Descentralização treinamento: A próxima fronteira da IA

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento exige um investimento contínuo de grande capacidade computacional, um processo complexo de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e, como este artigo discute em destaque, Descentralização.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todos os processos de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, são coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração maximiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala, como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é desmembrar a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas executarem em conjunto, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora tenha características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e sincronizado por uma entidade centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, coordenado de forma unificada pelo nó principal. As principais abordagens incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados, os parâmetros são compartilhados e é necessário corresponder os pesos do modelo.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando uma forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando o grau de paralelismo

Treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe que dirige remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais modelos de linguagem são treinados dessa forma.

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros colaboram para completar a tarefa de treinamento sem um coordenador central, geralmente por meio de protocolos que impulsionam a distribuição e colaboração de tarefas, e com a ajuda de mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios que esse modelo enfrenta incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e fragmentação de dispositivos: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na fragmentação de tarefas
• Gargalo de eficiência na comunicação: a comunicação pela rede é instável, e o gargalo de sincronização de gradientes é evidente
• Execução confiável em falta: falta de um ambiente de execução confiável, dificultando a verificação se os nós realmente participam do cálculo.
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de retrocesso de exceções são complexos

Descentralização do treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo em colaboração, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em larga escala que é viável" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros vários níveis, mas se é possível "colaborar efetivamente + incentivar a honestidade + garantir resultados corretos" ainda está na fase de exploração de protótipos iniciais.

A aprendizagem federada, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo adequada para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade. A aprendizagem federada possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que possui as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de partes confiáveis para coordenação, não apresentando características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser vista como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderada em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, à alta demanda por recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é intrinsecamente adequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e de confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos muitas vezes depende de alta memória, baixa latência e largura de banda rápida, sendo difícil dividir e sincronizar de forma eficaz em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania estão limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de uma base de incentivos de colaboração não têm motivação externa para participação. Essas limitações em conjunto constituem as restrições reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso enunciado. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e podem ser incentivadas, a Descentralização do treinamento mostra perspectivas claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajustes finos LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, tarefas de treinamento e anotação de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos de base com controle de recursos, bem como cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem características de alta paralelização, baixa acoplamento e tolerância a potências computacionais heterogêneas, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássicos projetos análise

Atualmente, na vanguarda do treinamento Descentralização e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação tecnológica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm um caminho de implementação relativamente claro, já sendo possível ver um progresso inicial na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetórias de treinamento verificáveis

A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treinamento de IA que não requer confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect pretende, através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir um sistema de treinamento de IA descentralizado que tenha verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo.

01、Estrutura da pilha de protocolos Prime Intellect e valor dos módulos chave

A arquitetura central do Prime Intellect inclui os seguintes módulos-chave:

• PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplado
• TOPLOC: Mecanismo de verificação de comportamento de treino leve
• SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de pesos assíncronos
• OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa
• PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

02、Detalhes sobre o mecanismo chave de treino do Prime Intellect

PRIME-RL é uma estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete ciclos de tarefas de forma independente em local, colaborando através de interfaces padronizadas com mecanismos de validação e agregação. Em comparação com processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para realizar treinamento flexível em ambientes sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para apoiar a paralelização de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.

TOPLOC é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo de todo o modelo, mas sim, através da análise da trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia", finaliza a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias comportamentais durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, proporcionando um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nó variáveis. Ele combina mecanismos de propagação gossip com estratégias de sincronização local, permitindo que vários nós continuem a submeter atualizações parciais em estados de não sincronização, realizando a convergência progressiva de pesos e evolução de múltiplas versões. Comparado aos métodos AllReduce centralizados ou síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base fundamental para construir consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e de código aberto implementada pela equipe Prime Intellect com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como limitações de largura de banda, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando os altos custos de comunicação da sincronização global, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a participatividade no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizado.

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizado, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente de suporte à capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade dos dispositivos, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativa verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

03、Prime Intellect incentivos de rede e divisão de papéis

Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivo econômico, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três tipos de papéis centrais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de pesos e observar trajetórias
• Nós de validação: utilizar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O fluxo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação de trajetórias, agregação de pesos e distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".

04、INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treinamento descentralizado verificável

Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado por reforço do mundo treinado por nós descentralizados assíncronos e não confiáveis, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 é treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos GPU espalhados por três continentes.