El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia del entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es el eslabón que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, lo que determina 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 potencia computacional a gran escala, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" de la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de paradigmas arquitectónicos, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única entidad 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 de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo 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 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, cuyo núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que trabajen de manera colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en un solo equipo. A pesar de tener características "distribuidas" en el plano físico, el conjunto sigue siendo controlado y sincronizado por entidades centralizadas, y a menudo opera en entornos de red de área local de alta velocidad. A través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros son compartidos y deben coincidir con 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, mejora del rendimiento
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad de la paralelización
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige remotamente a varios empleados de "oficinas" para colaborar en la realización de tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro con mayor apertura y características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no confían entre sí 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 utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad en la coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas
Cuello de botella en la eficiencia de comunicación: la comunicación en red es inestable, el cuello de botella en la sincronización del gradiente 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 despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos
La entrenamiento descentralizado se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, etc., pero 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 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 el cumplimiento de la privacidad. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralizado. Sin embargo, aún depende de un coordinador confiable y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como un enfoque de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde el punto de vista 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 natural que se complete de manera eficiente entre nodos heterogéneos y desconfiados. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía se ven limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide compartir abiertamente; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración fundamentales carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, la formación descentralizada muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior alineadas con el comportamiento, entrenamiento y etiquetado de datos a través de crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para la formación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de 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 muchas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de 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 la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías clave y la arquitectura 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 por trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquiera pueda participar en el entrenamiento y recibir 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 tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
02, explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado 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 preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas de forma 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 lograr entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo 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 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 del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera mediante el análisis de 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 factible para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada, auditada 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, limitados en ancho de banda y con estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación tipo gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la 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 Descentralización, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para iteraciones de entrenamiento continuo.
#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 en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y estabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas escasas 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 la dependencia de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos en la periferia 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 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 baja capacidad. 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 de ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, 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 ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona con base 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
Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectoria de observación
Nodo de validación: usar 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".
04、INTELLECT-2: Publicación del primer modelo de entrenamiento descentralización verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado de manera colaborativa por más de 100 nodos heterogéneos de 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 el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando el primer logro de una red de entrenamiento descentralizada.
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DEXRobinHood
· 07-22 13:20
¿Quién puede leer algo tan largo? Un resumen, por favor.
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BlockchainBouncer
· 07-22 02:56
No entiendo, ¿para qué tanta competencia?
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GateUser-ccc36bc5
· 07-21 08:02
Esto es el verdadero núcleo.
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MEVHunterZhang
· 07-19 13:57
¿Otra vez esperando a tomar a la gente por tonta?
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GweiWatcher
· 07-19 13:57
Ser engañados otra vez
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IfIWereOnChain
· 07-19 13:54
La formación distribuida ya debería haberse investigado.
Exploración de la Descentralización del entrenamiento de IA: Prácticas de vanguardia desde Prime Intellect hasta Pluralis
El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia del entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es el eslabón que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, lo que determina 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 potencia computacional a gran escala, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" de la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de paradigmas arquitectónicos, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única entidad 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 de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo 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 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, cuyo núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que trabajen de manera colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en un solo equipo. A pesar de tener características "distribuidas" en el plano físico, el conjunto sigue siendo controlado y sincronizado por entidades centralizadas, y a menudo opera en entornos de red de área local de alta velocidad. A través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige remotamente a varios empleados de "oficinas" para colaborar en la realización de tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro con mayor apertura y características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no confían entre sí 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 utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La entrenamiento descentralizado se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, etc., pero 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 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 el cumplimiento de la privacidad. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralizado. Sin embargo, aún depende de un coordinador confiable y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como un enfoque de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde el punto de vista 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 natural que se complete de manera eficiente entre nodos heterogéneos y desconfiados. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía se ven limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide compartir abiertamente; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración fundamentales carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, la formación descentralizada muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior alineadas con el comportamiento, entrenamiento y etiquetado de datos a través de crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para la formación colaborativa 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 de 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 muchas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de 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 la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías clave y la arquitectura 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 por trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquiera pueda participar en el entrenamiento y recibir 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 tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
02, explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado 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 preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas de forma 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 lograr entrenamiento flexible en entornos sin programación central, reduciendo 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 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 del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera mediante el análisis de 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 factible para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada, auditada 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, limitados en ancho de banda y con estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación tipo gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la 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 Descentralización, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para iteraciones de entrenamiento continuo.
#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 en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y estabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas escasas 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 la dependencia de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos en la periferia 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 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 baja capacidad. 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 de ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, 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 ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona con base 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".
04、INTELLECT-2: Publicación del primer modelo de entrenamiento descentralización verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado de manera colaborativa por más de 100 nodos heterogéneos de 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 el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando el primer logro de una red de entrenamiento descentralizada.