Descentralización entrenamiento: Exploración del santo grial en el campo de la IA

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es el eslabón que más recursos consume y el que tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de su aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran potencia de cálculo, procesos de manejo de datos complejos y un 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 clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, donde una única entidad completa todo el proceso de entrenamiento en un clúster de alto rendimiento local, coordinando todos los componentes desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta el marco de entrenamiento mediante un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia de la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos sea óptima, 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; sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. Aunque físicamente tiene características de "descentralización", en general todavía está controlado y coordinado por un organismo centralizado, y a menudo se ejecuta en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, con un nodo principal que coordina unificadamente las subtareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se requiere que coincidan los pesos del modelo.
• Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
• Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, aumentando el rendimiento
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada de cálculos matriciales, mejorando el grado de paralelismo

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.

La descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, 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 de coordinación de 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 faltante: falta de un entorno de ejecución confiable, lo que dificulta la verificación de si los nodos realmente participan en el cálculo.
• Falta de coordinación unificada: sin un programador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos

La formación descentralizada puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos, la validación de modelos y otros múltiples niveles. Sin embargo, si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" todavía se encuentra en la 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 del modelo, siendo aplicable en escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad, como la medicina y las finanzas(. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que conserva la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero todavía depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en cuanto a tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transicional 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 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, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración básicos carecen de motivación externa para participar. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales de la Descentralización del entrenamiento actual.

Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la formación descentralizada muestra perspectivas claras de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posteriores alineadas por comportamiento ) como RLHF, DPO (, entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, 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, baja acoplamiento y tolerancia a la potencia de cómputo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos y otros métodos.

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Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo 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 la innovación tecnológica y la 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 actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros, ya mostrando avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará más a fondo sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.

) Prime Intellect: Pionero de redes de colaboración de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA que no requiere confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, 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 los módulos clave

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)# 02, Detalles sobre el 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, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore con mecanismos de verificación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar un entrenamiento flexible en entornos sin programación centralizada, reduciendo así la complejidad del sistema y sentando las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC### Observación Confiable y Verificación de Política-Localidad ( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia válido basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo de todo el modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando las trayectorias de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Transforma por primera vez 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 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, con ancho de banda limitado y con estados de nodos variables. Combina un mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen sometiendo actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, 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 comunicaciones implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos e inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando 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 un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que las GPU de consumo y los 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 básicas 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 por Prime Intellect para un entorno 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 ejecutarse en GPUs de consumo y nodos inestables, siendo un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al 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.

)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y obtener recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona sobre tres categorías de roles centrales:

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los estándares de validación
• Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
• 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 ###SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

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)# 04、INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable

Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por una red de nodos descentralizados, asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con un tiempo de entrenamiento superior a 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 una propuesta de Prime Intellect.