Descentralización entrenamiento: Exploración de un nuevo paradigma en el campo de la IA
En toda la cadena de valor de la inteligencia artificial, el entrenamiento de modelos es el eslabón que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de la aplicación. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en capacidad de cálculo, flujos de procesamiento de datos complejos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única institución dentro de un clúster de alto rendimiento local, donde 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, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura profundamente colaborativa permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos sean óptimos, 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 al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. Aunque físicamente tiene características de "descentralización", en general todavía está controlado y programado de manera centralizada por una institución, y suele ejecutarse en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina uniformemente las subtareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes parámetros de datos compartidos, se necesita hacer coincidir 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, mejora del rendimiento
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejorando la granularidad de la paralelización
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", similar a un mismo jefe dirigiendo remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y aprovechando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultad en la heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad para coordinar dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en la red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente.
Ejecución confiable ausente: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo.
Falta de coordinación unificada: Sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de retroceso de excepciones son complejos
La Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios globales, cada uno contribuyendo con poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico que involucra múltiples niveles, como arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y validación de modelos, y la cuestión de si se puede "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa 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 de modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como la atención médica y las finanzas (. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, y siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva del paradigma 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 gran dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza reducida. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en redes abiertas; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ) como la medicina, finanzas, y datos sensibles ( están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, por lo que no pueden ser compartidas abiertamente; mientras que tareas ) que carecen de incentivos de colaboración, como el entrenamiento de modelos cerrados de empresas o prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras conforman las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, la formación en Descentralización muestra claras perspectivas de aplicación. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento como la alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado a través de la multitud de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, etc.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de innovación técnica y dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en el diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver avances iniciales en su 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.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
) 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 cualquiera participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02, Explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas 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 un entorno sin programación centralizada, reduciendo la complejidad del sistema y sentando las bases para respaldar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC###Observación Confiable & Verificación de Políticas-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 liviana analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, transforma las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que constituye 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 colaborativa descentralizada que sea auditable e incentivadora.
#SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodos cambiantes. Combina el mecanismo de propagación por gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o sincrónicos 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 la iteración continua del entrenamiento.
#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 la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes de limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y inestabilidad de nodos en el entrenamiento descentralizado. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.
#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 descentralizados, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda que presentan bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo(. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse 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 de dispositivos, abriendo el "último kilómetro" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, lo que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona 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 pesos y observar trayectorias
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 flujo 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".
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 04、INTELLECT-2: Publicación del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje por refuerzo del mundo creado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con un tamaño de parámetro de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando
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FromMinerToFarmer
· hace10h
¿A dónde se va la potencia computacional para minar?
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BrokenYield
· 07-02 15:03
La potencia computacional debe ser desplegada de manera distribuida.
Ver originalesResponder0
failed_dev_successful_ape
· 07-02 15:02
¿No es demasiado grande el cuello de botella del rendimiento?
Descentralización AI entrenamiento: tecnología y desafíos de la próxima generación de redes de colaboración abierta
Descentralización entrenamiento: Exploración de un nuevo paradigma en el campo de la IA
En toda la cadena de valor de la inteligencia artificial, el entrenamiento de modelos es el eslabón que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de la aplicación. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en capacidad de cálculo, flujos de procesamiento de datos complejos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única institución dentro de un clúster de alto rendimiento local, donde 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, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura profundamente colaborativa permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos sean óptimos, 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 al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. Aunque físicamente tiene características de "descentralización", en general todavía está controlado y programado de manera centralizada por una institución, y suele ejecutarse en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina uniformemente las subtareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", similar a un mismo jefe dirigiendo remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y aprovechando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios globales, cada uno contribuyendo con poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico que involucra múltiples niveles, como arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y validación de modelos, y la cuestión de si se puede "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa 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 de modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como la atención médica y las finanzas (. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, y siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva del paradigma 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 gran dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza reducida. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en redes abiertas; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ) como la medicina, finanzas, y datos sensibles ( están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, por lo que no pueden ser compartidas abiertamente; mientras que tareas ) que carecen de incentivos de colaboración, como el entrenamiento de modelos cerrados de empresas o prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras conforman las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, la formación en Descentralización muestra claras perspectivas de aplicación. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento como la alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado a través de la multitud de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, etc.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de innovación técnica y dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en el diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver avances iniciales en su 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.
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) 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 cualquiera participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02, Explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas 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 un entorno sin programación centralizada, reduciendo la complejidad del sistema y sentando las bases para respaldar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC###Observación Confiable & Verificación de Políticas-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 liviana analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, transforma las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que constituye 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 colaborativa descentralizada que sea auditable e incentivadora.
#SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodos cambiantes. Combina el mecanismo de propagación por gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o sincrónicos 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 la iteración continua del entrenamiento.
#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 la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes de limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y inestabilidad de nodos en el entrenamiento descentralizado. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.
#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 descentralizados, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda que presentan bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo(. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse 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 de dispositivos, abriendo el "último kilómetro" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, lo que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona sobre tres tipos de roles centrales:
El flujo 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".
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 04、INTELLECT-2: Publicación del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje por refuerzo del mundo creado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con un tamaño de parámetro de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando