O Santo Graal do Crypto AI: Exploração na vanguarda do treinamento Descentralização

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e possui o maior nível de exigência técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, processos complexos de processamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização que será discutido em detalhe neste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração maximiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e risco de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la a várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o conjunto ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada que realiza a sincronização, frequentemente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão NVLink de alta velocidade, onde o nó principal coordena uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados compartilhados, precisa corresponder ao peso do modelo
• Paralelismo de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência
• Parallelo de tensor: segmentação refinada do cálculo de matriz, aumentando a granularidade de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", semelhante a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais modelos, como (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc., são treinados dessa forma.

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A formação Descentralização representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não se confiam mutuamente ) podem ser computadores pessoais, GPUs na nuvem ou dispositivos de borda ( que colaboram na realização de tarefas de formação sem um coordenador central, geralmente impulsionadas por protocolos de distribuição de tarefas e colaboração, e com o auxílio de mecanismos de incentivo criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios que esse modelo enfrenta incluem:

• Dificuldade de heterogeneidade e fragmentação de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na fragmentação de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação da rede é instável, o gargalo de sincronização de gradientes é evidente
• Execução confiável ausente: falta de um ambiente de execução confiável, dificultando a verificação se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de anomalias são complexos

Descentralização de treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar o modelo em colaboração, mas "a verdadeira descentralização em larga escala do treinamento" ainda é um desafio sistemático de engenharia, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros aspectos, mas se pode "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + obter resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo aplicável a cenários que valorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças ). O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que combina a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de partes confiáveis para coordenação, não possuindo características completamente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Descentralização treino das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas que exigem forte privacidade de dados e restrições de soberania (, como saúde, finanças e dados confidenciais ), estão restritas pela conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas ( que carecem de uma base de incentivo à colaboração, como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos ), carecem de motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso dilema. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentivadas, a Descentralização do treinamento mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de alinhamento comportamental pós-treinamento ( como RLHF, DPO), treinamento e rotulagem de dados crowdsourced, treinamento de pequenos modelos de base com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características que toleram poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolo Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássicos projetos análise

Atualmente, os projetos de blockchain mais representativos na vanguarda da Descentralização e do aprendizado federado incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação técnica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram uma série de explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já sendo possível observar progressos iniciais em engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e também explorará mais a fundo suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralizada.

( Prime Intellect: Pioneiro de Redes Colaborativas de Aprendizagem Reforçada com Trajetórias de Treinamento Verificáveis

A Prime Intellect está dedicada a construir uma rede de treinamento de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera, através dos três principais módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir um sistema de treinamento de IA descentralizado que possua verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo.

)# Estrutura da Pilha de Protocolos Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

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(# Explicação detalhada dos mecanismos chave do treinamento do Prime Intellect

#PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizado por Reforço Assíncrono Desacoplado

PRIME-RL é uma estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ela utiliza o aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, raciocínio e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente em sua própria localidade, e colabore por meio de interfaces padronizadas com mecanismos de validação e agregação. Comparado aos processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar múltiplas tarefas em paralelo e evolução de estratégias.

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#TOPLOC:Mecanismo de verificação de comportamento de treino leve

TOPLOC(Observação Confiável e Verificação de Localidade) é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia válido com base em dados de observação. Diferentemente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recalculo do modelo completo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez a trajetória de comportamento durante o processo de treinamento em um objeto verificável, sendo a inovação chave para a realização da distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, fornecendo um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

#SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de pesos assíncronos

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nó variáveis. Ele combina mecanismos de propagação gossip com estratégias de sincronização local, permitindo que múltiplos nós submetam continuamente atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando uma convergência progressiva de pesos e uma evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou síncronos de AllReduce, SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base central para construir um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

#OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação, implementada de forma independente e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como restrições de largura de banda, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando os altos custos de comunicação da sincronização global, ao construir estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com base nos nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a acessibilidade ao treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação fundamentais para a construção de redes de treinamento descentralizado.

#PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA Descentralização, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais( como NCCL e Gloo) em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade dos dispositivos, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativa verdadeiramente aberta e sem confiança.

(# Rede de Incentivo Prime Intellect e Divisão de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treino sem permissão, verificável e com mecanismos de incentivo econômico, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três tipos de papéis centrais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de Treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de peso e observar trajetórias
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a veracidade do comportamento de treinamento e participar da recompensa