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 consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de su aplicación. 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 tratamiento de datos y un fuerte soporte 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.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completando todo el proceso de entrenamiento dentro de un clúster de alto rendimiento local gestionado por una única institución, donde todos los componentes desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta el marco de entrenamiento son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del intercambio 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, con 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 la forma principal de entrenamiento de grandes modelos actualmente. Su núcleo consiste en 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 que físicamente posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y programado por una institución 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, coordinando de manera unificada las sub-tareas desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se requiere que coincidan los pesos del modelo
Paralelismo de modelos: implementar diferentes partes del modelo en diferentes nodos, logrando una fuerte escalabilidad
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por etapas, aumentando la tasa de transferencia
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo matricial, mejora de la granularidad paralela
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente a varios empleados de "oficina" para colaborar en la realización de tareas. Actualmente, casi todos los modelos de gran tamaño en el mercado se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro con mayor apertura y características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución y colaboración de tareas, y con la ayuda de mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad en la 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, y el cuello de botella en la sincronización del gradiente 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 en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios globales, cada uno contribuyendo con potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es factible" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos. Sin embargo, si se puede "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 la distribución 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. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con las ventajas de dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no posee características de total apertura y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
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, a la alta demanda de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y no confiables. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos se ven limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración no tienen motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, el entrenamiento de Descentralización muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencias de cálculo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
Actualmente, en el ámbito de la Descentralización 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 tecnológica y la dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento 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 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, con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo, a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tarea 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 asincrónica. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento pueda completar el ciclo de tareas de forma independiente en local, y colaborando a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno 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 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 del modelo completo, 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 la trayectoria de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en un objeto verificable, lo que es una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentive.
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 ancho de banda limitado 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 síncronos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo una base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para la iteración continua del entrenamiento.
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, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global mediante la construcción de estructuras topológicas dispersas como Anillo, Expansor y Pequeño Mundo, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos por puntos de control, OpenDiLoCo permite que GPU 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 es una biblioteca de comunicaciones ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA Descentralización, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de baja banda ancha. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de interrupción, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que sostiene la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad de dispositivos, abriendo la comunicación básica de "la última milla" para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y Distribución de Roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivo económico, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera 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 pesos y trayectorias de observación
Nodo de verificación: utilizar 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 y la distribución de recompensas, formando un círculo de incentivos en torno a "el comportamiento de entrenamiento real".
Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con un tamaño de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con un tiempo 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 el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la primera realización de una red de entrenamiento descentralizada.
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BlockchainBard
· 07-15 23:48
Otra vez vi a un grupo de expertos acumulando recursos.
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FundingMartyr
· 07-15 13:51
Parece que el aprendizaje federado tampoco es confiable... ¡es dinero o vida!
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GasFeeAssassin
· 07-15 13:49
La estimulación de la IA aún depende de la descentralización.
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DefiOldTrickster
· 07-15 13:47
jeje, se siente como si DeFi apenas hubiera comenzado a despegar en 2019, pronto todos irán a hacer arbitraje.
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PanicSeller
· 07-15 13:36
Todo es un tigre de papel, ¿cuánto más puede caer?
Revolución del entrenamiento de IA: de control centralizado a la evolución técnica de la colaboración descentralizada
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 consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de su aplicación. 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 tratamiento de datos y un fuerte soporte 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.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completando todo el proceso de entrenamiento dentro de un clúster de alto rendimiento local gestionado por una única institución, donde todos los componentes desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta el marco de entrenamiento son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del intercambio 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, con 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 la forma principal de entrenamiento de grandes modelos actualmente. Su núcleo consiste en 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 que físicamente posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y programado por una institución 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, coordinando de manera unificada las sub-tareas desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente a varios empleados de "oficina" para colaborar en la realización de tareas. Actualmente, casi todos los modelos de gran tamaño en el mercado se entrenan de esta manera.
La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro con mayor apertura y características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución y colaboración de tareas, y con la ayuda de 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 globales, cada uno contribuyendo con potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es factible" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos. Sin embargo, si se puede "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 la distribución 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. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con las ventajas de dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no posee características de total apertura y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
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, a la alta demanda de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y no confiables. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de una alta memoria de video, baja latencia y un ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos se ven limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración no tienen motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, el entrenamiento de Descentralización muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencias de cálculo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
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Actualmente, en el ámbito de la Descentralización 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 tecnológica y la dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento 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 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, con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo, a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Uno, Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
Dos, Explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de tarea 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 asincrónica. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento pueda completar el ciclo de tareas de forma independiente en local, y colaborando a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno 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 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 del modelo completo, 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 la trayectoria de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en un objeto verificable, lo que es una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentive.
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 ancho de banda limitado 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 síncronos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo una base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para la iteración continua del entrenamiento.
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, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global mediante la construcción de estructuras topológicas dispersas como Anillo, Expansor y Pequeño Mundo, y solo depende de los nodos vecinos locales para completar el entrenamiento colaborativo del modelo. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos por puntos de control, OpenDiLoCo permite que GPU 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 es una biblioteca de comunicaciones ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA Descentralización, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de baja banda ancha. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de interrupción, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que sostiene la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad de dispositivos, abriendo la comunicación básica de "la última milla" para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.
Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y Distribución de Roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con mecanismos de incentivo económico, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y reciba recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera 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 círculo de incentivos en torno a "el comportamiento de entrenamiento real".
Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable
Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con un tamaño de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con un tiempo 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 el rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la primera realización de una red de entrenamiento descentralizada.