Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: Da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e a eficácia da aplicação real. Em comparação com a chamada leve na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em capacidade computacional em larga escala, processos complexos de processamento 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 da arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o 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 processo 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 colaboração maximiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de grandes modelos como GPT, Gemini, entre outros, que têm a vantagem 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 forma principal de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, frequentemente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina parâmetros de dados diferentes compartilhando pesos do modelo, necessitando de correspondência.
• Paralelismo de modelos: 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.

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução descentralizada", comparável a um mesmo chefe a comandar remotamente múltiplos colaboradores de "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos de linguagem são treinados dessa forma.

Descentralização treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam entre si ( podem ser computadores pessoais, GPU em nuvem ou dispositivos de borda ) 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 criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios que este modelo enfrenta incluem:

• Dificuldade de heterogeneidade e segmentação de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência de segmentação de tarefas;
• Gargalo de eficiência de comunicação: a comunicação de rede é instável, e o gargalo de sincronização de gradientes é evidente;
• Falta de execução confiável: 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 rollback de exceções são complexos.

Descentralização do treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar modelos em conjunto, mas a "verdadeira e viável 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 outros múltiplos níveis. No entanto, a capacidade de "colaborar efetivamente + incentivar a honestidade + obter resultados corretos" ainda está em uma 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 do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a 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 a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte confiável para coordenação, não possuindo características de total abertura e resistência à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, com tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação relativamente moderados, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

) Descentralização treino 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 de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente 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 alta largura de banda, o que dificulta a divisão e sincronização eficaz em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania, como ### em saúde, finanças e dados confidenciais (, estão limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas sem uma base de incentivo à colaboração, como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos ), carecem de motivação para participação externa. Esses limites juntos constituem as restrições reais do treinamento descentralizado atual.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso dilema. De fato, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a Descentralização do treinamento mostra perspectivas de aplicação claras. Isso inclui, mas não se limita a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento comportamental ( como RLHF, DPO ), treinamento e anotação de dados por crowdsourcing, 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 de computação heterogêneo, tornando-as muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

( Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, no campo de formação descentralizada e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação tecnológica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais na arquitetura do sistema e design de algoritmos, representando as direções de ponta da pesquisa teórica atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já sendo possível observar progressos iniciais na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias e arquiteturas de engenharia centrais por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizada.

)# 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 sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treinamento e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera, através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, desenvolver um sistema de treinamento de IA descentralizado que seja verificável, aberto e com um mecanismo de incentivos completo.

Um, Estrutura da Pilha de Protocolos Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

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Dois, Explicação detalhada dos mecanismos chave do treinamento Prime Intellect

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

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada da Prime Intellect para cenários de treinamento descentralizados, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele 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 o ciclo de tarefas de forma independente em locais, e colabore com mecanismos de validação e agregação por meio de interfaces padronizadas. Em comparação com os processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em um ambiente sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar paralelismo em múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de validação de comportamento de treino leve

TOPLOC(Observação Confiável & Verificação de Localidade) é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado 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, TOPLOC não depende do recalculo de todo o modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias comportamentais do processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de 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 nó variáveis. Ele combina mecanismos de propagação gossip com estratégias de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a enviar 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 Descentralização, sendo a base fundamental para a construção de um consenso de peso estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação implementada de forma independente e de código aberto pela equipe Prime Intellect, baseada na ideia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar os desafios comuns de largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós em treinamento descentralizado. 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, e completando o treinamento colaborativo do modelo apenas com os 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 no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação fundamentais para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) 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( como NCCL e Gloo) em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradiente, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente de base que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade de dispositivos, abrindo a "última milha" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, Rede de Incentivos Prime Intellect e Divisão de Funções

O Prime Intellect construiu uma rede de treinamento 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 categorias 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 peso 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 da 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 (SHARDCAST) 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 treinamento descentralização 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 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 de GPU espalhados por três continentes, utilizando total assíncrono.