El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado
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, y 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 potencia computacional a gran escala, flujos de procesamiento de datos complejos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, lo que lo convierte en la verdadera "industria pesada" de la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas arquitectónicos, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y, en este artículo, se discutirá en detalle la Descentralización.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una sola institución en un clúster local de alto rendimiento, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware hasta el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster y todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido 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 un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuyo núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren en su ejecución, a fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", sigue siendo controlado y coordinado por una entidad centralizada, y normalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos con parámetros compartidos, es necesario coincidir con los pesos del modelo.
Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad.
Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, mejora de la tasa de transferencia
Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad paralela
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga 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 con características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras de escritorio, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran en la realización de tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad y la 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, el cuello de botella en la sincronización del gradiente es evidente
Ejecución confiable faltante: 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 puede entenderse como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar un modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera formación a gran escala en Descentralización" sigue siendo un desafío sistémico, que involucra la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, entre otros aspectos. Sin embargo, si es posible "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 el cumplimiento de la privacidad, como el médico y el financiero (. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de partes coordinadoras de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como un enfoque de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderado en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitoria 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 entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos 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 gran 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 alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide el uso compartido abierto; y las tareas que carecen de una base de incentivos de colaboración carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un pseudo problema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la formación en Descentralización muestra un claro potencial de aplicación. Esto incluye, pero no se limita a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran 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 campo de la Descentralización de la formación y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de la innovación tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se pueden ver avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de formación de IA descentralizada.
) Prime Intellect: pionero de la red colaborativa de aprendizaje reforzado con trayectoria de entrenamiento verificable
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.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en 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 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 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 complete de forma independiente el ciclo de tareas en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y también sienta las bases para soportar 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 ha completado realmente un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura liviana 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 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 estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados no sincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una 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 de pesos estable 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 abordar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y 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 asociados con la sincronización global, y permitiendo que el entrenamiento colaborativo del modelo se realice utilizando únicamente nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y mecanismos 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 descentralizado.
#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 descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. 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 subyacente que respalda 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 los dispositivos, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y 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 en función de 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 observar trayectorias
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 "comportamientos de entrenamiento real".
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)# 04, 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 por refuerzo del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue desarrollado por
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NotFinancialAdvice
· hace3h
¿Cuándo podremos ejecutar un Rig de Minera distribuido?
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NftPhilanthropist
· hace16h
hmm en realidad construir entrenamiento descentralizado es solo prueba-de-caridad 2.0 para ser honesto
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SellTheBounce
· hace16h
Otra vez burbujas, estar de guardia siempre pierde.
Descentralización AI entrenamiento de la nueva frontera: Prime Intellect inaugura una red de colaboración asíncrona
El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado
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, y 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 potencia computacional a gran escala, flujos de procesamiento de datos complejos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, lo que lo convierte en la verdadera "industria pesada" de la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas arquitectónicos, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y, en este artículo, se discutirá en detalle la Descentralización.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una sola institución en un clúster local de alto rendimiento, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware hasta el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster y todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido 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 un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuyo núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren en su ejecución, a fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", sigue siendo controlado y coordinado por una entidad centralizada, y normalmente opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga 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 con características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras de escritorio, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran en la realización de tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La formación en Descentralización puede entenderse como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar un modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera formación a gran escala en Descentralización" sigue siendo un desafío sistémico, que involucra la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, entre otros aspectos. Sin embargo, si es posible "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 el cumplimiento de la privacidad, como el médico y el financiero (. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de partes coordinadoras de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como un enfoque de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderado en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitoria en la industria.
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Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos 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 gran 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 alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide el uso compartido abierto; y las tareas que carecen de una base de incentivos de colaboración carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un pseudo problema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la formación en Descentralización muestra un claro potencial de aplicación. Esto incluye, pero no se limita a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran 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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Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de la Descentralización de la formación y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de la innovación tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se pueden ver avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de formación de IA descentralizada.
) Prime Intellect: pionero de la red colaborativa de aprendizaje reforzado con trayectoria de entrenamiento verificable
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.
01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
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)# 02、Explicación detallada de los mecanismos clave 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 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 complete de forma independiente el ciclo de tareas en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en entornos sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y también sienta las bases para soportar 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 ha completado realmente un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura liviana 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 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 estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados no sincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una 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 de pesos estable 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 abordar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y 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 asociados con la sincronización global, y permitiendo que el entrenamiento colaborativo del modelo se realice utilizando únicamente nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y mecanismos 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 descentralizado.
#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 descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. 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 subyacente que respalda 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 los dispositivos, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y 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 en función de 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 ### SHARDCAST ( y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento real".
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración en la vanguardia del entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 04, 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 por refuerzo del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue desarrollado por