Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y que tiene el mayor umbral técnico, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en potencia computacional, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, 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 la forma tradicional más común, completada por una única institución dentro de un clúster local de alto rendimiento, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini. Tiene ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

El entrenamiento distribuido es el enfoque principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla 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, en general, todavía está controlado y programado por una institución centralizada, y a menudo se ejecuta en entornos de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina uniformemente las subtareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos y comparte parámetros, se necesita hacer coincidir los pesos del modelo.
• Paralelismo de modelos: despliegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos, logrando una fuerte escalabilidad;
• Paralelización de tuberías: ejecución en serie por etapas, aumentando la tasa de procesamiento;
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejorando el grado de paralelismo.

El entrenamiento distribuido es una combinación de «control centralizado + ejecución distribuida», que se asemeja a un mismo jefe que dirige de forma remota la colaboración de varios empleados de «oficinas» para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Sus características clave son: múltiples nodos que no se fían entre sí ( pueden ser computadoras personales, GPUs en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades 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 y el cuello de botella en la sincronización del gradiente es evidente;
• Falta de ejecución confiable: falta de un entorno de ejecución confiable, es difícil 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 Descentralización del entrenamiento puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con su capacidad de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero la «verdadera Descentralización del entrenamiento a gran escala» sigue siendo un desafío ingenieril sistémico que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos, sin embargo, la posibilidad de «colaboración efectiva + incentivos a la honestidad + resultados correctos» aún se encuentra en una 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, adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como la atención médica y las finanzas (. El aprendizaje federado cuenta con la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, 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 la privacidad, siendo relativamente moderada en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

) AI Paradigma de Entrenamiento Comparativo Panorama ### Arquitectura Técnica × Incentivos de Confianza × Características de Aplicación (

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) 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, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es inherentemente adecuado para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos ###, como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; y las tareas que carecen de una base de incentivos de colaboración ), como el entrenamiento de modelos de código cerrado de empresas o prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estos límites en conjunto constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea una falacia. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitándose a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos en colaboración, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la potencia de cómputo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

)# Descentralización entrenamiento tarea adaptabilidad resumen

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) 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 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 de algoritmos, representando las direcciones de frontera de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.

Prime Intellect: pionero de redes de colaboración de aprendizaje reforzado verificable por 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 que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

I. Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave

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Dos, Detalles clave del mecanismo 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 Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore con mecanismos de validación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos tradicionales de aprendizaje supervisado, PRIME-RL es más adecuado para implementar un entrenamiento flexible en entornos sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC)Observación de Confianza y Verificación de Política-Localidad( es el mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Transforma por primera vez 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 confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión 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 limitaciones de ancho de banda y 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 sincronizados, 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 entrenamientos iterativos continuos.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, 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 así los altos costos de comunicación de la sincronización global, y permitiendo que el entrenamiento colaborativo del modelo se realice únicamente con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde puedan participar de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo a nivel global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizadas.

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 en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad, que presentan las 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, y puede ejecutarse en GPU de consumo y en nodos inestables, siendo un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda de las redes 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 necesidad de confianza.

Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y la División de Roles

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, 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 trayectorias de observación
• Nodos de verificación: 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 la «Descentralización del comportamiento de entrenamiento real».

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