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 consume más recursos y tiene la barrera tecnológica más alta, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de la aplicación real. En comparación con la invocación ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad computacional, un proceso de manejo de datos complejo y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva del paradigma 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.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una única institución en un clúster local de alto rendimiento, donde 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, es coordinado 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 también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

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 su ejecución colaborativa, con el fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", el conjunto sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, operando comúnmente en un entorno de red local de alta velocidad. A través de la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, el nodo principal coordina de manera unificada las subtareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, es necesario que coincidan los pesos del modelo.
• Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
• Canalización paralela: ejecución en serie por etapas, mejora del rendimiento
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejorando la granularidad de la paralelización

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análoga a un mismo jefe que dirige remotamente a varios empleados de "oficina" para colaborar en la realización de tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia (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. Su característica central es: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras de hogar, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar las tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivo criptográfico 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 de red es inestable y el cuello de botella en la sincronización del gradiente es evidente.
• Ejecución confiable faltante: falta de un entorno de ejecución confiable, lo que dificulta verificar si los nodos realmente participan en el cálculo.
• Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos

La entrenamiento de Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios globales, cada uno contribuyendo con su poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento Descentralización a gran escala factible" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y validación de modelos, pero la posibilidad de "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y 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 el ( en la atención médica y las finanzas ). El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de cooperación local, al mismo tiempo que cuenta con la ventaja de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralización, 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 moderada en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

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 dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía, como la medicina, las finanzas y datos sensibles (, están restringidas por la conformidad legal y las limitaciones éticas, y no pueden ser compartidas abiertamente; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración, como el modelo cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos ), carecen de motivación para la participación externa. Estos límites en conjunto constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.

Pero esto no significa que la formación descentralizada sea una falacia. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y pueden ser incentivadas, la formación descentralizada muestra un claro potencial de aplicación. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento después de la alineación de comportamiento ( como RLHF, DPO ), tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos periféricos. Estas tareas generalmente tienen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para la formación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización entrenada 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 técnica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia en la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros, ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará 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 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.

)# 01、Estructura del stack de protocolos Prime Intellect y 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 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 el proceso de entrenamiento, razonamiento y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete el ciclo de tareas de manera independiente en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación 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 políticas.

#TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC)Observación Confiable & 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 estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo completo del modelo, 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 es una innovación clave para lograr la asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditada y motivada.

#SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la 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 descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continuo.

#OpenDiLoCo: Marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento Descentralización, como la limitación 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, Small-World, evitando así los altos costos de comunicación de la sincronización global y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con los nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos perimetrales participen de manera estable en las 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 Descentralización.

#PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) es una biblioteca de comunicación liviana diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda de bibliotecas de comunicación tradicionales( como NCCL y Gloo). PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda y la compatibilidad de dispositivos en redes de entrenamiento, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativa verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.

(# 03、Prime Intellect red de incentivos y división de roles

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquiera participar en tareas y recibir recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona 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 estándares de validación
• Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de peso y trayectoria 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 ) SHARDCAST ### y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

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