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, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de la aplicación. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, un proceso de manejo de datos complejo y el apoyo 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 clasificar 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, donde una única institución completa todo el proceso de entrenamiento en un clúster local de alto rendimiento, 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 optimiza 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. Sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en 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 de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "Descentralización", en su conjunto aún es controlado y coordinado por una institución centralizada, y generalmente 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 uniformemente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se requiere que coincidan los pesos del modelo.
Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos, logrando una fuerte escalabilidad;
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por etapas, mejora del rendimiento;
Paralelismo de tensores: segmentación refinada de cálculos de matrices, mejora de la granularidad de paralelismo.
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos de gran tamaño principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa una trayectoria futura más abierta y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por un protocolo que distribuye tareas y fomenta la colaboración, 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 para coordinar dispositivos heterogéneos, eficiencia de segmentación de tareas baja;
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de red es inestable y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente;
Ejecución confiable ausente: falta un entorno de ejecución confiable, lo que dificulta verificar si los nodos realmente participan en el cálculo;
Falta de coordinación unificada: no hay un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos.
La formación descentralizada puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que implica múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, verificación de modelos, etc. Sin embargo, si es posible "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como forma de transición entre lo distribuido y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que aprovecha la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralizado, pero sigue dependiendo de un coordinador de confianza, y no tiene características de apertura total y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en el contexto de la conformidad con la privacidad, siendo relativamente suave en cuanto a tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA
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 grandes modelos a menudo depende de una alta memoria, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización de manera efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas limitaciones en conjunto constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, el entrenamiento de Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO ), tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la capacidad de cómputo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para ser entrenadas de manera colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Actualmente, en el campo de frontera del entrenamiento descentralizado y el 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 la arquitectura de sistemas y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará a su vez las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.
Prime Intellect: pionero de redes de colaboración 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 sus contribuciones computacionales. 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 los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave
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 prioritaria, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, colaborando 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 implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo tanto la complejidad del sistema como sentando las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo ha completado efectivamente el aprendizaje de estrategias basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo total del modelo, 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, lo cual es 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 colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivadora.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos presenten actualizaciones parciales de manera continua en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base central para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continuo.
OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de la comunicación, implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global mediante la construcción de estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y permite completar el entrenamiento colaborativo del modelo solo con la dependencia de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo 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 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 de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de interrupción, 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 de dispositivos, abriendo la comunicación de "última milla" 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 un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y obtener recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona sobre tres tipos de roles centrales:
Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los estándares de validación
Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
Nodos de validación: utilizan 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: Publicación del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado a través de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue completado mediante el entrenamiento colaborativo de más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la Descentralización.
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BanklessAtHeart
· 07-25 06:30
alcista比 Potencia computacional要跟上才行啊
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MemeTokenGenius
· 07-22 07:04
Esta ola de entrenamiento de IA en Descentralización ha sido realmente impresionante.
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BlockchainArchaeologist
· 07-22 07:04
Dificultades en los modelos de entrenamiento que solo entienden los perros de infraestructura
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GhostAddressHunter
· 07-22 07:03
Otra vez hablando de BTC, ¿hay BTC para comer?
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NftMetaversePainter
· 07-22 07:00
en realidad... el verdadero cambio de paradigma no se trata de entrenamiento en absoluto. se trata de soberanía algorítmica en el ámbito computacional post-físico *sips tea*
Paradigma de entrenamiento de IA: la transformación tecnológica de un control centralizado a una 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, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de la aplicación. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, un proceso de manejo de datos complejo y el apoyo 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 clasificar 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, donde una única institución completa todo el proceso de entrenamiento en un clúster local de alto rendimiento, 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 optimiza 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. Sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en 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 de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "Descentralización", en su conjunto aún es controlado y coordinado por una institución centralizada, y generalmente 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 uniformemente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos de gran tamaño principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa una trayectoria futura más abierta y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por un protocolo que distribuye tareas y fomenta la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La formación descentralizada puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que implica múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, verificación de modelos, etc. Sin embargo, si es posible "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como forma de transición entre lo distribuido y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que aprovecha la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralizado, pero sigue dependiendo de un coordinador de confianza, y no tiene características de apertura total y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en el contexto de la conformidad con la privacidad, siendo relativamente suave en cuanto a tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA
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 grandes modelos a menudo depende de una alta memoria, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización de manera efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas limitaciones en conjunto constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, el entrenamiento de Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO ), tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la capacidad de cómputo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para ser entrenadas de manera colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de frontera del entrenamiento descentralizado y el 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 la arquitectura de sistemas y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará a su vez las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.
Prime Intellect: pionero de redes de colaboración 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 sus contribuciones computacionales. 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 los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave
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 prioritaria, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, colaborando 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 implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo tanto la complejidad del sistema como sentando las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo ha completado efectivamente el aprendizaje de estrategias basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo total del modelo, 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, lo cual es 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 colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivadora.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos presenten actualizaciones parciales de manera continua en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base central para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continuo.
OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de la comunicación, implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global mediante la construcción de estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y permite completar el entrenamiento colaborativo del modelo solo con la dependencia de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo 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 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 de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de interrupción, 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 de dispositivos, abriendo la comunicación de "última milla" 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 un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y obtener 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 ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
Cuatro, INTELLECT-2: Publicación del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado a través de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue completado mediante el entrenamiento colaborativo de más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la Descentralización.