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 etapa que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e a eficácia da aplicação prática. Comparado à chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, 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 do paradigma de 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, onde uma única instituição completa todo o processo de treinamento em um cluster local de alto desempenho, coordenando a operação de todos os componentes, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até o framework de treinamento, por meio de 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 larga escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também enfrentando 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 que executam de forma 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 instituições centralizadas, frequentemente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de bus de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Dados paralelos: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, é necessário corresponder os pesos do modelo
• Paralelismo de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade;
• Pipeline paralelo: execução em série em etapas, 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 distribuída", análogo a um mesmo chefe que comanda remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos 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 uns nos outros colaboram para completar a tarefa de treinamento sem um coordenador central, geralmente por meio de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e colaboração, e com o auxílio de mecanismos de incentivo criptográfico que garantem a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade de heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas;
• Gargalos de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalos de sincronização de gradientes são evidentes;
• 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 despachante central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de retrocesso de exceções são complexos.

Descentralização do treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar o modelo em colaboração, mas a "verdadeira viabilidade do treinamento descentralizado em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmico, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e várias outras áreas. No entanto, a questão de saber se pode "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + garantir resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

A aprendizagem federada, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a preservação local dos dados e a agregação centralizada dos parâmetros do 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, enquanto também goza das vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de entidades confiáveis de coordenação, 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 moderada em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

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, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, é naturalmente inadequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e desconfiados. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com forte restrição de privacidade de dados e soberania são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, impossibilitando o compartilhamento aberto; e tarefas que carecem de uma base de incentivo à colaboração não têm motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja uma pseudoquestão. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, o treinamento descentralizado demonstra uma clara perspectiva de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento posterior de alinhamento comportamental, treinamento e anotação de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos de base com controle de recursos, bem como cenários de treinamento colaborativo envolvendo dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e tolerância a 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, na vanguarda do treinamento descentralizado e da aprendizagem federada, 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 de engenharia, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em termos de arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica de ponta atuais; enquanto Gensyn e Flock.io possuem caminhos de implementação relativamente claros, já sendo possível observar progressos iniciais na engenharia. Este artigo irá analisar sucessivamente as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás destes cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA descentralizado.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizado reforçado com trajetória de treino verificável

A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treino de IA que não requer confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treino e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera construir um sistema de treino de IA descentralizado, com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo, através de três módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

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 meio de nós descentralizados, assíncronos e sem necessidade de confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi concluído com o treinamento colaborativo de mais de 100 nós heterogêneos com GPU em três continentes, utilizando uma arquitetura totalmente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade de uma rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolo essenciais como PRIME-RL (estrutura de treinamento assíncrona), TOPLOC (verificação de comportamento de treinamento) e SHARDCAST (agregação de pesos assíncrona), marcando a primeira realização da abertura, verificabilidade e ciclo de incentivo econômico no processo de treinamento de uma rede descentralizada.

Em termos de desempenho, o INTELLECT-2 é baseado no QwQ-32B e passou por um treinamento RL especializado em código e matemática, estando na vanguarda dos modelos de ajuste fino de RL de código aberto atualmente. Embora ainda não tenha superado modelos fechados como GPT-4 ou Gemini, seu verdadeiro significado reside no fato de que: é o primeiro experimento de modelo descentralizado do mundo com um processo de treinamento completo que é reprodutível, verificável e auditável. O Prime Intellect não apenas tornou o modelo de código aberto, mas o mais importante é que abriu o próprio processo de treinamento - os dados de treinamento, as trajetórias de atualização de estratégia, o processo de validação e a lógica de agregação são todos transparentes e verificáveis, construindo um protótipo de rede de treinamento descentralizada em que todos podem participar, colaborar de forma confiável e compartilhar os lucros.

Pluralis: Explorador de paradigmas de treinamento colaborativo entre modelos assíncronos e compressão estrutural

Pluralis é um projeto de IA Web3 focado em "redes de treinamento colaborativo confiáveis", cujo objetivo central é promover um paradigma de treinamento de modelo descentralizado, de participação aberta e com mecanismos de incentivo a longo prazo. Diferente dos caminhos de treinamento centralizados ou fechados atualmente predominantes, Pluralis propõe um novo conceito chamado Protocol Learning (Aprendizado de Protocólo): "protocolar" o processo de treinamento de modelo, construindo um sistema de treinamento aberto com um ciclo de incentivo interno através de mecanismos de colaboração verificáveis e mapeamento de propriedade do modelo.

O Protocol Learning proposto pela Pluralis contém três pilares-chave:

• Modelo não extraível: o modelo é distribuído em fragmentos entre vários nós, e nenhum nó único consegue restaurar o peso completo, mantendo-o como código fechado. Este design faz com que o modelo se torne naturalmente um "ativo dentro do protocolo", permitindo o controle de credenciais de acesso, proteção contra vazamentos e vinculação de direitos de receita.
• Treinamento paralelo de modelos baseado na internet: através do mecanismo de paralelismo de modelo Pipeline assíncrono (arquitetura SWARM), diferentes nós possuem apenas uma parte dos pesos e colaboram para completar o treinamento ou a inferência através de uma rede de baixa largura de banda.
• Modelo de distribuição da propriedade por contribuições: Todos os nós participantes obtêm uma parte da propriedade do modelo com base nas suas contribuições de treino, desfrutando assim de uma participação nos lucros futuros e direito de governança do protocolo.

Pluralis estabelece claramente o "modelo assíncrono em paralelo" como a sua direção central, enfatizando as seguintes vantagens em relação à paralelização de dados:

• Suporte a redes de baixa largura de banda e nós não consistentes;
• Dispositivos heterogéneos adaptáveis, permitindo a participação de GPUs de consumo;
• Naturalmente possui capacidade de agendamento flexível, suportando nós frequentemente online/offline;
• Três grandes pontos de ruptura: compressão de estrutura + atualização assíncrona + inextractionabilidade de peso.

Gensyn: Camada de protocolo de treino descentralizado impulsionada por execução verificável

Gensyn é um projeto de IA Web3 focado em "execução confiável de tarefas de treinamento de aprendizado profundo", cujo núcleo não está na reestruturação da arquitetura do modelo ou nos paradigmas de treinamento, mas sim na construção de uma rede de execução de treinamento distribuído verificável que possui um fluxo completo de "distribuição de tarefas + execução de treinamento + validação de resultados + incentivos justos". Através do design de arquitetura de treinamento off-chain + verificação on-chain, Gensyn estabelece um mercado de treinamento global eficiente, aberto e incentivável, tornando "treinamento é mineração" uma realidade.

Gensyn não é "como treinar", mas sim "quem treina, como validar, como repartir lucros" a infraestrutura. A sua essência é um protocolo de computação verificável para tarefas de treinamento, que resolve principalmente:

• Quem vai executar a tarefa de treinamento (distribuição de poder de cálculo e correspondência dinâmica)
• Como verificar o resultado da execução (sem recontagem total, apenas verificar operadores em disputa)
• Como distribuir os rendimentos de treino (Stake, Slashing e mecanismos de jogo de múltiplos papéis)

A rede Gensyn introduz quatro tipos de participantes:

• Submissor: publicar a tarefa de treino, definir a estrutura e o orçamento;
• Solver: Executar tarefas de treino, submeter resultados;
• Verifier: Verificar o comportamento de treinamento, garantindo que seja conforme e eficaz;
• Denunciante: desafiar o validador, obter recompensas de arbitragem ou assumir penalidades.

Este mecanismo é inspirado no design de jogos econômicos do Truebit, incentivando a colaboração honesta dos participantes através da inserção forçada de erros + arbitragem aleatória, garantindo o funcionamento confiável da rede.

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