Nueva paradigma de entrenamiento de IA: exploración de la vanguardia en la Descentralización de entrenamientos
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad y el efecto de aplicación del modelo. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento necesita una inversión continua de gran capacidad computacional, un complejo flujo 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 categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento en el que se enfoca este artículo, la Descentralización.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única entidad en un clúster local de alto rendimiento, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software subyacente, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas como alta eficiencia y recursos controlables; sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método 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 que se ejecuten de manera colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de 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 funciona en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina uniformemente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se deben coincidir los pesos del modelo.
Paralelismo de modelo: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
Canalización paralela: ejecución en serie por etapas, aumentando la tasa de rendimiento
Paralelismo de tensores: segmentación precisa 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 remotamente la colaboración de varios empleados en "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. Su característica central radica en: múltiples nodos que no confían entre sí ( que pueden ser computadoras personales, 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 de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
Dificultades de 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 de red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente
Falta de ejecución confiable: falta de un entorno de ejecución confiable, lo que dificulta verificar si los nodos realmente participan en el cálculo.
Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de retroceso de excepciones son complejos
La formación en Descentralización puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación Descentralización a gran escala que funciona" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que involucra arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y otros múltiples niveles, pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una 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 del modelo. Es aplicable en escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como la atención médica 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 la ventaja 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. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de 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 transitorio en la industria.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
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 la alta demanda de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para llevarse a cabo de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria gráfica, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; tareas como ) que tienen fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía, como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; y tareas como ) que carecen de incentivos de colaboración, como el entrenamiento de modelos de código cerrado de empresas o prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la Descentralización del entrenamiento sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la Descentralización del entrenamiento muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a 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.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Actualmente, en el campo 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 numerosas exploraciones originales en el diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io presentan rutas de implementación relativamente claras, ya mostrando avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y discutirá además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
) Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables en la trayectoria 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 crear un sistema de entrenamiento de IA descentralizado, verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02, Explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tarea 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 su 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 implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC)Observación de Confianza y Verificación de Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje 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, lo que es una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino factible para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditada y incentivada.
![El Santo Grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
#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 nodo variables. Combina el mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva 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 Descentralización, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continua.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración en la vanguardia del entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
#OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado 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 desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como las limitaciones 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 el alto costo de comunicación de la sincronización global, y logrando un entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Al combinar actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs 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 descentralizada, con el objetivo de abordar los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de baja banda ancha. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente 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 con los dispositivos, abriendo la comunicación "última milla" para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.
![El Santo Grial de Crypto AI: Descentralización en la exploración de vanguardia])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a562dacd6fc5420f2afd895664b6be65.webp(
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a 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 actualización de pesos y trayectoria de observación
Nodos de verificación: usar el mecanismo TOPLOC para verificar
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.
18 me gusta
Recompensa
18
4
Compartir
Comentar
0/400
GasBankrupter
· 08-04 21:02
¿Por qué sigue siendo tan cara la Potencia computacional...? Estoy perdiendo mucho.
Ver originalesResponder0
liquidation_surfer
· 08-04 01:17
Puf, otro que juega a la descentralización.
Ver originalesResponder0
SmartContractPhobia
· 08-04 00:53
Tsk, ¿no crees que las tarjetas de minería son lo suficientemente calientes?
Descentralización AI entrenamiento vanguardia exploración: Prime Intellect lidera nuevo paradigma
Nueva paradigma de entrenamiento de IA: exploración de la vanguardia en la Descentralización de entrenamientos
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad y el efecto de aplicación del modelo. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento necesita una inversión continua de gran capacidad computacional, un complejo flujo 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 categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento en el que se enfoca este artículo, la Descentralización.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única entidad en un clúster local de alto rendimiento, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software subyacente, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas como alta eficiencia y recursos controlables; sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.
El entrenamiento distribuido es el método 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 que se ejecuten de manera colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de 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 funciona en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina uniformemente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados en "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. Su característica central radica en: múltiples nodos que no confían entre sí ( que pueden ser computadoras personales, 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 de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La formación en Descentralización puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación Descentralización a gran escala que funciona" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que involucra arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y otros múltiples niveles, pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una 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 del modelo. Es aplicable en escenarios que priorizan el cumplimiento de la privacidad, como la atención médica 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 la ventaja 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. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de 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 transitorio en la industria.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(
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 la alta demanda de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para llevarse a cabo de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria gráfica, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; tareas como ) que tienen fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía, como la medicina, las finanzas y los datos confidenciales (, están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; y tareas como ) que carecen de incentivos de colaboración, como el entrenamiento de modelos de código cerrado de empresas o prototipos internos (, carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la Descentralización del entrenamiento sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la Descentralización del entrenamiento muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO (, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a 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.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Descentralización entrenamiento clásicos proyectos análisis
Actualmente, en el campo 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 numerosas exploraciones originales en el diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io presentan rutas de implementación relativamente claras, ya mostrando avances ingenieriles preliminares. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y discutirá además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.
) Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables en la trayectoria 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 crear un sistema de entrenamiento de IA descentralizado, verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
)# 02, Explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect
#PRIME-RL: Arquitectura de tarea 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 su 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 implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC)Observación de Confianza y Verificación de Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje 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, lo que es una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino factible para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditada y incentivada.
![El Santo Grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
#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 nodo variables. Combina el mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva 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 Descentralización, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continua.
![El Santo Grial de Crypto AI: Exploración en la vanguardia del entrenamiento Descentralización])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f86b109da66a0a4c9239221650a4a0a8.webp(
#OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa
OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado 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 desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como las limitaciones 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 el alto costo de comunicación de la sincronización global, y logrando un entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Al combinar actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs 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 descentralizada, con el objetivo de abordar los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de baja banda ancha. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente 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 con los dispositivos, abriendo la comunicación "última milla" para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.
![El Santo Grial de Crypto AI: Descentralización en la exploración de vanguardia])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a562dacd6fc5420f2afd895664b6be65.webp(
)# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles
Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo opera en base a tres tipos de roles centrales: