Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: Da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em capacidade computacional, processos de tratamento de dados complexos e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e treinamento de descentralização, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração maximiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é desmembrar as tarefas de treinamento do modelo e distribuí-las a várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Apesar de possuir características "distribuídas" em termos físicos, a operação geral ainda é controlada e agendada por uma entidade centralizada, frequentemente funcionando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, coordenada de forma unificada pelo nó principal de cada subtarefa. Os métodos principais incluem:

• Paralelização de dados: cada nó treina parâmetros de dados diferentes compartilhando pesos do modelo, necessário para coincidir.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência
• Parallelo de Tensor: Segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando a granularidade da paralelização

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", comparável a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais modelos de grande escala são treinados dessa maneira.

Descentralização do treinamento representa um caminho futuro com maior abertura e características de resistência à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros ( podem ser computadores domésticos, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram na execução de tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e a colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades de heterogeneidade e segmentação de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência de segmentação de tarefas
• Gargalo de eficiência na comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente óbvio
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós estão realmente participando do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um agendador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de anomalias são complexos

Descentralização do treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo de forma colaborativa, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em larga escala viável" ainda é um desafio sistemático de engenharia, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e várias outras camadas. No entanto, se é possível "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + garantir resultados corretos" ainda está em fase de exploração de protótipos iniciais.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade, como ( na saúde e nas finanças ). O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que possui as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de um coordenador confiável e não possui características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treino de IA( Arquitetura técnica × Incentivo à confiança × Características da aplicação)

Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, altas demandas de recursos ou dificuldades de colaboração, não é naturalmente adequado para ser realizado de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania estão limitadas pela conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de uma base de incentivos para colaboração não possuem motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atual.

Mas isso não significa que o treinamento de Descentralização seja um falso dilema. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e podem ser incentivadas, o treinamento de Descentralização mostra perspectivas de aplicação claras. Inclui, mas não se limita a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento ( como RLHF, DPO ), tarefas de treinamento e rotulagem de dados com crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características de tolerância a poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolo Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Visão geral da adaptabilidade da tarefa de treinamento de Descentralização

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda dos campos de treino descentralizado e aprendizagem federada, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação técnica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais na arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já mostrando progresso inicial na engenharia. Este artigo irá analisar, um a um, as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás destes cinco projetos, e discutir ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treino de IA descentralizado.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizado reforçado verificável por trajetória de treinamento

A Prime Intellect está comprometida em construir uma rede de treino de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treino e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect pretende, através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir um sistema de treino de IA com descentralização, que seja verificável, aberto e possua um mecanismo de incentivos completo.

Um, Estrutura do Stack de Protocólios Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

Dois, Explicação detalhada dos mecanismos-chave do treinamento Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplada

PRIME-RL é um framework de modelagem e execução de tarefas personalizado pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetado especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete ciclos de tarefa independentemente em local, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com os processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo leve de validação de comportamento de treinamento

TOPLOC(Observação Confiável & Verificação de Localidade) é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo de todo o modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação estruturada leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias comportamentais durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, fornecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada, auditável e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de pesos assíncronos

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que vários nós submetam continuamente atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência progressiva dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou baseados em AllReduce síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base fundamental para a construção de um consenso de peso estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação implementada de forma independente e open source pela equipe Prime Intellect, baseada no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns no treinamento descentralizado, como limitações de largura de banda, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando os altos custos de comunicação de sincronização global ao construir estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, completando o treinamento colaborativo do modelo apenas com vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de forma estável nas tarefas de treinamento, aumentando significativamente a participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para construir uma rede de treinamento descentralizada.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizado, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância de largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade dos dispositivos, abrindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para a construção de uma rede de treinamento colaborativa verdadeiramente aberta e sem confiança.

Três, Rede de Incentivos Prime Intellect e Divisão de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treino sem permissão, verificável e com mecanismos de incentivo econômico, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base nas contribuições reais. O protocolo funciona com base em três tipos de papéis centrais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de peso e trajetória de observação
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a veracidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e da agregação de estratégias.

O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, o treinamento de nós, a verificação de trajetórias, a agregação de pesos (SHARDCAST) e a distribuição de recompensas, constituindo um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".

Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável

Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é todo