Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución tecnológica de colaboración descentralizada

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos de aplicación reales. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, un complejo proceso de manejo 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 arquitectónico, 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.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución en un clúster local de alto rendimiento que completa todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware ( como NVIDIA GPU ), el software subyacente ( CUDA, cuDNN ), hasta el sistema de programación del clúster ( como Kubernetes ), y el marco de entrenamiento ( como PyTorch ) basado en el backend de NCCL, todos los componentes son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia del intercambio de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos se optimicen, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, tiene ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de puntos únicos.

El entrenamiento distribuido es el método principal de entrenamiento de modelos grandes en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", sigue siendo controlado y sincronizado por una institución centralizada, funcionando comúnmente en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando unificadamente las subtareas desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes parámetros de datos compartidos, 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 etapas, aumentando la tasa de transferencia;
• Paralelismo de Tensores: Segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora del 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. Sus características centrales son: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos perimetrales ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivo criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades de heterogeneidad y partición de dispositivos: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la partición de tareas;
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en red es inestable y 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 reversión de excepciones son complejos.

La formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera Descentralización a gran escala y factible" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivo a la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una forma de transición entre lo distribuido y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como en el sector salud y financiero. 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 una parte coordinadora de confianza, no posee 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, estructura de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.

( Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ) Arquitectura técnica × Descentralización × Características de la aplicación ###

( 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 inherentemente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su partición y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ), como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales ###, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; y las tareas ( que carecen de incentivos de colaboración, como el modelo cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos ), carecen de motivación para la participación externa. Estos límites juntos constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que la capacitación descentralizada sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son estructuralmente ligeras, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, la capacitación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y anotación de datos por crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños controlados por recursos, y escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para la capacitación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

)# Descentralización entrenamiento tarea adaptabilidad resumen

Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de la Descentralización de entrenamientos 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 técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto una exploración original considerable en la arquitectura de sistemas y el diseño algorítmico, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, y ya se pueden observar progresos en la ingeniería preliminar. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.

(# Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de AI sin necesidad de 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 AI descentralizado que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Uno, la estructura del stack de protocolos Prime Intellect y el valor de los módulos clave.

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II. Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado

PRIME-RL es el marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asincrónica. 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 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 de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo la complejidad del sistema y sentando las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC###Observación de Confianza y Verificación de 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 recalculo 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 es una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable y estimulante.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado 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 y una estrategia de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincronizados, 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 para la iteración continua del entrenamiento.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado e implementado de forma independiente por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como las limitaciones de ancho de banda, 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 GPU 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 liviana diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de baja banda ancha que presentan las bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL, Gloo(. PCCL admite 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 el 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, allanando el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.

Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles

Prime Intellect ha construido 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 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 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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Cuatro, INTELLECT-2: lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable.

Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primero en el mundo