Descentralização treinamento: A busca pelo Santo Graal no campo da IA

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

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster de alto desempenho local, completando todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas alcance seu máximo, sendo muito adequada para o treinamento de modelos de grande escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e recursos controláveis, mas ao mesmo tempo enfrentando problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e risco de ponto único.

O treinamento distribuído é a principal forma de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la a várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, frequentemente 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 subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados compartilhados, necessitando de correspondência de pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline em paralelo: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", semelhante a um único chefe que comanda remotamente vários colaboradores de "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos de grande porte são treinados desta forma.

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

• Dificuldades de heterogeneidade e fragmentação de dispositivos: a coordenação de dispositivos heterogêneos é difícil, e a eficiência de fragmentação de tarefas é baixa
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação de rede é instável e o gargalo de sincronização de gradientes é evidente.
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de retrocesso de exceções são complexos

Descentralização de treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar o modelo em colaboração, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em larga escala viável" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros vários níveis, mas a possibilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

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

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 certas situações, devido à complexidade da estrutura da tarefa, às altas demandas de recursos ou à dificuldade de colaboração, é naturalmente inadequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar de forma eficaz em uma rede aberta; tarefas com forte restrição de privacidade de dados e soberania são limitadas pela conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas que carecem de incentivos à colaboração não têm motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atual.

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

Descentralização treinamento clássicos projetos análise

Atualmente, nos campos de treinamento Descentralização e aprendizado federado, 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 de engenharia, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai fizeram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de ponta da pesquisa teórica atual; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progressos iniciais em engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

( Prime Intellect: Pioneiro de Redes Colaborativas de Aprendizagem Reforçada com Trajetórias de Treinamento Verificáveis

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 que seja verificável, aberto e com um mecanismo de incentivos completo através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

)# 01、Estrutura da pilha de protocolos Prime Intellect e valor dos módulos chave

![O Santo Graal do Crypto AI: Exploração na Fronteira do Treinamento Descentralização]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp###

(# 02, Explicação detalhada dos mecanismos-chave de treinamento do Prime Intellect

#PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizado por Reforço Assíncrono Desacoplado

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

#TOPLOC:Mecanismo de verificação de comportamento de treinamento leve

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

#SHARDCAST: Protocolo de Agregação e Propagação de Peso Assíncrono

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que 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 síncronos de AllReduce, SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base fundamental para a construção de consenso de pesos estáveis e iterações de treinamento contínuas.

#OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e de código aberto implementada 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 os altos custos de comunicação da sincronização global, dependendo apenas de nós vizinhos locais para realizar o treinamento colaborativo do modelo. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas de ponto de verificação, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a viabilidade de colaboração em treinamento global, sendo uma das infraestruturas de comunicação fundamentais para a construção de uma rede de treinamento descentralizada.

#PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA descentralizada, 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 pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente de base que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade com dispositivos, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

(# 03、Prime Intellect incentiva a rede e a divisão de papéis

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivos econômicos, 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, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, submeter atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: usam o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treino e participar no 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, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".

(# 04、INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treinamento descentralizado verificável

A Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado de reforço do mundo treinado por nós, sem confiança e descentralizado, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU espalhados por três continentes, utilizando uma arquitetura completamente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade da rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também é uma proposta feita pela Prime Intellect."