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 más recursos consume y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos de 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, flujos de procesamiento de datos complejos 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 de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es el método tradicional más común, realizado por una única institución dentro de un clúster local de alto rendimiento, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, hasta 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 permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, 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, su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en un sentido físico, en general, sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, funcionando comúnmente en un entorno de red local de alta velocidad, a través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, siendo el nodo principal quien coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, es necesario que coincidan 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, aumenta el rendimiento;
Paralelismo de tensores: segmentación fina 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 que dirige de forma remota la colaboración de varios empleados en "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los principales modelos grandes se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizan mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades en la heterogeneidad de dispositivos y en la división de tareas: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la división 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;
Ejecución confiable ausente: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo;
Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos.
El entrenamiento de Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento a gran escala Descentralización" sigue siendo un desafío de ingeniería sistemático que involucra arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, entre otros niveles. Sin embargo, si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que disfruta de la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero sigue dependiendo de partes coordinadoras confiables, por lo que no tiene características de apertura total y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y el mecanismo de comunicación, siendo más apropiado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva de los paradigmas de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, a las altas demandas de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. 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 la segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía se ven limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide la apertura y el intercambio; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Esto incluye, entre otros: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo 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.
Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado 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 investigación teórica de vanguardia; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden observar avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará más a fondo sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
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 que no requiere confianza, permitiendo que cualquiera 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 tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
I. Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de 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 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 de manera independiente el ciclo de tareas localmente 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 no solo reduce la complejidad del sistema, sino que 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 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 de la recomputación del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando las trayectorias de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que es una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivable.
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 cambiantes. Combina mecanismos de propagación gossip y estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincronizados, 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 asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar 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 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 los 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, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para un entorno de entrenamiento de IA descentralizado, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales 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 ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables. Es un componente fundamental que sostiene la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad de 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, Red de Incentivos Prime Intellect 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 basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona 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 peso y trayectoria 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 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, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU repartidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la Descentralización.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
9 me gusta
Recompensa
9
6
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
Whale_Whisperer
· 08-12 12:33
¿Es demasiado caro esto?
Ver originalesResponder0
MemeCurator
· 08-12 12:10
Entrenar y gastar dinero suena doloroso.
Ver originalesResponder0
LazyDevMiner
· 08-09 17:17
El entrenamiento de modelos quema mucho dinero, los pobres no pueden jugar.
Ver originalesResponder0
Degentleman
· 08-09 17:12
Los hermanos de los pequeños estudios que no pueden jugar en modo centralizado se han ido a jugar a la federación.
Ver originalesResponder0
DefiPlaybook
· 08-09 17:10
¿La formación aún no está Descentralización? ¿No es esto equivalente a poner todos los contratos inteligentes en aws?
Revolución del entrenamiento de IA: la evolución tecnológica de la centralización a la Descentralización
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 más recursos consume y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y los efectos de 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, flujos de procesamiento de datos complejos 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 de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es el método tradicional más común, realizado por una única institución dentro de un clúster local de alto rendimiento, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, hasta 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 permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, 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, su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en un sentido físico, en general, sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, funcionando comúnmente en un entorno de red local de alta velocidad, a través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, siendo el nodo principal quien coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige de forma remota la colaboración de varios empleados en "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los principales modelos grandes se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizan mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
El entrenamiento de Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento a gran escala Descentralización" sigue siendo un desafío de ingeniería sistemático que involucra arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, entre otros niveles. Sin embargo, si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.
El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que disfruta de la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero sigue dependiendo de partes coordinadoras confiables, por lo que no tiene características de apertura total y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderado en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y el mecanismo de comunicación, siendo más apropiado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales
Desde la perspectiva de los paradigmas de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, a las altas demandas de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. 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 la segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía se ven limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide la apertura y el intercambio; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.
Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y motivadoras, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Esto incluye, entre otros: ajuste fino LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo 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.
Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis
Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado 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 investigación teórica de vanguardia; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden observar avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará más a fondo sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
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 que no requiere confianza, permitiendo que cualquiera 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 tres módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
I. Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect
PRIME-RL: Arquitectura de 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 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 de manera independiente el ciclo de tareas localmente 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 no solo reduce la complejidad del sistema, sino que 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 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 de la recomputación del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando las trayectorias de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que es una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivable.
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 cambiantes. Combina mecanismos de propagación gossip y estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincronizados, 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 asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar 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 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 los 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, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizadas.
PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa
PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para un entorno de entrenamiento de IA descentralizado, con el objetivo de resolver el cuello de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales 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 ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables. Es un componente fundamental que sostiene la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad de 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, Red de Incentivos Prime Intellect 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 basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona basado en tres tipos de roles centrales:
El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la verificación de trayectorias, la agregación de pesos y la distribución de recompensas, formando un 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, el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU repartidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrales como PRIME-RL, TOPLOC y SHARDCAST, marcando la Descentralización.