Evolución de los Paradigmas de Entrenamiento de IA: De Control Centralizado a una Revolución Tecnológica de 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 tecnológica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de la aplicación práctica. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en potencia de cálculo, complejos flujos de procesamiento de datos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, 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 tipos: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una única entidad dentro de un clúster de alto rendimiento local, abarcando todo el proceso de entrenamiento, desde hardware ( como NVIDIA GPU ), software subyacente ( CUDA, cuDNN ), sistemas de programación de clústeres ( como Kubernetes ), hasta el marco de entrenamiento ( como PyTorch ) basado en el backend NCCL, todos los componentes son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT, Gemini, con ventajas de alta eficiencia y control de recursos, pero al mismo tiempo presenta 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. Su núcleo consiste en 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 en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", en general sigue estando controlado, programado y sincronizado por instituciones centralizadas, a menudo funcionando en entornos de red local de alta velocidad. A través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, el nodo principal coordina de manera unificada las diversas subtareas. Los métodos más comunes incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, es necesario que coincidan los pesos del modelo.
• Paralelización 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 rendimiento
• 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", análoga a un mismo jefe que dirige de forma remota la colaboración de varios empleados en "oficinas" para completar una tarea. Actualmente, casi todos los modelos grandes más importantes (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.

La Descentralización del entrenamiento representa un camino hacia el 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 en la realización de tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos para la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades en la heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad para coordinar 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.
• Ejecución confiable faltante: 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 reversión de excepciones son complejos

La Descentralización del entrenamiento 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 descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistemático, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la verificación de modelos. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivación a la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una forma de transición entre la distribución y la Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como la medicina y las 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 la dispersión de datos en el entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de la privacidad, siendo relativamente moderado en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que lo hace más adecuado como una arquitectura de despliegue transitoria en la industria.

) Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ### Arquitectura técnica × Descentralización de confianza × Características de aplicación (

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) Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales

Desde la perspectiva del paradigma de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, las altas demandas de recursos o la gran dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, 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 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 compartición abierta; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración ), como el modelo cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estos límites conforman las restricciones reales actuales del entrenamiento descentralizado.

Pero esto no significa que el entrenamiento descentralizado sea un sofisma. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, el entrenamiento descentralizado muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitándose a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento como RLHF, DPO), tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños con control de recursos, y escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente presentan características de alta paralelización, bajo 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.

(# Resumen de la adaptabilidad de las tareas de entrenamiento de Descentralización

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( Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de 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 la innovación técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto una cantidad significativa de exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. 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 colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por su contribución computacional. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA con Descentralización, 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

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Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado 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 preferente, 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 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 un entrenamiento flexible en entornos sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC(Observación Confiable y Verificación de Políticas-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 políticas efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de políticas". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y ofrece un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación 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, tienen ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina un mecanismo de propagación de gossip y estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o síncronos de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y la iteración de entrenamiento continuo.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de forma 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 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 los altos costos de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con la dependencia de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y un mecanismo 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 participación en el entrenamiento colaborativo global, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda en bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo). PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, y es el componente subyacente que respalda 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, facilitando la comunicación en la "última milla" para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin 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, lo que permite a cualquiera 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 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".

Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable

Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es todo