Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: Da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica de Colaboração Descentralizada

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e tem o maior nível técnico, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, um processo de tratamento de dados complexo e suporte a 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 Descentralização.

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 o 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 de grande escala como GPT e Gemini, com vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também apresenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a forma principal de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que colaboram na execução, a fim de superar as limitações de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora tenha características "distribuídas" em termos físicos, a totalidade ainda é controlada por uma instituição centralizada que gerencia a programação e a sincronização, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as sub-tarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados, os parâmetros são compartilhados e os pesos do modelo precisam ser correspondidos.
• Paralelismo de modelo: distribuir diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Canalização paralela: execução sequencial em fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando a granularidade do paralelismo

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

Descentralização do treinamento representa um futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos que distribuem tarefas e colaboram, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades de heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem despachante central, distribuição de tarefas e mecanismo de retrocesso de exceções complexo

A formação descentralizada pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo de forma colaborativa, mas a "verdadeira formação descentralizada em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, verificação de modelos e vários outros níveis. No entanto, a questão de saber se pode "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + garantir resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre a distribuição e a Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade como saúde, finanças (. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, enquanto também possui a vantagem da dispersão de dados do treinamento descentralizado, mas ainda depende de um coordenador confiável e não possui características completamente 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 tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

) Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treinamento de IA ### Arquitetura técnica × Incentivos de confiança × Características de aplicação (

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) 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 estrutural da tarefa, à elevada demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser concluído de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória de vídeo, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com restrições fortes de privacidade de dados e soberania ###, como saúde, finanças e dados confidenciais (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas ) que carecem de uma base de incentivo à colaboração, como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos (, carecem de motivação para participação externa. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso dilema. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a Descentralização do treinamento mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino de LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento ) como RLHF, DPO (, treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos de base com controle de recursos, bem como cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem características de alta paralelização, baixo acoplamento e tolerância a capacidades computacionais heterogêneas, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

)# Descentralização treinamento tarefa adaptabilidade visão geral

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) Descentralização treinamento clássicos projetos análise

Atualmente, na vanguarda da formação Descentralização e aprendizagem federada, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação técnica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progressos iniciais em engenharia. Este artigo irá analisar, um a um, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutir ainda mais suas diferenças e relações de complementaridade no sistema de formação AI Descentralização.

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

A Prime Intellect está dedicada a construir uma rede de treinamento de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera construir um sistema de treinamento de IA descentralizado com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivo completo através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Um, Estrutura da Pilha de Protocolos Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

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

PRIME-RL: Arquitetura de tarefa de aprendizado por reforço assíncrono desacoplado

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização de treinamento, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele utiliza o aprendizado por reforço como objeto preferencial de adaptação, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente localmente e colabore através de interfaces padronizadas com mecanismos de validação e agregação. Em comparação com os processos de aprendizado supervisionado tradicionais, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo a 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. Diferentemente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo completo do modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, fornecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativa descentralizada que seja 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 nó variáveis. Ele combina mecanismos de propagação gossip com estratégias de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência progressiva de pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou assíncronos de AllReduce, SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base essencial para construir um consenso de pesos 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 de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base na ideia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global, podendo realizar o treinamento colaborativo do modelo apenas com a dependência de nós 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 tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a acessibilidade do treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( é uma biblioteca de comunicação leve, desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA Descentralização, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo rodar em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que apoia a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade de dispositivos, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, Rede de Incentivo Prime Intellect e Divisão de Papéis

Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com mecanismos de incentivo econômico, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias de papéis principais:

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

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

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

Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado reforçado do mundo treinado por nós de colaboração descentralizada assíncrona e sem confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 é composto por uma rede.