Evolución de los paradigmas 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 más recursos consume y con la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos prácticos de su aplicación. En comparación con las llamadas ligeras de la etapa de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y Descentralización.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, donde una sola institución completa todo el proceso de entrenamiento en 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 mediante 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. Tiene ventajas como alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que trabajen de manera colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en su conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, funcionando comúnmente en un entorno de red local de alta velocidad, mediante tecnología de bus interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos con parámetros compartidos, es necesario que coincidan los pesos del modelo.
Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, aumentando la tasa de transferencia
Paralelización de tensores: segmentación precisa del cálculo de matrices, mejorando el grado de paralelismo
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La entrenamiento de Descentralización representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras de hogar, GPU en la nube o dispositivos de borde ) colaborando en la realización de tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y 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 en 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 de red es inestable y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente
Falta de ejecución confiable: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo.
Falta de coordinación unificada: no hay un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de retroceso de excepciones son complejos
La formación de Descentralización se puede entender 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 de Descentralización a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, etc., pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en la 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 adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad, como en el ámbito de la salud y las finanzas (. El aprendizaje federado posee una estructura de ingeniería de entrenamiento distribuido y capacidades de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con las ventajas de la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralización, pero todavía depende de una parte coordinadora de confianza y no tiene 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 las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitoria en la industria.
) Tabla comparativa 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 colaboración, no es naturalmente adecuado para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su división y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos ###, como la atención médica, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que las tareas sin incentivos de colaboración ), como los modelos de código cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación externa para la participación. Estas limitaciones forman en conjunto las restricciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de posterioridad de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado por crowdsourcing de datos, 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, baja acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad de la potencia de cálculo, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la Descentralización colaborativa]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de entrenamiento y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde 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 de algoritmos, representando así la dirección 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 iniciales en su ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará aún más sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a revolución técnica de colaboración descentralizada]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete su ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en 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)Observación de Confianza y Verificación de Política-Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del 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, convierte 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 descentralizada que sea auditable y motivadora.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono
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 continúen enviando actualizaciones parciales en estados no sincronizados, 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 capacidad de 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 dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos e inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento 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 descentralizada, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de las 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, 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 las redes de entrenamiento y la compatibilidad del dispositivo, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir redes de entrenamiento colaborativo verdaderamente abiertas y sin necesidad de confianza.
Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera 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 peso y trayectoria de observación
Nodos de verificación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la autenticidad del comportamiento de entrenamiento y participar en el cálculo de recompensas y la agregación de estrategias.
El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la verificación de trayectorias, la agregación de pesos )SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
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Cuatro, INTELLECT-2: lanzamiento 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 mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 está compuesto por...
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AllTalkLongTrader
· 07-22 15:43
La centralización ha muerto, web3 es el futuro
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LiquidationWatcher
· 07-22 13:06
Demasiada electricidad, ¿quién paga?
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GasFeeCrybaby
· 07-19 16:36
¡La gran infraestructura es genial! ¡Más concentración de poder!
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GmGnSleeper
· 07-19 16:35
Me duele la cabeza solo de verlo... Esto es demasiado básico.
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FUD_Whisperer
· 07-19 16:33
¿No es simplemente un modo de entrenamiento web3, que suena tan sofisticado?
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LiquidityNinja
· 07-19 16:31
¿Has probado la Descentralización?
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AirdropHuntress
· 07-19 16:26
Es otra capitalización apilada de enormes recursos.
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ShadowStaker
· 07-19 16:25
hmm otra propuesta para el entrenamiento de IA descentralizada... ¿cuándo se darán cuenta las personas de que la topología de la red es el verdadero cuello de botella aquí smh
Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la transformación tecnológica de la colaboración descentralizada
Evolución de los paradigmas 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 más recursos consume y con la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos prácticos de su aplicación. En comparación con las llamadas ligeras de la etapa de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y Descentralización.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, donde una sola institución completa todo el proceso de entrenamiento en 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 mediante 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. Tiene ventajas como alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que trabajen de manera colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en su conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, funcionando comúnmente en un entorno de red local de alta velocidad, mediante tecnología de bus interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La entrenamiento de Descentralización representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras de hogar, GPU en la nube o dispositivos de borde ) colaborando en la realización de tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La formación de Descentralización se puede entender 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 de Descentralización a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, etc., pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en la 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 adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad, como en el ámbito de la salud y las finanzas (. El aprendizaje federado posee una estructura de ingeniería de entrenamiento distribuido y capacidades de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con las ventajas de la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralización, pero todavía depende de una parte coordinadora de confianza y no tiene 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 las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitoria en la industria.
) Tabla comparativa de paradigmas de entrenamiento de IA### Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de la aplicación(
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución técnica de colaboración descentralizada])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) 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 colaboración, no es naturalmente adecuado para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su división y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos ###, como la atención médica, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que las tareas sin incentivos de colaboración ), como los modelos de código cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación externa para la participación. Estas limitaciones forman en conjunto las restricciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de posterioridad de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado por crowdsourcing de datos, 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, baja acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad de la potencia 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 proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de entrenamiento y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde 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 de algoritmos, representando así la dirección 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 iniciales en su ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará aún más sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
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Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete su ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en 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)Observación de Confianza y Verificación de Política-Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del 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, convierte 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 descentralizada que sea auditable y motivadora.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono
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 continúen enviando actualizaciones parciales en estados no sincronizados, 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 capacidad de 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 dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos e inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento 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 descentralizada, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de las 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, 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 las redes de entrenamiento y la compatibilidad del dispositivo, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir redes de entrenamiento colaborativo verdaderamente abiertas y sin necesidad de confianza.
Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera 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".
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución técnica de la colaboración descentralizada])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Cuatro, INTELLECT-2: lanzamiento 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 mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 está compuesto por...