntungan data terdistribusi dari pelatihan Desentralisasi, tetapi masih bergantung pada pihak koordinator yang tepercaya, dan tidak memiliki karakteristik terbuka sepenuhnya dan tahan sensor. Dapat dianggap sebagai suatu solusi "Desentralisasi terkendali" dalam skenario kepatuhan privasi, yang relatif moderat dalam tugas pelatihan, struktur kepercayaan, dan mekanisme komunikasi, lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi di industri.

Batas, Peluang, dan Jalur Realitas dari Pelatihan Desentralisasi

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 tanpa kepercayaan. Misalnya, pelatihan model besar sering kali bergantung pada memori tinggi, latensi rendah, dan bandwidth tinggi, sehingga sulit untuk memotong dan menyinkronkan secara efektif di jaringan terbuka; tugas yang dibatasi oleh privasi data dan batasan kedaulatan terhambat oleh kepatuhan hukum dan batasan etika, sehingga tidak dapat dibagikan secara terbuka; sementara tugas yang kekurangan dasar insentif kolaborasi kurang memiliki 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 secara struktur, 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 dikendalikan sumber daya, serta skenario pelatihan kolaboratif yang melibatkan perangkat edge. Tugas-tugas ini umumnya memiliki karakteristik paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan toleransi terhadap komputasi heterogen, sangat cocok untuk pelatihan kolaboratif melalui jaringan P2P, protokol Swarm, optimizer terdistribusi, dan cara lainnya.

Desentralisasi pelatihan analisis proyek klasik

Saat ini, di 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 desain sistem arsitektur dan algoritma, mewakili arah penelitian teori saat ini; sementara jalur implementasi Gensyn dan Flock.io relatif jelas, dan kemajuan rekayasa awal dapat dilihat. 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 jalur latihannya dapat diverifikasi

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 untuk membangun sistem pelatihan AI yang desentralisasi, dengan verifikasi, keterbukaan, dan mekanisme insentif yang lengkap melalui tiga modul utama: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Struktur Protokol Prime Intellect dan Nilai Modul Kunci

Penjelasan Mendetail tentang Mekanisme Kunci Pelatihan Prime Intellect

#PRIME-RL: Arsitektur Tugas Pembelajaran Penguatan Asinkron Terdecoupling

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 adaptasi utama, yang 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 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 multitasking dan evolusi strategi.

#TOPLOC:Mekanisme verifikasi perilaku pelatihan ringan

TOPLOC adalah mekanisme inti verifikasi pelatihan yang diusulkan oleh Prime Intellect, digunakan untuk menilai 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, melainkan 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, yang merupakan inovasi kunci untuk mewujudkan distribusi penghargaan pelatihan tanpa kepercayaan, serta memberikan jalur yang layak untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif terdesentralisasi yang dapat diaudit dan diberi insentif.

#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 yang 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 yang Jarang

OpenDiLoCo adalah kerangka 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 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 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 adalah pustaka komunikasi ringan yang dirancang khusus oleh Prime Intellect untuk lingkungan pelatihan AI desentralisasi, bertujuan untuk mengatasi hambatan adaptasi pustaka komunikasi tradisional dalam perangkat heterogen dan jaringan bandwidth rendah. PCCL mendukung topologi jarang, kompresi gradien, sinkronisasi presisi rendah, dan pemulihan titik henti, dapat dijalankan di GPU kelas konsumen dan node yang tidak stabil, merupakan komponen dasar yang mendukung kemampuan komunikasi asinkron dari protokol OpenDiLoCo. Ini secara signifikan meningkatkan toleransi bandwidth jaringan pelatihan dan kompatibilitas perangkat, membuka "jalur terakhir" komunikasi dasar untuk membangun jaringan pelatihan kolaboratif yang benar-benar terbuka dan tanpa kepercayaan.

Jaringan Insentif Prime Intellect dan Pembagian Peran

Prime Intellect membangun jaringan pelatihan yang dapat diverifikasi, tanpa izin, dan memiliki mekanisme insentif ekonomi, sehingga siapa saja dapat berpartisipasi dalam tugas dan mendapatkan imbalan berdasarkan kontribusi nyata. Protokol ini beroperasi berdasarkan tiga kategori peran inti:

• Penggagas tugas: mendefinisikan lingkungan pelatihan, model awal, fungsi penghargaan, dan standar validasi
• Node pelatihan: menjalankan pelatihan lokal, mengirim 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, dan distribusi penghargaan, membentuk sebuah siklus 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 melalui kolaborasi node desentralisasi yang asinkron dan tanpa kepercayaan, dengan skala parameter mencapai 32B. Model INTELLECT-2 diselesaikan melalui kolaborasi pelatihan 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 sistematis pertama dari paradigma "pelatihan adalah konsensus" yang diajukan oleh Prime Intellect. INTELLECT-2 mengintegrasikan modul protokol inti seperti PRIME-RL, TOPLOC, dan SHARDCAST, menandai pencapaian pertama jaringan pelatihan desentralisasi dalam membuka proses pelatihan, verifikasi, dan siklus insentif ekonomi.