O Santo Graal do Crypto AI: Exploração na vanguarda do treinamento Descentralização

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Comparado com a chamada leve na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, um fluxo de processamento de dados complexo e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser classificados em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização, que é o foco principal deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizada por uma única entidade em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado 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 grande escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e recursos controláveis, mas também enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a principal abordagem para o treinamento de grandes modelos atualmente, e seu núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam em colaboração, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o conjunto ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, onde o nó principal coordena uniformemente as sub-tarefas. Os métodos principais incluem:

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

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", semelhante a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários em "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc. ) 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 ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) que colaboram na realização de tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição e a colaboração de tarefas, e com o auxílio de mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades na heterogeneidade e na divisão de tarefas: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação de rede é instável, o gargalo de sincronização de gradientes é evidente
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de rollback 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 grande desafio da descentralização do treinamento em larga escala" ainda é um desafio sistemático de engenharia, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros aspectos, mas a questão de saber se "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade de privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado 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 uma parte confiável de coordenação, não possuindo características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade de privacidade, sendo relativamente branda em tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

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Descentralização: fronteiras, oportunidades e caminhos reais de treinamento

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, às altas demandas de recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda rápida, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania ), como saúde, finanças e dados confidenciais (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas ) que carecem de incentivos à colaboração, como o treinamento de modelos de código fechado de empresas ou protótipos internos (, carecem de motivação para participação externa. Esses limites conjuntos constituem as restrições reais do treinamento descentralizado atual.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja um falso dilema. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e que podem ser incentivadas, o treinamento descentralizado mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental ) como RLHF, DPO (, tarefas de treinamento e rotulagem de dados por crowdsourcing, treinamento de modelos básicos pequenos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo envolvendo dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e tolerância a poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

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Descentralização treinamento clássicos projetos análise

Atualmente, na vanguarda da formação 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 técnica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica atuais; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já é possível observar progressos iniciais na engenharia. Este artigo analisará, sequencialmente, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorará ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

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) Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado de reforço com trajetória de treinamento verificável

A Prime Intellect está dedicada a construir uma rede de treinamento de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera construir um sistema de treinamento de IA Descentralização, com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivo completo, através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

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

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)# 02, Detalhes sobre os mecanismos-chave do treinamento do Prime Intellect

#PRIME-RL: Arquitetura de Tarefa de Aprendizado por Reforço Assíncrono Desacoplado

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de treinamento Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Adota o 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 execute ciclos de tarefas de forma independente no local e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com os processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo tanto a complexidade do sistema quanto estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

#TOPLOC:Mecanismo de verificação de comportamento de treino leve

TOPLOC###Observação Confiável & Verificação de Política-Localidade( é um mecanismo central de verificabilidade treinável proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia efetivo 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" para completar a verificação de estrutura leve. Ele converte pela primeira vez a trajetória de comportamento durante o processo de treinamento em um objeto verificável, sendo a inovação chave para a alocação de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, fornecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivada.

#SHARDCAST: Protocolo de Agregação e Propagação de Peso Assíncrono

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 um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência progressiva de pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos de AllReduce centralizados ou síncronos, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a resiliência do treinamento descentralizado, sendo a base central para construir um consenso de peso estável e iterações de treinamento contínuas.

#OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

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 treinamentos descentralizados, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando os altos custos de comunicação da sincronização global, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e mecanismos de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a participação em treinamentos colaborativos globais, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizado.

#PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA descentralizados, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais) como NCCL e Gloo( em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo operar em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo o componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Isso melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade entre dispositivos, desobstruindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

)# 03、Prime Intellect incentivos de rede e divisão de funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treino sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivos econômicos, 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 treino: executar treino local, submeter atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: usar 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, o treinamento de nós, a verificação de trajetórias, a agregação de pesos ###SHARDCAST( e a distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".

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