Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un complejo proceso de procesamiento de datos y el apoyo de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo el verdadero "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única institución dentro de un clúster local de alto rendimiento, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el enfoque principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, y 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. Aunque físicamente posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y coordinado por una entidad centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, con el nodo principal coordinando de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos y los parámetros se comparten, se requiere que coincidan los pesos del modelo
Paralelización de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos, logrando una fuerte escalabilidad
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, mejora del rendimiento
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad de la paralelización
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", similar a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se fían entre sí ( pueden ser computadoras de hogar, GPU en la nube o dispositivos periféricos ) que 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 asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad de dispositivos y la segmentación: alta dificultad para coordinar 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, 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: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos
La Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala que sea factible" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples aspectos como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la validación de modelos. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo aplicable en escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como en 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 Descentralización, 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, con tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación relativamente moderados, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación 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 de los paradigmas 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 cooperación, no es inherentemente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y alta capacidad de ancho de banda, 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 el intercambio abierto; y las tareas que carecen de incentivos de cooperación carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitándose a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento alineadas con el comportamiento como RLHF, DPO###, tareas de formación y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, formación de modelos base pequeños controlados por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con participación de dispositivos en la periferia. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad en la capacidad de cálculo, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
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( Descentralización entrenamiento clásico análisis del proyecto
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización 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 tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño algorítmico, 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 observar avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles 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 colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria
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 tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
I. Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y el valor de los módulos clave
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Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, de modo que cada nodo de entrenamiento pueda completar de forma independiente el ciclo de tareas de manera 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 un entorno sin programación central, lo que no solo reduce la complejidad del sistema, sino que también sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
TOPLOC: Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC(Observación de Confianza & Verificación de Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo 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 completo 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, transforma las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizado que sea auditable e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asincrónicos, con ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina un mecanismo de propagación de chismes con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o síncronos de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso estable de pesos y una iteración de entrenamiento continua.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicaciones implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la idea de DiLoCo propuesta 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, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. 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 clave de comunicación para construir redes de entrenamiento descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL(Prime Collective Communication Library) es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA Descentralización, destinada a resolver el cuello de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales 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, puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, es un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de las redes de entrenamiento y la compatibilidad de los dispositivos, allanando el camino para construir una verdadera red de entrenamiento colaborativo abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona basado en 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 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, esto es todo
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CryptoSurvivor
· 07-11 12:03
El consumo de recursos... sigue siendo el modelo grande el que más gasta.
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Lonely_Validator
· 07-11 08:27
Si está bien entrenado, entonces saldrá del círculo. La competencia habrá terminado.
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BlockchainBard
· 07-09 07:21
La sensación de la industria pesada, la Potencia computacional aún es un poco alta.
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RugPullSurvivor
· 07-08 15:05
Sentir que la Descentralización sigue siendo un concepto de juego
Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a avances técnicos 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 que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un complejo proceso de procesamiento de datos y el apoyo de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo el verdadero "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única institución dentro de un clúster local de alto rendimiento, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el enfoque principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, y 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. Aunque físicamente posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y coordinado por una entidad centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, con el nodo principal coordinando de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", similar a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se fían entre sí ( pueden ser computadoras de hogar, GPU en la nube o dispositivos periféricos ) que 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 asegurar 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 globales que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala que sea factible" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples aspectos como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la validación de modelos. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo aplicable en escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como en 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 Descentralización, 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, con tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación relativamente moderados, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación 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 de los paradigmas 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 cooperación, no es inherentemente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y alta capacidad de ancho de banda, 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 el intercambio abierto; y las tareas que carecen de incentivos de cooperación carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitándose a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento alineadas con el comportamiento como RLHF, DPO###, tareas de formación y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, formación de modelos base pequeños controlados por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con participación de dispositivos en la periferia. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad en la capacidad de cálculo, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
(# Descentralización entrenamiento tarea adaptabilidad resumen
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( Descentralización entrenamiento clásico análisis del proyecto
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización 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 tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño algorítmico, 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 observar avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles 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 colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria
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 tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
I. Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y el valor de los módulos clave
![Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a una revolución técnica de colaboración descentralizada]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###
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 prioritario, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, de modo que cada nodo de entrenamiento pueda completar de forma independiente el ciclo de tareas de manera 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 un entorno sin programación central, lo que no solo reduce la complejidad del sistema, sino que también sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
TOPLOC: Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC(Observación de Confianza & Verificación de Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo 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 completo 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, transforma las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizado que sea auditable e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asincrónicos, con ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina un mecanismo de propagación de chismes con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o síncronos de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso estable de pesos y una iteración de entrenamiento continua.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicaciones implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la idea de DiLoCo propuesta 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, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. 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 clave de comunicación para construir redes de entrenamiento descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL(Prime Collective Communication Library) es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA Descentralización, destinada a resolver el cuello de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales 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, puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, es un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de las redes de entrenamiento y la compatibilidad de los dispositivos, allanando el camino para construir una verdadera red de entrenamiento colaborativo abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona basado en 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, esto es todo