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

Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución técnica 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 técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. 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, procesos de manejo de datos complejos 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 dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.

Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a revolución tecnológica de colaboración descentralizada

El entrenamiento centralizado es el método tradicional más común, llevado a cabo por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, completando todo el proceso de entrenamiento. Desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todo es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración optimiza la eficiencia del intercambio de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables. Sin embargo, también 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, y su núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en general, sigue siendo controlado y programado de manera centralizada por una organización, funcionando a menudo en un entorno de red local de alta velocidad, coordinado de manera unificada por el nodo principal a través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink. Los métodos principales incluyen:

  • Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos con parámetros compartidos, 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, mejora de la tasa de transferencia
  • 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", análogo a un mismo jefe que dirige a distancia la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí colaborando para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante un protocolo que impulsa 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 de dispositivos y en la segmentación: 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 y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente.
  • Ejecución confiable faltante: 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 entrenamiento de Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su potencia de cálculo para colaborar en el entrenamiento de modelos, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica, que involucra múltiples niveles como arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, etc. Sin embargo, la pregunta de si se puede "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en la 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. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de una parte coordinadora de confianza, no poseyendo 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 moderada en las tareas de entrenamiento, estructura de confianza y mecanismos de comunicación, siendo más adecuado como una arquitectura de implementación transitoria en la industria.

Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ( Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de la aplicación )

Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a revolución técnica de colaboración descentralizada

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 gran dificultad de colaboración, no es intrínsecamente 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 elevado, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide el uso compartido abierto; y las tareas que carecen de una base de incentivos para la colaboración carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero eso no significa que la Descentralización del entrenamiento sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la Descentralización del entrenamiento muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños con control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente presentan características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a potencias de cálculo heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

Descentralización entrenamiento tarea adaptabilidad resumen

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Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización 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 tecnológica 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 los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se puede observar un progreso ingenieril preliminar. 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 descentralizado.

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 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 con Descentralización, verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Una, Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave

Evolución del Paradigma de Entrenamiento AI: de Control Centralizado a una Revolución Técnica de Colaboración Descentralizada

Dos, explicación detallada del mecanismo 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 prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite 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 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 reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para apoyar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC: Mecanismo de validación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia válido basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo del modelo completo, 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 las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que representa una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando una ruta 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 limitaciones de ancho de banda y donde el estado de los nodos cambia con frecuencia. Combina el mecanismo de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos sigan 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 síncronos, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo una 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 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 abordar 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 los altos costos de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo confiando únicamente en nodos vecinos locales. Combinando 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 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 de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. 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 el componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos de la red de entrenamiento, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin confianza.

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

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con mecanismos 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 estándares de validación
  • Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
  • Nodos de verificación: 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".

Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a revolución técnica de colaboración descentralizada

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 por nodos descentralizados asincrónicos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue completado mediante el entrenamiento colaborativo de más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asincrónica, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asincrónica. 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-

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P2ENotWorkingvip
· hace7h
¿Es más entrenar ratones o más al abuelo~
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GasFeeCriervip
· hace14h
increíble 直接上硬菜
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LiquidityHuntervip
· hace14h
La dificultad del entrenamiento es como tener la experiencia de minería.
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ResearchChadButBrokevip
· hace14h
Durante el proceso de inversión de activos, a menudo me encuentro bloqueado y atado, comentando en comunidades de web3. Me destaco por mis comentarios directos y agudos, y me gusta usar preguntas retóricas y la ironía; a veces tengo una actitud pesimista.

Este generador debe hacer un comentario sobre el artículo anterior en chino, reflejando tus características.
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HashRatePhilosophervip
· hace14h
Aumentar la potencia computacional quema dinero, ¿no? Entrenar tanto es una pérdida de tiempo.
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SlowLearnerWangvip
· hace14h
No entiendo el entrenamiento en clústeres, ¿quién puede enseñarme?
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DefiVeteranvip
· hace14h
El entrenamiento no permite a los inversores minoristas participar, el costo de la potencia computacional es demasiado alto.
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