El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en la Descentralización del entrenamiento
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad 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, 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 arquitectónicos, 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.
La capacitación centralizada es la forma tradicional más común, realizada por una sola institución dentro de un clúster de alto rendimiento local, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software subyacente, 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 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, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a varias máquinas para su ejecución colaborativa, superando así las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. Aunque físicamente posee características de "Descentralización", el conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, y generalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo maestro coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes parámetros de datos 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.
Tuberías en paralelo: ejecución en serie por fases, mejora del rendimiento
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 a varios empleados de "oficinas" de manera remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La entrenamiento de Descentralización 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 personales, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar 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 la red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente.
Ejecución confiable faltante: Falta de un entorno de ejecución confiable, lo que dificulta 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 en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su capacidad de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa. Sin embargo, "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la validación de modelos. Sin embargo, la posibilidad de "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre lo distribuido y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad, como la medicina y las finanzas (. El aprendizaje federado cuenta con la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
![El Santo Grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Descentralización entrenada: límites, oportunidades y rutas 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, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de una alta memoria, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos ) como la atención médica, las finanzas, y datos confidenciales ( están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que tareas que carecen de incentivos básicos de colaboración ) como el modelo cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos ( carecen de la motivación para la participación externa. Estos límites conjuntos constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, el entrenamiento descentralizado muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado a través de crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucren dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad de la potencia de cálculo, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
![El santo grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en el entrenamiento de Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain representativos incluyen principalmente 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 vanguardia de la investigación teórica; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros y ya se pueden observar progresos ingenieriles preliminares. 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 por refuerzo 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 pueda participar en el entrenamiento y recibir recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. 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 principales: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en el entrenamiento descentralizado]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asincrónico 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, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de forma independiente en local y colabore con mecanismos de validación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar 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 un 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 recálculo de todo el 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, lo que representa una innovación clave para lograr una asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivadora.
#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 donde el estado de los nodos varía. Combina un mecanismo de propagación de gossip con una estrategia de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la 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 estable de pesos y una iteración de entrenamiento continua.
#OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrono disperso
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de forma independiente y de código abierto 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 limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y estabilidad 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, permitiendo que el entrenamiento colaborativo del modelo se realice solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs 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 descentralizadas.
#PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL)Prime Collective Communication Library( es una biblioteca de comunicación ligera diseñada por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, destinada a resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( 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, abriendo el "último kilómetro" de la infraestructura de comunicación para construir verdaderas redes de entrenamiento colaborativo abiertas y sin necesidad de confianza.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en el entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a 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 validación: 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 flujo 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".
![El Santo Grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en formación descentralizada])
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
22 me gusta
Recompensa
22
5
Compartir
Comentar
0/400
TommyTeacher
· 07-17 23:16
Este es el campo que OpenAI no se atreve a tocar, ¿verdad?
Ver originalesResponder0
LiquidityHunter
· 07-17 04:38
3:47am Potencia computacional faltante, la verdadera oportunidad de arbitraje ha llegado
Ver originalesResponder0
quiet_lurker
· 07-15 01:11
Vaya, es simplemente un monopolio de la potencia computacional de un montón de grandes empresas.
Ver originalesResponder0
RektButStillHere
· 07-15 01:07
Es difícil, la capacitación centralizada aún consume demasiados recursos.
Ver originalesResponder0
AirdropHarvester
· 07-15 01:04
¿Cómo se dice potencia computacional? ¿Es confiable?
Exploración de vanguardia en el entrenamiento de IA descentralizada: de PRIME-RL a INTELLECT-2
El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en la Descentralización del entrenamiento
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad 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, 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 arquitectónicos, 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.
La capacitación centralizada es la forma tradicional más común, realizada por una sola institución dentro de un clúster de alto rendimiento local, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software subyacente, 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 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, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a varias máquinas para su ejecución colaborativa, superando así las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. Aunque físicamente posee características de "Descentralización", el conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, y generalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo maestro coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de manera remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La entrenamiento de Descentralización 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 personales, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, 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 de todo el mundo que contribuyen con su capacidad de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa. Sin embargo, "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la validación de modelos. Sin embargo, la posibilidad de "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre lo distribuido y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad, como la medicina y las finanzas (. El aprendizaje federado cuenta con la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que posee la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
![El Santo Grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Descentralización entrenada: límites, oportunidades y rutas 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, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de una alta memoria, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos ) como la atención médica, las finanzas, y datos confidenciales ( están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que tareas que carecen de incentivos básicos de colaboración ) como el modelo cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos ( carecen de la motivación para la participación externa. Estos límites conjuntos constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, el entrenamiento descentralizado muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado a través de crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucren dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la heterogeneidad de la potencia de cálculo, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
![El santo grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en el entrenamiento de Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain representativos incluyen principalmente 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 vanguardia de la investigación teórica; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros y ya se pueden observar progresos ingenieriles preliminares. 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 por refuerzo 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 pueda participar en el entrenamiento y recibir recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. 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 principales: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en el entrenamiento descentralizado]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asincrónico 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, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de forma independiente en local y colabore con mecanismos de validación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar 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 un 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 recálculo de todo el 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, lo que representa una innovación clave para lograr una asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivadora.
#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 donde el estado de los nodos varía. Combina un mecanismo de propagación de gossip con una estrategia de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la 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 estable de pesos y una iteración de entrenamiento continua.
#OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrono disperso
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de forma independiente y de código abierto 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 limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y estabilidad 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, permitiendo que el entrenamiento colaborativo del modelo se realice solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs 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 descentralizadas.
#PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL)Prime Collective Communication Library( es una biblioteca de comunicación ligera diseñada por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, destinada a resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( 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, abriendo el "último kilómetro" de la infraestructura de comunicación para construir verdaderas redes de entrenamiento colaborativo abiertas y sin necesidad de confianza.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en el entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con mecanismos de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a tres tipos de roles centrales:
El flujo 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".
![El Santo Grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en formación descentralizada])