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 con la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en potencia de cálculo, un proceso de manejo de datos complejo y el apoyo 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 se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es el método tradicional más común, llevado a cabo por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, completando 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, son coordinados y operados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración optimiza la eficiencia en el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT, Gemini, entre otros. Presenta ventajas como alta eficiencia y control de recursos, pero también enfrenta problemas como el monopolio de datos, las barreras de recursos, el consumo de energía y los riesgos de puntos únicos.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de 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 en su ejecución, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en general aún está controlado y programado por entidades centralizadas, y a menudo se ejecuta en un entorno de red de área local de alta velocidad. A través de la tecnología de bus interconectado de alta velocidad NVLink, el nodo principal coordina de manera unificada cada subtarea. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos y los parámetros se comparten, es necesario 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 procesamiento
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", análogo 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 principales ( como GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se 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 para coordinar dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas.
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente
Falta de ejecución confiable: 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 formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero la "verdadera Descentralización a gran escala" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica que involucra múltiples niveles, como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y validación de modelos. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr una "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en la fase 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, como el ( en el sector salud y financiero ). El aprendizaje federado cuenta con la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún 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 cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderado en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, y más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva 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, a las altas demandas de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para realizarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de una alta memoria, baja latencia y un ancho de banda rápido, lo que dificulta su división 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 su compartición abierta; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración (, como los modelos de código 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 el entrenamiento descentralizado sea un pseudoproblema. De hecho, en tipos de tareas que son estructuralmente ligeras, fáciles de paralelizar y motivadas, el entrenamiento descentralizado muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO), tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños controlados por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado 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 tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto una cantidad considerable de exploraciones originales en la arquitectura de sistemas y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de investigación teórica más avanzadas; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se puede observar un progreso ingenieril preliminar. 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 descentralizado.
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 cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. 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 los módulos clave
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 los procesos 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 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 un entorno 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(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 políticas 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 ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación↔actualización de políticas". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo cual es 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 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 estados de nodo cambiantes. Combina un mecanismo de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o síncronos 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 una iteración de entrenamiento continua.
#OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación independiente y de código abierto implementado 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 la limitación de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo únicamente con nodos vecinos locales. 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 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 de bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo) en dispositivos heterogéneos y redes de baja ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU 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 colaborativa verdaderamente abierta y sin 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, que permite a cualquiera participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera basado 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 observar trayectorias
Nodos de validación: utilizan 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".
04, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer en el mundo desarrollado por un
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GasFeeCryer
· 07-29 21:37
¿Qué tipo de industria pesada es esta? La minería no es más agotadora.
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OnChain_Detective
· 07-29 21:35
hmm... ¿entrenamiento de IA centralizado? se detectó una gran bandera roja. el análisis de patrones muestra riesgos de punto único de falla, para ser honesto.
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AirdropHarvester
· 07-29 02:38
tomar a la gente por tonta y ya está, quien entienda, quien se enriquezca.
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RooftopReserver
· 07-26 22:20
¡Qué gran espectáculo, impresionante!
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Whale_Whisperer
· 07-26 22:13
alcista ah esta ola de componentes de entrenamiento no se puede utilizar Q
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CodeSmellHunter
· 07-26 22:12
¿Qué más se puede hacer con esta cosa además de quemar tarjetas gráficas?
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ThatsNotARugPull
· 07-26 22:12
Echando un vistazo, siento que todo son trampas.
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DaisyUnicorn
· 07-26 22:04
¡Wow! La Descentralización de entrenamientos es como una pequeña flor desordenada pero muy salvaje.
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ApeWithNoFear
· 07-26 21:47
La Minería ya consume bastante, ¿ahora también vamos a quemar electricidad para la IA?
Descentralización AI entrenamiento de los desafíos y oportunidades: Prime Intellect crea un nuevo paradigma
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 con la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en potencia de cálculo, un proceso de manejo de datos complejo y el apoyo 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 se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es el método tradicional más común, llevado a cabo por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, completando 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, son coordinados y operados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración optimiza la eficiencia en el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT, Gemini, entre otros. Presenta ventajas como alta eficiencia y control de recursos, pero también enfrenta problemas como el monopolio de datos, las barreras de recursos, el consumo de energía y los riesgos de puntos únicos.
El entrenamiento distribuido es la forma principal de 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 en su ejecución, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en general aún está controlado y programado por entidades centralizadas, y a menudo se ejecuta en un entorno de red de área local de alta velocidad. A través de la tecnología de bus interconectado de alta velocidad NVLink, el nodo principal coordina de manera unificada cada subtarea. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo 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 principales ( como GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se 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:
La formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero la "verdadera Descentralización a gran escala" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica que involucra múltiples niveles, como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y validación de modelos. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr una "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en la fase 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, como el ( en el sector salud y financiero ). El aprendizaje federado cuenta con la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún 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 cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderado en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, y más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva 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, a las altas demandas de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para realizarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de una alta memoria, baja latencia y un ancho de banda rápido, lo que dificulta su división 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 su compartición abierta; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración (, como los modelos de código 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 el entrenamiento descentralizado sea un pseudoproblema. De hecho, en tipos de tareas que son estructuralmente ligeras, fáciles de paralelizar y motivadas, el entrenamiento descentralizado muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO), tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños controlados por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado 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 tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto una cantidad considerable de exploraciones originales en la arquitectura de sistemas y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de investigación teórica más avanzadas; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se puede observar un progreso ingenieril preliminar. 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 descentralizado.
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 cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. 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 los módulos clave
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 los procesos 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 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 un entorno 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(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 políticas 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 ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación↔actualización de políticas". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo cual es 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 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 estados de nodo cambiantes. Combina un mecanismo de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o síncronos 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 una iteración de entrenamiento continua.
#OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación independiente y de código abierto implementado 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 la limitación de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo únicamente con nodos vecinos locales. 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 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 de bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo) en dispositivos heterogéneos y redes de baja ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU 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 colaborativa verdaderamente abierta y sin 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, que permite a cualquiera participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera basado 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 ( SHARDCAST ) y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
04, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer en el mundo desarrollado por un