Evolução dos paradigmas de treinamento de IA: de controle centralizado à revolução tecnológica da colaboração descentralizada

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando 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 requer um investimento contínuo de grande capacidade computacional, processos complexos 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 dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e treinamento descentralizado, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster local de alto desempenho, completando todo o fluxo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda coordenação permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o melhor desempenho, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, com vantagens de alta eficiência e recursos controláveis, mas também apresenta 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, e seu núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar as limitações de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, frequentemente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, coordenado pelo nó principal que unifica as várias subtarefas por meio da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, requer correspondência de pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós para alcançar uma forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, melhorando o grau de paralelismo

O treino distribuído é uma combinação de "controlo centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários "escritórios" para concluir tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos grandes são treinados desta forma.

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Suas características centrais incluem: vários nós que não confiam uns nos outros colaborando para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente por meio de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades de heterogeneidade e segmentação de dispositivos: a coordenação de dispositivos heterogêneos é difícil, e a eficiência da segmentação de tarefas é baixa.
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação de rede é instável, o gargalo de sincronização de gradiente é evidente
• Falta de execução confiável: falta de ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um despachante central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de retrocesso de exceções são complexos.

Descentralização do treinamento pode ser entendido como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo em colaboração, mas a "verdadeira descentralização em larga escala do treinamento" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros aspectos, mas a possibilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está em 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 a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável, não possuindo 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 suave em relação a tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica de paradigmas de treinamento de IA( Arquitetura técnica × Incentivo à confiança × Características de aplicação)

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, às altas exigências de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser concluído 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, tornando difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas que carecem de incentivos de colaboração não têm motivação externa para a participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja um falso enunciado. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, o treinamento descentralizado mostra perspectivas claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, treinamento e rotulagem de dados crowdsourced, treinamento de pequenos modelos de base com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características que toleram poder computacional heterogêneo, tornando-as muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos e outros métodos.

Visão geral da adaptabilidade das tarefas de treino de Descentralização

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, no campo de treinamento descentralizado e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação técnica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai apresentaram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de ponta da pesquisa teórica atual; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progressos iniciais em engenharia. Este artigo irá analisar sucessivamente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, além de explorar suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizado.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizagem reforçada verificável de trajetória de treino

A Prime Intellect está comprometida em 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 descentralizado, com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo, através de três módulos principais: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Um. Estrutura da pilha de protocolos Prime Intellect e valor dos módulos chave

II. Explicação detalhada dos mecanismos-chave do treinamento Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplada

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 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 possa completar o ciclo de tarefas de forma independente localmente e colaborar com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar múltiplas tarefas em paralelo e evolução de estratégias.

TOPLOC: mecanismo leve de validação de comportamento de treino

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

SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de pesos assíncronos

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

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Espalhada

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 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 o alto custo de comunicação da sincronização global, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e mecanismos de tolerância a falhas, OpenDiLoCo permite que GPUs de nível de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para construir uma rede de treinamento descentralizada.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve projetada 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 fundamental que sustenta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda e a compatibilidade dos dispositivos na rede de treinamento, abrindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para a construção de uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, a rede de incentivos Prime Intellect e a divisão de papéis

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com mecanismos 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 categorias de papéis principais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treinamento, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, submeter atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: usa o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar no cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

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

Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável.

A 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 a partir de nós descentralizados assíncronos e sem confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos com GPU espalhados por três continentes, utilizando uma arquitetura totalmente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade de redes de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também é a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra o PRIME-RL,