Evolución de los Paradigmas de Entrenamiento de IA: de Control Centralizado a la Revolución Tecnológica de la Descentralización Colaborativa
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera tecnológica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efecto en aplicaciones reales. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos 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 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 el método tradicional más común, realizado por una única institución 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, todos coordinados 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, lo que la hace muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el 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, y 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 tener características "distribuidas" en términos físicos, el conjunto todavía está controlado y coordinado por una entidad centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina unificadamente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros son 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, mejora de la tasa de rendimiento
Paralelismo de tensores: segmentación refinada de cálculos matriciales, mejora de la granularidad de paralelismo
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe dirigiendo de forma remota la colaboración de varios empleados de "oficina" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes más populares se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar las tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades de heterogeneidad de dispositivos y 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 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 descentralizada se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y varios otros niveles. Sin embargo, la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivo a la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en la etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que valoran el cumplimiento de la privacidad. 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 Descentralización, pero aún depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA( Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × 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, a los altos requisitos de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un ancho de banda rápido, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de una base de incentivos para la colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños controlados por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la capacidad de cómputo 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 análisis de proyectos
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 la innovación técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño algorítmico, representando las direcciones de investigación teórica más avanzadas; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros, ya se pueden observar progresos iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente 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 AI descentralizado.
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 que no requiere confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos principales: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de módulos clave
Dos, Detalles clave del mecanismo de entrenamiento 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 prioritaria, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete su ciclo de tareas de manera independiente y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los flujos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación centralizada, 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 juzgar 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 analizando las trayectorias 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, siendo una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona 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 específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen limitaciones de ancho de banda y presentan estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación 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 AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y un entrenamiento iterativo continuo.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de los nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos 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 descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad. 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 un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, 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, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento que no requiere permiso, es verificable y tiene un mecanismo de incentivos económicos, lo que permite que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona 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 peso y trayectoria de observación
Nodos de verificación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la veracidad 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".
Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con un tamaño de parámetro de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con 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 rendimiento, sino que también es el "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect.
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SleepyValidator
· 08-14 20:16
Para analizar datos, todavía se necesita la centralización.
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ColdWalletGuardian
· 08-12 10:10
Otra vez es un nuevo Lavado de ojos para tomar a la gente por tonta.
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HodlTheDoor
· 08-12 00:27
Alguien todavía está entrenando modelos.
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LuckyHashValue
· 08-12 00:26
La potencia computacional sigue siendo increíble.
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failed_dev_successful_ape
· 08-12 00:19
Quemar la tarjeta gráfica ferozmente
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ser_ngmi
· 08-12 00:06
¿Qué entrenamiento ni qué entrenamiento? Al final, es tomar a la gente por tonta.
Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la transformación tecnológica de la colaboración descentralizada
Evolución de los Paradigmas de Entrenamiento de IA: de Control Centralizado a la Revolución Tecnológica de la Descentralización Colaborativa
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera tecnológica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efecto en aplicaciones reales. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos 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 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 el método tradicional más común, realizado por una única institución 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, todos coordinados 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, lo que la hace muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el 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, y 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 tener características "distribuidas" en términos físicos, el conjunto todavía está controlado y coordinado por una entidad centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina unificadamente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe dirigiendo de forma remota la colaboración de varios empleados de "oficina" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes más populares se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar las tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La formación descentralizada se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y varios otros niveles. Sin embargo, la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivo a la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en la etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que valoran el cumplimiento de la privacidad. 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 Descentralización, pero aún depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA( Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × 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, a los altos requisitos de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un ancho de banda rápido, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de una base de incentivos para la colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños controlados por recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la capacidad de cómputo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para la formación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Descentralización entrenamiento tarea adaptabilidad resumen
Descentralización entrenamiento clásico análisis de proyectos
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 la innovación técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño algorítmico, representando las direcciones de investigación teórica más avanzadas; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros, ya se pueden observar progresos iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente 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 AI descentralizado.
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 que no requiere confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos principales: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de módulos clave
Dos, Detalles clave del mecanismo de entrenamiento 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 prioritaria, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete su ciclo de tareas de manera independiente y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los flujos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación centralizada, 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 juzgar 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 analizando las trayectorias 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, siendo una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona 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 específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen limitaciones de ancho de banda y presentan estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación 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 AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y un entrenamiento iterativo continuo.
OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de los nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos 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 descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad. 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 un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, 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, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento que no requiere permiso, es verificable y tiene un mecanismo de incentivos económicos, lo que permite que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona 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 y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".
Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con un tamaño de parámetro de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con 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 rendimiento, sino que también es el "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect.