El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de aplicación. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una continua inversión de gran capacidad de cálculo, complejos procesos de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, 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.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizada por una única institución en un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, que son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia del intercambio 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 y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgo 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 las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que trabajen 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 posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y programado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando de manera unificada las subtareas desde el nodo principal. Los métodos más comunes incluyen:
Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros se comparten y se deben ajustar 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, aumentando la tasa de procesamiento
Paralelismo de tensores: segmentación detallada del cálculo matricial, mejora de la granularidad de la paralelización
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe dirigiendo remotamente la colaboración de varios empleados de "oficina" para completar tareas. Actualmente, casi todos los grandes modelos principales como (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Sus características principales son: múltiples nodos que no se fían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos en la periferia ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar 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 en la 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 reversión de excepciones son complejos
La capacitación descentralizada puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica, que involucra la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y otros niveles. Sin embargo, la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en una fase de exploración de prototipos tempranos.
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 dispersión de datos del 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 la privacidad, siendo relativamente moderada en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
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, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y no confiables. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ) como la atención médica, finanzas, datos confidenciales ( están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, y no pueden ser compartidas abiertamente; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración ) como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos ( carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un pseudoproblema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y pueden ser incentivadas, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente presentan características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la capacidad de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
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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 el punto de vista de la innovación tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto una mayor cantidad de exploraciones originales en el diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de investigación teórica más avanzadas; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, y ya se puede ver un progreso inicial 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 en la trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquiera pueda participar en el entrenamiento y obtener recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y el valor de los módulos clave
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)# 02, 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 prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite 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 reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para admitir la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
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#TOPLOC:Mecanismo de verificación del comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC)Observación de Confianza y Verificación de Política-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 estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo del modelo completo, sino que analiza las trayectorias de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia" para completar la verificación de estructura ligera. Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que constituye 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 colaborativa descentralizada que sea auditada e incentivada.
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#SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado especialmente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación de 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 métodos centralizados o síncronos de AllReduce, 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 la iteración continua del entrenamiento.
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#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 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 el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos por puntos de interrupción, 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 Descentralización, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL, Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de baja 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 fundamental 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 dispositivos, allanando el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo realmente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
)# 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 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 validación: utilizan 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 validación de trayectorias, la agregación de pesos ###SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un entorno en torno a "comportamiento de entrenamiento real".
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ser_ngmi
· 07-24 06:35
¿Reiniciar web2, verdad?
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CoinBasedThinking
· 07-22 13:38
Los novatos de Web3 realmente entienden la IA
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RugDocScientist
· 07-21 10:28
¡Eh! Las cuatro formas de entrenamiento me están mareando.
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BlockchainWorker
· 07-21 10:21
Escribir una tesis es muy profundo.
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ProveMyZK
· 07-21 10:19
¡Vaya! Este consumo de recursos es algo que un pobre no puede permitirse!
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WenMoon
· 07-21 10:16
La potencia computacional todavía no es lo suficientemente cara, ¿verdad?
Exploración de vanguardia en el entrenamiento de IA descentralizada: de la teoría a la práctica
El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto real de aplicación. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una continua inversión de gran capacidad de cálculo, complejos procesos de manejo de datos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma arquitectónico, 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.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizada por una única institución en un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, que son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia del intercambio 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 y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgo 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 las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que trabajen 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 posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y programado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando de manera unificada las subtareas desde el nodo principal. Los métodos más comunes incluyen:
El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe dirigiendo remotamente la colaboración de varios empleados de "oficina" para completar tareas. Actualmente, casi todos los grandes modelos principales como (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) se entrenan de esta manera.
La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Sus características principales son: múltiples nodos que no se fían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos en la periferia ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que distribuyen tareas y colaboran, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:
La capacitación descentralizada puede entenderse como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémica, que involucra la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos y otros niveles. Sin embargo, la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en una fase de exploración de prototipos tempranos.
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 dispersión de datos del 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 la privacidad, siendo relativamente moderada en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.
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, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y no confiables. Por ejemplo, el entrenamiento de grandes modelos a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía ) como la atención médica, finanzas, datos confidenciales ( están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, y no pueden ser compartidas abiertamente; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración ) como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos ( carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.
Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un pseudoproblema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y pueden ser incentivadas, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento ) como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con control de recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente presentan características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a la capacidad de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.
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Descentralización entrenamiento clásico proyectos 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 el punto de vista de la innovación tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto una mayor cantidad de exploraciones originales en el diseño de sistemas y algoritmos, representando las direcciones de investigación teórica más avanzadas; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, y ya se puede ver un progreso inicial 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 en la trayectoria de entrenamiento
Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquiera pueda participar en el entrenamiento y obtener recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.
01、Estructura del stack del protocolo Prime Intellect y el valor de los módulos clave
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)# 02, 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 prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite 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 reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para admitir la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.
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#TOPLOC:Mecanismo de verificación del comportamiento de entrenamiento ligero
TOPLOC)Observación de Confianza y Verificación de Política-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 estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo del modelo completo, sino que analiza las trayectorias de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia" para completar la verificación de estructura ligera. Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que constituye 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 colaborativa descentralizada que sea auditada e incentivada.
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#SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono
SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado especialmente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación de 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 métodos centralizados o síncronos de AllReduce, 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 la iteración continua del entrenamiento.
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#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 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 el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo de tolerancia a fallos por puntos de interrupción, 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 Descentralización, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL, Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de baja 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 fundamental 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 dispositivos, allanando el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo realmente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.
)# 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 funciona basado en tres tipos de roles centrales:
El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la validación de trayectorias, la agregación de pesos ###SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un entorno en torno a "comportamiento de entrenamiento real".