Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y tiene el mayor umbral técnico, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la etapa de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, un complejo proceso de manejo de datos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado que se discute en este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución en un clúster de alto rendimiento local que completa todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software subyacente, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su mejor rendimiento, 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 de monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

El entrenamiento distribuido es el método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, y su núcleo es descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para su ejecución conjunta, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente tiene características de "Descentralización", en general, sigue siendo controlado, programado y sincronizado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión NVLink de alta velocidad, donde el nodo principal coordina de manera unificada todas las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros son compartidos y se debe 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 etapas, aumentando el rendimiento
• Paralelización de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad de la paralelización

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe dirigiendo de forma remota la colaboración de empleados de múltiples "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Sus características centrales son: múltiples nodos que no confían entre sí (, que pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ), colaborando para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante protocolos que impulsan la distribución y colaboración de tareas, 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 entre dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas.
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en 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, 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 Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento Descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos, pero la pregunta de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivo a la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en la fase 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 de modelo, siendo aplicable a escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como el ( en medicina y finanzas ). El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee las ventajas de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza, y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como un esquema de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de la privacidad, siendo relativamente suave en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento AI ( arquitectura tecnológica × 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 apropiada 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 alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectiva en redes abiertas; tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos ( como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales ) están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su uso compartido; y tareas ( que carecen de incentivos de colaboración, como los modelos de código cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos ), carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un pseudoproblema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivados, el entrenamiento de Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento posteriores de alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO), tareas de entrenamiento y etiquetado con datos crowdsourced, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, y escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades 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 vanguardia de la Descentralización del entrenamiento 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 técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros, ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías centrales y la arquitectura ingenieril detrás de estos cinco proyectos y explorará además sus diferencias y relaciones de complementariedad en el sistema de entrenamiento de IA Descentralizada.

Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trazas de entrenamiento

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Uno, Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y valor de los módulos clave

Dos, Descripción 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 entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y la participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritaria, desacoplando estructuralmente los procesos 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 con mecanismos de validación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamientos flexibles en entornos sin programación central, reduciendo la complejidad del sistema y 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 Confiable & Comprobación de 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 recalculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte la trayectoria de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en un objeto verificable, siendo una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada, auditada e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y difusión de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y con estados de nodos en constante cambio. Combina un mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo a múltiples nodos someter actualizaciones parciales de manera continua en estados desincronizados, logrando una convergencia gradual de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincrónicos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso estable de pesos y una iteración de entrenamiento continua.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicaciones desarrollado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind. Está diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos e inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así el alto costo de comunicación de la sincronización global y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con la dependencia de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participatividad del 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 por Prime Intellect para un entorno de entrenamiento de IA descentralizado, que tiene como objetivo resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo) en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede operar en GPU de consumo y nodos inestables, siendo el componente de base que apoya la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos en redes de entrenamiento, abriendo el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.

Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, 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 funciona en base a tres tipos de roles clave:

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los criterios de validación
• Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
• Nodos de validación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la 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 reales".

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