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 con mayor consumo de recursos y la mayor barrera técnica, que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la invocación liviana de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, complejos flujos de procesamiento de datos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas arquitectónicos, 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 realiza todo el proceso de entrenamiento dentro de un clúster de alto rendimiento local, coordinando el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster y todos los componentes del marco de entrenamiento a través de un sistema de control unificado. Esta arquitectura de colaboración profunda 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 control de recursos. Sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, las barreras de recursos, el consumo de energía y los riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de modelos grandes en la actualidad, y su núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que colaboren en su ejecución, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "Descentralización", en su conjunto sigue siendo controlado y programado por una institución centralizada, y generalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando las subtareas de manera unificada desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se requiere que coincidan los pesos del modelo.
Paralelización de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por etapas, mejora del 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 de forma remota 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 mutuamente colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad y partición de dispositivos: alta dificultad para coordinar dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la partición de tareas.
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de la red es inestable, el cuello de botella en la sincronización del gradiente es evidente
Ejecución confiable ausente: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo
Falta de coordinación unificada: sin programador central, la distribución de tareas y el mecanismo de retroceso de excepciones son complejos
La Descentralización del entrenamiento 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 entrenamiento descentralizado 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 validación del modelo, pero la posibilidad de "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en la etapa 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 la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado tiene una estructura de ingeniería de entrenamiento distribuido y capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza, no teniendo características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
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 sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; y las tareas que carecen de una base de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para participar. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento en un entorno de Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, el entrenamiento en un entorno de Descentralización muestra una clara perspectiva de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños bajo control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades computacionales heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Descentralización entrenamiento clásico de proyectos解析
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización del entrenamiento y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain representativos incluyen principalmente 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 del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, y ya se pueden ver avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería 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 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 de protocolos 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 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, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore mediante 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 la complejidad del sistema y 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 el 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 recálculo 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, lo que es una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona 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 sometan continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los 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 una iteración de entrenamiento continua.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona disperso
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como la limitación 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 los altos costos de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinado con actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos en la periferia participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la accesibilidad al entrenamiento colaborativo a nivel global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizadas.
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 control, y puede ejecutarse 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 y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, y allana el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo realmente abierta y sin necesidad de confianza, resolviendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y Distribución de Roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir 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 criterios de validación
Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
Nodos de verificación: Utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la veracidad 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 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, que es el primer modelo de aprendizaje reforzado grande del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados, asíncronos y sin confianza, con un tamaño de parámetro 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 términos de 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 primera vez que una red de entrenamiento descentralizada logra abrir el proceso de entrenamiento.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
15 me gusta
Recompensa
15
4
Compartir
Comentar
0/400
MoonBoi42
· hace16h
Recursos ya están invertidos, ¿por qué aún no se ha ido a la luna?
Ver originalesResponder0
ContractSurrender
· hace16h
Descentralización no significa falta de eficiencia
Ver originalesResponder0
CommunityJanitor
· hace16h
Te has agotado con la potencia computacional, ¿verdad?
Ver originalesResponder0
ZkSnarker
· hace16h
bueno, técnicamente seguimos haciendo IA centralizada pero con pasos adicionales... lmao
Paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a revolución tecnológica de colaboración descentralizada
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 con mayor consumo de recursos y la mayor barrera técnica, que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la invocación liviana de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, complejos flujos de procesamiento de datos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas arquitectónicos, 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 realiza todo el proceso de entrenamiento dentro de un clúster de alto rendimiento local, coordinando el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster y todos los componentes del marco de entrenamiento a través de un sistema de control unificado. Esta arquitectura de colaboración profunda 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 control de recursos. Sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, las barreras de recursos, el consumo de energía y los riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de modelos grandes en la actualidad, y su núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que colaboren en su ejecución, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "Descentralización", en su conjunto sigue siendo controlado y programado por una institución centralizada, y generalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando las subtareas de manera unificada desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige de forma remota 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 mutuamente colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, 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 poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado 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 validación del modelo, pero la posibilidad de "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en la etapa 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 la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado tiene una estructura de ingeniería de entrenamiento distribuido y capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza, no teniendo características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
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 sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; y las tareas que carecen de una base de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para participar. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento en un entorno de Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, el entrenamiento en un entorno de Descentralización muestra una clara perspectiva de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños bajo control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades computacionales heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Descentralización entrenamiento clásico de proyectos解析
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización del entrenamiento y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain representativos incluyen principalmente 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 del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, y ya se pueden ver avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería 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 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 de protocolos 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 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, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore mediante 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 la complejidad del sistema y 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 el 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 recálculo 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, lo que es una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona 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 sometan continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los 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 una iteración de entrenamiento continua.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona disperso
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como la limitación 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 los altos costos de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinado con actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos en la periferia participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la accesibilidad al entrenamiento colaborativo a nivel global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizadas.
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 control, y puede ejecutarse 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 y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, y allana el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo realmente abierta y sin necesidad de confianza, resolviendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y Distribución de Roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquier persona 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 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, que es el primer modelo de aprendizaje reforzado grande del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados, asíncronos y sin confianza, con un tamaño de parámetro 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 términos de 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 primera vez que una red de entrenamiento descentralizada logra abrir el proceso de entrenamiento.