Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución técnica de la colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un proceso de manejo de datos complejo y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizada por una única entidad en un clúster local de alto rendimiento, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgo de punto único.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que trabajen en conjunto, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en términos físicos, el control y la sincronización global todavía están a cargo de una institución 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, donde el nodo principal coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos más comunes incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos con parámetros compartidos, se requiere que coincidan los pesos del modelo.
Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por etapas, aumentando el rendimiento
Paralelización 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 a varios empleados de "oficinas" de forma remota 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 principal es: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos periféricos ) 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 asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad de coordinación entre dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas.
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en la red es inestable y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente.
Falta de ejecución confiable: 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 capacitación descentralizada se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero desafío de la capacitación descentralizada a gran escala" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la verificación de modelos, pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una fase temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como el sector salud y financiero (. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de 'Descentralización controlada' en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitoria 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 las tareas, la alta demanda de recursos o la gran dificultad de colaboración, no es intrínsecamente adecuado para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un alto ancho de banda, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ###, como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide su compartición abierta; y las tareas ) que carecen de incentivos de colaboración básicos, como los modelos de código cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales de la Descentralización del entrenamiento en la actualidad.
Pero esto no significa que la capacitación descentralizada sea un falso problema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivados, la capacitación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de capacitación posterior de alineación de comportamiento como RLHF, DPO), tareas de capacitación y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, capacitación de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de capacitación colaborativa que impliquen dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencias de cálculo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para la capacitación cooperativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
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Actualmente, en el campo de la Descentralización de entrenamiento y aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de la innovación técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas exploraciones originales en términos de arquitectura del sistema y diseño algorítmico, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver progresos ingenieriles preliminares. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y además explorará sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
)# Prime Intellect: Pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables en la 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 sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a revolución técnica de colaboración descentralizada]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave del entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado 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 verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación central, reduciendo así la complejidad del sistema y sentando 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 Confiable y Verificación de Política-Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo ha completado realmente un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando las trayectorias 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, lo que representa una innovación clave para lograr la asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada, auditable y motivadora.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado especialmente para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y con estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación tipo gossip y estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincronizados, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para iteraciones de entrenamiento continuo.
OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como las limitaciones de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la 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 solo con los 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 redes 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 un entorno de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL, Gloo) en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos en redes de entrenamiento, allanando el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
Tres, Red de Incentivos de Prime Intellect y Distribución de Roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a tres tipos de roles centrales:
Iniciador de la tarea: definir 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 pesos y trayectorias de observación
Nodo de validación: Utiliza 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 ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo creado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza.
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digital_archaeologist
· 07-20 15:58
Resulta que los Bots también tienen clases.
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TokenVelocity
· 07-20 08:03
¿No es el centralizado un tumor? ¿Se puede introducir una posición en esta ola?
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GasFeeCrying
· 07-19 11:10
El costo de entrenamiento es realmente alto.. realmente son lágrimas de gas.
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SchrodingersPaper
· 07-17 17:01
Me muero de risa, otra vez es una revolución en papel.
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not_your_keys
· 07-17 16:54
Ah, ¿no es esto volver a crear infura?
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DeFiCaffeinator
· 07-17 16:43
Descentralización ai es demasiado difícil y demasiado caro.
Revolución en los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a colaboración descentralizada
Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución técnica de la colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un proceso de manejo de datos complejo y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizada por una única entidad en un clúster local de alto rendimiento, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgo de punto único.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que trabajen en conjunto, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en términos físicos, el control y la sincronización global todavía están a cargo de una institución 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, donde el nodo principal coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos más comunes incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota 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 principal es: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos periféricos ) 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 asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La capacitación descentralizada se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero desafío de la capacitación descentralizada a gran escala" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la verificación de modelos, pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una fase temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como el sector salud y financiero (. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de 'Descentralización controlada' en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitoria 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 las tareas, la alta demanda de recursos o la gran dificultad de colaboración, no es intrínsecamente adecuado para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un alto ancho de banda, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ###, como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide su compartición abierta; y las tareas ) que carecen de incentivos de colaboración básicos, como los modelos de código cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales de la Descentralización del entrenamiento en la actualidad.
Pero esto no significa que la capacitación descentralizada sea un falso problema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivados, la capacitación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de capacitación posterior de alineación de comportamiento como RLHF, DPO), tareas de capacitación y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, capacitación de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de capacitación colaborativa que impliquen dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencias de cálculo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para la capacitación cooperativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
(# Descentralización entrenamiento tarea adaptabilidad resumen
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( Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de la Descentralización de entrenamiento y aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de la innovación técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas exploraciones originales en términos de arquitectura del sistema y diseño algorítmico, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver progresos ingenieriles preliminares. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y además explorará sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
)# Prime Intellect: Pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables en la 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 sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
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Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave del entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado 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 verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación central, reduciendo así la complejidad del sistema y sentando 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 Confiable y Verificación de Política-Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo ha completado realmente un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando las trayectorias 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, lo que representa una innovación clave para lograr la asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada, auditable y motivadora.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado especialmente para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y con estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación tipo gossip y estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincronizados, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para iteraciones de entrenamiento continuo.
OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como las limitaciones de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la 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 solo con los 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 redes 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 un entorno de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL, Gloo) en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos en redes de entrenamiento, allanando el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
Tres, Red de Incentivos de Prime Intellect y Distribución de Roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a 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 ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo creado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza.