Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: Da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização que será discutido neste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware até o software de baixo nível, sistema de agendamento de cluster, e todos os componentes do framework de treinamento, são coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração otimiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, com alta eficiência e controle de recursos. No entanto, também apresenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.
O treinamento distribuído é a forma principal de treinamento de grandes modelos atualmente. Seu núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características de "descentralização" em termos físicos, o conjunto ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, onde o nó principal coordena uniformemente as sub-tarefas. Os métodos principais incluem:
Paralelismo de dados: cada nó treina parâmetros de dados diferentes compartilhando, sendo necessário corresponder os pesos do modelo
Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando uma forte escalabilidade;
Pipeline em paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência;
Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo matricial, aumentando o grau de paralelismo.
O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análoga a um mesmo chefe que coordena remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para concluir uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos são treinados dessa maneira.
A descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Suas características principais são: múltiplos nós que não confiam uns nos outros ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição e a colaboração de tarefas, e com a ajuda de mecanismos de incentivo criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:
Dificuldade de heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência de divisão de tarefas;
Gargalos de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalos de sincronização de gradientes são evidentes;
Falta de Execução Confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam do cálculo;
Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de exceções são complexos.
A formação em Descentralização pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de cálculo para treinar modelos em colaboração, mas a "verdadeira formação descentralizada em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros níveis. No entanto, a questão de saber se é possível "colaborar efetivamente + incentivar a honestidade + obter resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.
O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuição e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado possui uma estrutura de engenharia de treinamento distribuído e capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que aproveita a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de um agente de coordenação confiável, não possuindo características de total abertura e resistência à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em relação a tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.
) Tabela de comparação panorâmica de paradigmas de treinamento de IA### Arquitetura técnica × Incentivos de confiança × Características de aplicação(
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) Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais
Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania ###, como saúde, finanças e dados sensíveis (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, impossibilitando o compartilhamento aberto; e tarefas ) que carecem de uma base de incentivos à colaboração, como o treinamento de modelos de código fechado de empresas ou protótipos internos (, carecem de motivação para participação externa. Essas fronteiras juntas constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atual.
Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso dilema. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a Descentralização do treinamento apresenta perspectivas claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento ) como RLHF, DPO(, tarefas de treinamento e anotação de dados por crowdsourcing, treinamento de modelos básicos pequenos com recursos controláveis, e cenários de treinamento colaborativo envolvendo dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características de tolerância a capacidades computacionais heterogêneas, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.
)# Visão Geral da Adaptabilidade das Tarefas de Treinamento de Descentralização
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) Descentralização treinamento clássico projeto análise
Atualmente, nos campos de Descentralização de treinamento e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação técnica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai apresentaram muitas explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica na vanguarda atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já é possível ver progresso inicial na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizado.
Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizagem reforçada com trajetória de treinamento verificável
A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treino de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe no treino e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera construir um sistema de treino de IA descentralizado com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo através de três módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Um, a estrutura da pilha do protocolo Prime Intellect e o valor dos módulos chave
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II. Explicação detalhada dos mecanismos-chave de treinamento do Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplado
PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização de treinamento, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente em sua localização, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Comparado aos processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.
TOPLOC:Mecanismo de validação de comportamento de treino leve
TOPLOC)Observação Confiável & Verificação de Localidade( é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou o aprendizado de estratégia de forma eficaz com base em dados de observação. Diferente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo de todo o modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a alocação de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, proporcionando um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de peso assíncrono
SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nó variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que vários nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência gradual dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou AllReduce síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base central para construir um consenso de peso estável e iterações de treinamento contínuas.
OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa
OpenDiLoCo é um framework de otimização de comunicação desenvolvido e open-source pela equipe Prime Intellect, baseado no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetado especificamente para enfrentar os desafios comuns de treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura baseia-se na paralelização de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando os altos custos de comunicação da sincronização global, realizando o treinamento colaborativo do modelo apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a participação em treinamentos colaborativos globais, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa
PCCL)Biblioteca de Comunicação Coletiva Prime( é uma biblioteca de comunicação leve criada pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA Descentralização, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais) como NCCL, Gloo( em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Isso melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade do dispositivo, abrindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.
Três, a rede de incentivos Prime Intellect e a divisão de papéis
Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissões, verificável e com um mecanismo de incentivos econômicos, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias de papéis principais:
Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treinamento, modelo inicial, função de recompensa e critérios de validação
Nós de treino: executar treino local, submeter atualizações de peso e trajetórias de observação
Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.
O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação de trajetórias, agregação de pesos )SHARDCAST( e distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".
![Evolução do Paradigma de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Técnica da Descentralização Colaborativa])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável
Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado reforçado do mundo treinado por nós assíncronos e descentralizados, sem necessidade de confiança, com parâmetros.
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Revolução do Paradigma de Treinamento de IA: Da Controle Centralizado à Colaboração Descentralizada na Evolução Tecnológica
Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: Da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização que será discutido neste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware até o software de baixo nível, sistema de agendamento de cluster, e todos os componentes do framework de treinamento, são coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração otimiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, com alta eficiência e controle de recursos. No entanto, também apresenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.
O treinamento distribuído é a forma principal de treinamento de grandes modelos atualmente. Seu núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características de "descentralização" em termos físicos, o conjunto ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, onde o nó principal coordena uniformemente as sub-tarefas. Os métodos principais incluem:
O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análoga a um mesmo chefe que coordena remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para concluir uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos são treinados dessa maneira.
A descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Suas características principais são: múltiplos nós que não confiam uns nos outros ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição e a colaboração de tarefas, e com a ajuda de mecanismos de incentivo criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:
A formação em Descentralização pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de cálculo para treinar modelos em colaboração, mas a "verdadeira formação descentralizada em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros níveis. No entanto, a questão de saber se é possível "colaborar efetivamente + incentivar a honestidade + obter resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.
O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuição e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado possui uma estrutura de engenharia de treinamento distribuído e capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que aproveita a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de um agente de coordenação confiável, não possuindo características de total abertura e resistência à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em relação a tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.
) Tabela de comparação panorâmica de paradigmas de treinamento de IA### Arquitetura técnica × Incentivos de confiança × Características de aplicação(
![Evolução do Paradigma de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica de Colaboração Descentralizada])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais
Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania ###, como saúde, finanças e dados sensíveis (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, impossibilitando o compartilhamento aberto; e tarefas ) que carecem de uma base de incentivos à colaboração, como o treinamento de modelos de código fechado de empresas ou protótipos internos (, carecem de motivação para participação externa. Essas fronteiras juntas constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atual.
Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso dilema. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a Descentralização do treinamento apresenta perspectivas claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento ) como RLHF, DPO(, tarefas de treinamento e anotação de dados por crowdsourcing, treinamento de modelos básicos pequenos com recursos controláveis, e cenários de treinamento colaborativo envolvendo dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características de tolerância a capacidades computacionais heterogêneas, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.
)# Visão Geral da Adaptabilidade das Tarefas de Treinamento de Descentralização
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) Descentralização treinamento clássico projeto análise
Atualmente, nos campos de Descentralização de treinamento e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação técnica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai apresentaram muitas explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica na vanguarda atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já é possível ver progresso inicial na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizado.
Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizagem reforçada com trajetória de treinamento verificável
A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treino de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe no treino e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera construir um sistema de treino de IA descentralizado com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo através de três módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
Um, a estrutura da pilha do protocolo Prime Intellect e o valor dos módulos chave
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II. Explicação detalhada dos mecanismos-chave de treinamento do Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplado
PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização de treinamento, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente em sua localização, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Comparado aos processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.
TOPLOC:Mecanismo de validação de comportamento de treino leve
TOPLOC)Observação Confiável & Verificação de Localidade( é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou o aprendizado de estratégia de forma eficaz com base em dados de observação. Diferente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo de todo o modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a alocação de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, proporcionando um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivada.
SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de peso assíncrono
SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nó variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que vários nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência gradual dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou AllReduce síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base central para construir um consenso de peso estável e iterações de treinamento contínuas.
OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa
OpenDiLoCo é um framework de otimização de comunicação desenvolvido e open-source pela equipe Prime Intellect, baseado no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetado especificamente para enfrentar os desafios comuns de treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura baseia-se na paralelização de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando os altos custos de comunicação da sincronização global, realizando o treinamento colaborativo do modelo apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a participação em treinamentos colaborativos globais, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa
PCCL)Biblioteca de Comunicação Coletiva Prime( é uma biblioteca de comunicação leve criada pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA Descentralização, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais) como NCCL, Gloo( em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Isso melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade do dispositivo, abrindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.
Três, a rede de incentivos Prime Intellect e a divisão de papéis
Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissões, verificável e com um mecanismo de incentivos econômicos, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias de papéis principais:
O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação de trajetórias, agregação de pesos )SHARDCAST( e distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".
![Evolução do Paradigma de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Técnica da Descentralização Colaborativa])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável
Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado reforçado do mundo treinado por nós assíncronos e descentralizados, sem necessidade de confiança, com parâmetros.