O Santo Graal da Crypto AI: Exploração na Fronteira do Treinamento Descentralizado

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

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de clusters, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o ideal, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas ao mesmo tempo enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e risco de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente. 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 em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, utilizando a 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 diferentes dados e os parâmetros são compartilhados, sendo necessário corresponder os pesos do modelo.
• Paralelismo de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando uma forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada dos cálculos matriciais, aumentando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos, como (GPT-4, Gemini, LLaMA, etc., são treinados dessa forma.

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A Descentralização no 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, normalmente através de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptografados para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e segmentação dos dispositivos: alta dificuldade de coordenação entre dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na segmentação de tarefas.
• Gargalo na eficiência da comunicação: a comunicação na rede é instável, e o gargalo na sincronização de gradientes é evidente
• Falta de Execução Confiável: Falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós estão realmente participando do cálculo.
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de exceções são complexos

A formação descentralizada pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar o modelo em conjunto, mas a "verdadeira formação descentralizada em grande escala viável" continua a ser um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos, entre outros aspectos, mas a capacidade de "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + garantir resultados corretos" ainda se encontra na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre a distribuição e a Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que valorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças ). O aprendizado federado possui uma estrutura de engenharia de treinamento distribuído e capacidade de colaboração local, enquanto também possui a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável e não possui características de total abertura e resistência à censura. Pode ser considerado uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, 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, altas exigências de recursos ou dificuldades 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 geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em redes abertas; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania (, como saúde, finanças e dados confidenciais ), são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, tornando impossível o compartilhamento aberto; e tarefas ( que carecem de uma base de incentivo à colaboração, como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos ), carecem de motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento é um falso problema. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a Descentralização do treinamento 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 baseadas em crowdsourcing de dados, 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 tolerância a poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolo Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda do treinamento descentralizado e da aprendizagem federada, os principais projetos de blockchain representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação tecnológica e da dificuldade de implementação engenharia, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram 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 progresso inicial em engenharia. Este artigo irá analisar, sucessivamente, as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares dentro do sistema de treinamento de IA descentralizado.

( Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetórias de treinamento verificáveis

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 criar um sistema de treinamento de IA descentralizado com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos 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, Explicação detalhada dos mecanismos-chave de treinamento da Prime Intellect

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

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, raciocínio e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente localmente e colabore através de interfaces padronizadas com mecanismos de validação e agregação. Em comparação com o fluxo de aprendizado supervisionado tradicional, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo a base para suportar a execução paralela de múltiplas tarefas e a evolução de estratégias.

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#TOPLOC:Mecanismo de validação de comportamento de treinamento leve

TOPLOC(Observação Confiável & Verificação de Localidade) é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pelo Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de política eficaz baseado em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo do modelo completo, mas completa a verificação da estrutura leve analisando a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de política". 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, fornecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

#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, possuem largura de banda limitada e estados de nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós submetam atualizações parciais de forma contínua mesmo 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 central para construir um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

#OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é um framework de otimização de comunicação, desenvolvido e open source pela equipe Prime Intellect, baseado na filosofia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetado 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, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global ao construir topologias esparsas como Ring, Expander e Small-World, 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 acessibilidade ao treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

#PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL(Prime Collective Communication Library) é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida 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, Gloo) em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologia esparsa, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo o componente de base que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda e a compatibilidade entre dispositivos na rede de treinamento, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

(# 03、Prime Intellect incentivos na rede e divisão de funções

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 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 observar a trajetória
• Nodos de verificação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e da agregação de estratégias.

O fluxo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação de trajetórias, agregação de pesos )SHARDCAST### e distribuição de recompensas, formando um ciclo em torno do "comportamento de treinamento real".