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 fase que más recursos consume y que presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de su aplicación real. 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 el apoyo de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución en un clúster local de alto rendimiento que completa todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware hasta el software de bajo nivel, el sistema de programación de clústeres y todos los componentes del marco de entrenamiento son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, y presenta ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también enfrenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el enfoque principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuyo núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que se ejecuten de manera colaborativa, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", en general, sigue siendo controlado y coordinado por una entidad centralizada, operando comúnmente 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 y los parámetros son compartidos, se necesita hacer coincidir 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 de la paralelización.
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", similar a cómo un mismo jefe dirige remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, 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 de segmentación de tareas;
Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de red es inestable, y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente;
Falta de ejecución confiable: 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 retroceso de excepciones son complejos.
La formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con su capacidad de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero la "verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, 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 cuestión de si se puede lograr "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración prototípica.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y 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 financiero. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderada en cuanto a tareas de entrenamiento, estructura de confianza y mecanismo de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
( Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA) Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de aplicación###
( Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva de los paradigmas de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza reducida. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ), como las de salud, finanzas o datos sensibles ###, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, y no pueden compartirse abiertamente; y tareas sin incentivos básicos de colaboración (, como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos ), carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, la formación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO), entrenamiento y etiquetado de datos crowdsourced, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente presentan características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
(# Resumen de la adaptabilidad de las tareas de entrenamiento de Descentralización
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización entrenamiento y aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de innovación tecnológica y dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en arquitectura de sistemas y diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica; mientras que el camino de implementación de Gensyn y Flock.io es relativamente claro, ya se pueden observar avances preliminares en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave 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 Descentralización.
)# Prime Intellect: Pionero de redes de colaboración 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 cualquiera participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera, a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir un sistema de entrenamiento de IA con descentralización que tenga verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo.
Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave
![Evolución del Paradigma de Entrenamiento de IA: de un Control Centralizado a una Revolución Tecnológica de Colaboración Descentralizada]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore 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 lograr entrenamiento flexible en entornos sin programación centralizada, reduciendo tanto la complejidad del sistema como sentando las bases para soportar múltiples tareas en paralelo y la evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC(Observación de Confianza y Verificación de Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje efectivo de estrategias basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del modelo, sino que analiza la trayectoria de consistencia local entre "secuencias de observación ↔ actualización de estrategia" para completar la verificación de estructura ligera. 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 distribución de recompensas de entrenamiento sin confianza, proporcionando un camino viable para construir redes de entrenamiento colaborativo descentralizadas que sean auditables e incentivadas.
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 ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen presentando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincronizados, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo una base fundamental para construir consenso de pesos estable y para la iteración continua del entrenamiento.
OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona escasa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind. Está diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como la limitación de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo topologías dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así los altos costos de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo a través de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que las GPU de consumo y los dispositivos de borde participen de manera estable en las tareas de entrenamiento, aumentando significativamente la accesibilidad del 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 desarrollada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda que presentan bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo). PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de las redes 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 necesidad de confianza.
Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera 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
Nodos de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de peso y observar trayectorias
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 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 reales".
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 por refuerzo del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con parámetros.
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Revolución del paradigma de 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 fase que más recursos consume y que presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de su aplicación real. 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 el apoyo de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y entrenamiento de Descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución en un clúster local de alto rendimiento que completa todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware hasta el software de bajo nivel, el sistema de programación de clústeres y todos los componentes del marco de entrenamiento son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, y presenta ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también enfrenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.
El entrenamiento distribuido es el enfoque principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuyo núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que se ejecuten de manera colaborativa, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", en general, sigue siendo controlado y coordinado por una entidad centralizada, operando comúnmente 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", similar a cómo un mismo jefe dirige remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, 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, cada uno contribuyendo con su capacidad de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero la "verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, 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 cuestión de si se puede lograr "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración prototípica.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y 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 financiero. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no posee características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de privacidad, siendo relativamente moderada en cuanto a tareas de entrenamiento, estructura de confianza y mecanismo de comunicación, siendo más adecuada como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.
( Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA) Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de aplicación###
( Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva de los paradigmas de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza reducida. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ), como las de salud, finanzas o datos sensibles ###, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, y no pueden compartirse abiertamente; y tareas sin incentivos básicos de colaboración (, como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos ), carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivar, la formación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO), entrenamiento y etiquetado de datos crowdsourced, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente presentan características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
(# Resumen de la adaptabilidad de las tareas de entrenamiento de Descentralización
![Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp###
( Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización entrenamiento y aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de innovación tecnológica y dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en arquitectura de sistemas y diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica; mientras que el camino de implementación de Gensyn y Flock.io es relativamente claro, ya se pueden observar avances preliminares en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías clave 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 Descentralización.
)# Prime Intellect: Pionero de redes de colaboración 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 cualquiera participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera, a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir un sistema de entrenamiento de IA con descentralización que tenga verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo.
Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave
![Evolución del Paradigma de Entrenamiento de IA: de un Control Centralizado a una Revolución Tecnológica de Colaboración Descentralizada]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp###
二、Prime Intellect entrenamiento clave mecanismo detallado
PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado
PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore 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 lograr entrenamiento flexible en entornos sin programación centralizada, reduciendo tanto la complejidad del sistema como sentando las bases para soportar múltiples tareas en paralelo y la evolución de estrategias.
TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC(Observación de Confianza y Verificación de Localidad) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje efectivo de estrategias basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del modelo, sino que analiza la trayectoria de consistencia local entre "secuencias de observación ↔ actualización de estrategia" para completar la verificación de estructura ligera. 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 distribución de recompensas de entrenamiento sin confianza, proporcionando un camino viable para construir redes de entrenamiento colaborativo descentralizadas que sean auditables e incentivadas.
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 ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen presentando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincronizados, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo una base fundamental para construir consenso de pesos estable y para la iteración continua del entrenamiento.
OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona escasa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind. Está diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como la limitación de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo topologías dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así los altos costos de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo a través de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que las GPU de consumo y los dispositivos de borde participen de manera estable en las tareas de entrenamiento, aumentando significativamente la accesibilidad del 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 desarrollada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda que presentan bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo). PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de las redes 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 necesidad de confianza.
Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles
Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera 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 reales".
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 por refuerzo del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con parámetros.