Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la etapa de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cómputo, complejos procesos de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, llevado a cabo por una única entidad dentro de un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT, Gemini, entre otros, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo energético y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuya esencia es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en general, sigue siendo controlado, programado y sincronizado por una entidad centralizada, y a menudo se ejecuta en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando las subtareas a través de un nodo principal. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos y comparte parámetros, se necesita hacer coincidir los pesos del modelo
Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad;
Canalización paralela: ejecución en serie por fases, aumentando la tasa de rendimiento;
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad de la paralelización.
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados en "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades de heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas;
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en red es inestable y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente;
Ejecución confiable faltante: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo;
Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones es complejo.
La Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero la "verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la verificación del modelo. Sin embargo, la posibilidad de lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo aplicable en escenarios donde se prioriza la conformidad de la privacidad, como en el ámbito médico y financiero (. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que tiene la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralización, pero sigue dependiendo de partes coordinadoras de confianza, no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como un esquema de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad de privacidad, donde las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación son relativamente moderados, siendo más adecuado como una arquitectura de despliegue transicional en la industria.
) Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ### Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de la aplicación (
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) Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva del paradigma de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ###, como la medicina, las finanzas y datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que tareas que carecen de incentivos de colaboración ), como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un planteamiento erróneo. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado con crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños controlables por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades de cómputo heterogéneas, siendo muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
)# Resumen general de adaptabilidad de tareas de entrenamiento de Descentralización
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Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de entrenamiento y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde el punto de vista de la innovación tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros y ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura ingenieril detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado, que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo, a través de tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave
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Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para lograr entrenamiento elástico en un entorno sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC)Observación de Confianza & Verificación de Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativa descentralizada que sea auditable e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodos cambiantes. Combina el mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso estable de pesos y iteraciones de entrenamiento continuo.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la idea de DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos e inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo utilizando solo nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir una red de entrenamiento descentralizado.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL)Prime Collective Communication Library( es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad que presentan las bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo(. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad del dispositivo, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquiera participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona sobre tres tipos de roles centrales:
Iniciador de la tarea: define el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los criterios de validación
Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de peso y trayectoria de observación
Nodos de verificación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la autenticidad del comportamiento de entrenamiento y participar en el cálculo de recompensas y la agregación de estrategias.
El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la verificación de trayectorias, la agregación de pesos )SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un circuito de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
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Cuarto, INTELLECT-2: lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer modelo del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza.
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MEVHunterNoLoss
· 07-08 16:28
Esta es la futura de la IA Descentralización entrenamiento yyds
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MetaverseLandlord
· 07-06 22:14
¿La máquina virtual corre descentralización? ¿De qué se trata esto?
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ApeEscapeArtist
· 07-06 22:13
Siento que los cultivadores de hardware están encerrados en casa.
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CrossChainBreather
· 07-06 22:12
El futuro ya está aquí, y mira cómo baila.
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CommunityJanitor
· 07-06 22:11
Resulta que el entrenamiento concentrado también es tan pesado.
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BlockchainArchaeologist
· 07-06 21:55
No hagas tantas cosas elegantes, lo importante es que la IA ahora va hacia la Descentralización.
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TrustlessMaximalist
· 07-06 21:49
Otro ejemplo de descentralización. Realmente no entiendo qué tiene de bueno la centralización.
Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de la centralización a la Descentralización de la innovación tecnológica
Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la etapa de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cómputo, complejos procesos de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, llevado a cabo por una única entidad dentro de un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT, Gemini, entre otros, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo energético y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuya esencia es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en general, sigue siendo controlado, programado y sincronizado por una entidad centralizada, y a menudo se ejecuta en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando las subtareas a través de un nodo principal. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados en "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero la "verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la verificación del modelo. Sin embargo, la posibilidad de lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo aplicable en escenarios donde se prioriza la conformidad de la privacidad, como en el ámbito médico y financiero (. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que tiene la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralización, pero sigue dependiendo de partes coordinadoras de confianza, no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como un esquema de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad de privacidad, donde las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación son relativamente moderados, siendo más adecuado como una arquitectura de despliegue transicional en la industria.
) Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ### Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de la aplicación (
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) Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva del paradigma de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ###, como la medicina, las finanzas y datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que tareas que carecen de incentivos de colaboración ), como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un planteamiento erróneo. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado con crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños controlables por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades de cómputo heterogéneas, siendo muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
)# Resumen general de adaptabilidad de tareas de entrenamiento de Descentralización
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) Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de entrenamiento y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde el punto de vista de la innovación tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros y ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura ingenieril detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado, que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo, a través de tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave
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Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para lograr entrenamiento elástico en un entorno sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC)Observación de Confianza & Verificación de Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativa descentralizada que sea auditable e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodos cambiantes. Combina el mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso estable de pesos y iteraciones de entrenamiento continuo.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la idea de DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos e inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo utilizando solo nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir una red de entrenamiento descentralizado.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL)Prime Collective Communication Library( es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad que presentan las bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo(. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad del dispositivo, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquiera participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona sobre tres tipos de roles centrales:
El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la verificación de trayectorias, la agregación de pesos )SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un circuito de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución tecnológica de colaboración descentralizada])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Cuarto, INTELLECT-2: lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer modelo del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza.