Evolución del paradigma 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 el eslabón que más recursos consume y con la mayor barrera técnica, y determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la invocación ligera de 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 un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
La formación centralizada es la forma tradicional más común, realizada por una única institución en un clúster de alto rendimiento local, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, lo que la hace muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de 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, y su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren en su ejecución, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en lo físico, el conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, a menudo funcionando en un entorno de red local de alta velocidad, mediante la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina unificadamente las subtareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros se comparten, se requiere que coincidan los pesos del modelo
Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una gran escalabilidad;
Paralelización de tuberías: ejecución en serie por etapas, mejora de la tasa de transferencia;
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejorando el grado de paralelismo.
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos de gran tamaño principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían unos de otros colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución y colaboración de tareas, 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 en la red es inestable y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente;
Ejecución confiable faltante: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo;
Falta de coordinación unificada: sin un programador central, la distribución de tareas y el mecanismo de retroceso de excepciones son complejos.
La capacitación en Descentralización puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar un modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera capacitación en Descentralización a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, y validación de modelos, pero la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" todavía se encuentra en una fase temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que presenta la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable, no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede ver como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en términos de tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
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 adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y alta capacidad de ancho de banda, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de una base de incentivos para la colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un concepto erróneo. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y motivadores, el entrenamiento de Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos a través de la multitud, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades de computación heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización en entrenamiento y 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 técnica 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 iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables en la trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos principales: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tarea de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos tradicionales de aprendizaje supervisado, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación centralizada, reduciendo la complejidad del sistema y sentando las bases para soportar múltiples tareas en paralelo y evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC 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, lo que representa una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos sigan enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de los pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o sincronizados de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continua.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes de entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así los altos costos de comunicación de la sincronización global, 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 a nivel global, y es una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU de consumo y nodos inestables, siendo el componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad de dispositivos, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permiso, 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 opera 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
Nodos de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y observar trayectorias
Nodos de validación: 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 y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
Cuatro, INTELLECT-2: lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado a través de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue completado por la colaboración de más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenar es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la primera realización de una red de entrenamiento descentralizada.
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RuntimeError
· 07-28 16:20
alcista哦 ai 也要 Descentralización了
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UnluckyMiner
· 07-28 02:28
Ay, está muy competitivo, la minería ya no es rentable.
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SolidityStruggler
· 07-28 02:26
¡Vaya! AI va a ser Código abierto, ¡alcista!
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DegenApeSurfer
· 07-27 17:42
Potencia computacional tan cara, ¡hacer una federación es lo correcto!
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TokenTaxonomist
· 07-27 00:33
hmm... estadísticamente hablando, el entrenamiento centralizado es un callejón sin salida taxonómico en el árbol de evolución de la IA. déjame sacar mi matriz de evaluación de riesgos...
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ContractFreelancer
· 07-27 00:30
Tsk tsk, ¿otra vez va a quemar la tarjeta gráfica?
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just_another_wallet
· 07-27 00:29
Entrenar cuesta tanto dinero, sigue habiendo más Lavado de ojos.
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MoonMathMagic
· 07-27 00:24
¿Quién paga por la costosa formación en descentralización?
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AirdropCollector
· 07-27 00:17
Todo lo que está centralizado al final tendrá que cambiar, debería estar descentralizado.
Innovación en el modo de entrenamiento de IA: de la centralización a la Descentralización en la evolución tecnológica
Evolución del paradigma 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 el eslabón que más recursos consume y con la mayor barrera técnica, y determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la invocación ligera de 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 un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
La formación centralizada es la forma tradicional más común, realizada por una única institución en un clúster de alto rendimiento local, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, lo que la hace muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de 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, y su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren en su ejecución, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en lo físico, el conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, a menudo funcionando en un entorno de red local de alta velocidad, mediante la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina unificadamente las subtareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos de gran tamaño principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían unos de otros colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución y colaboración de tareas, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La capacitación en Descentralización puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar un modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera capacitación en Descentralización a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, y validación de modelos, pero la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" todavía se encuentra en una fase temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que presenta la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable, no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede ver como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en términos de tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
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 adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y alta capacidad de ancho de banda, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de una base de incentivos para la colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un concepto erróneo. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y motivadores, el entrenamiento de Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos a través de la multitud, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades de computación heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización en entrenamiento y 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 técnica 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 iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables en la trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos principales: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tarea de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos tradicionales de aprendizaje supervisado, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación centralizada, reduciendo la complejidad del sistema y sentando las bases para soportar múltiples tareas en paralelo y evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC 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, lo que representa una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos sigan enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de los pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o sincronizados de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continua.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes de entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así los altos costos de comunicación de la sincronización global, 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 a nivel global, y es una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU de consumo y nodos inestables, siendo el componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad de dispositivos, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permiso, 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 opera 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 y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
Cuatro, INTELLECT-2: lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado a través de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue completado por la colaboración de más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenar es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la primera realización de una red de entrenamiento descentralizada.