El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en el 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, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad en la aplicación práctica. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en capacidad de cálculo, un proceso de manejo de datos complejo y soporte 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 entidad dentro de un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, 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 maximiza la eficiencia de la compartición 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 y Gemini, presentando ventajas en términos de alta eficiencia y recursos controlables. Sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en 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 en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente tiene características de "descentralización", en general, sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, y normalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión rápida NVLink, donde el nodo principal coordina de manera uniforme las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros se comparten y se necesita igualar 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 en 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 que dirige de forma remota la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los grandes modelos de vanguardia ( GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.

La formación en Descentralización representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se fían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran en la realización de tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsando la distribución de tareas y la colaboración a través de protocolos, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades de heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad de coordinación de 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
• 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 es complejo

La Descentralización del entrenamiento 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 viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistemático que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, verificación del modelo, etc. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en una fase temprana de exploración prototípica.

El aprendizaje federado, como una forma intermedia entre distribuido y 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 la atención médica y las finanzas (. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralización, pero aún depende de una parte coordinadora de confianza, y no tiene las características de ser completamente abierto y resistente 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, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(

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, las altas demandas de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda elevado, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; tareas como la privacidad de datos y las restricciones de soberanía ), como en el ámbito médico, financiero y datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; y tareas como el entrenamiento de modelos cerrados de empresas o prototipos internos ), que carecen de incentivos de colaboración, no tienen motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que la capacitación descentralizada sea un falso enunciado. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, la capacitación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior alineadas con comportamientos ( como RLHF, DPO), tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, y escenarios de entrenamiento colaborativo donde participan dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencias de cómputo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para la capacitación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, etc.

Descentralización entrenamiento clásico de proyectos análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización 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 tecnológica 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 de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen un camino de implementación relativamente claro, ya se pueden observar avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura ingenieril 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, verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

)# Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave

![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp###

(# 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 prioritario, 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 localmente 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 lograr un entrenamiento flexible en entornos sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en el entrenamiento de Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp###

#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC(Observación de Confianza y Verificación de Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr una 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 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, con ancho de banda limitado y con estados de nodos cambiantes. Combina un mecanismo de propagación de gossip con una estrategia de sincronización local, permitiendo a múltiples nodos continuar enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con 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 desarrollado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind. Está diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento Descentralización, como las limitaciones de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que las GPU de consumo y los dispositivos de borde participen de manera estable en las 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 Descentralización.

#PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) es una biblioteca de comunicación liviana diseñada por Prime Intellect para un entorno de entrenamiento de IA descentralizado, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda de bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo). PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, y es el componente subyacente 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, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una verdadera red de entrenamiento colaborativo abierta y sin necesidad de confianza.

(# Red de incentivos de Prime Intellect y división de roles

Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera sobre tres tipos de roles centrales:

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los criterios de validación
• Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectoria de observación
• Nodos de validación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la autenticidad del comportamiento de entrenamiento y participar en recompensas.