Reinforcement Learning revolutioniert dezentrale KI: Von Rechennetzwerken bis hin zur intelligenten Evolution

Derzeit befindet sich die Entwicklung von KI an einem entscheidenden Wendepunkt. Große Modelle sind vom reinen “Modell-Fitting” hin zu “strukturiertem Schlussfolgern” übergegangen, wobei der Kernmotor dieser Transformation die Verstärkungslern-Technologie ist. Das Erscheinen von DeepSeek-R1 markiert die Reife dieses Wandels – Verstärkungslernen ist nicht mehr nur ein Feinabstimmungstool, sondern die primäre technische Methode zur Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeit von Systemen. Gleichzeitig hat Web3 durch dezentrale Rechennetzwerke und kryptografische Anreizsysteme die Produktionsbeziehungen für KI neu gestaltet. Das Zusammentreffen dieser beiden Kräfte führt zu unerwarteten chemischen Reaktionen: Der Bedarf des Verstärkungslernens an verteiltem Sampling, Belohnungssignalen und verifizierbarem Training passt perfekt zu den dezentralen Kollaborationsmechanismen, Incentivierung und auditierbaren Ausführungen auf der Blockchain.

In diesem Artikel werden wir von den technischen Prinzipien des Verstärkungslernens ausgehen, um die tiefere logische Ergänzung zwischen dessen Struktur und Web3 aufzuzeigen. Anhand praktischer Beispiele von Vorreiterprojekten wie Prime Intellect, Gensyn und Nous Research wird die Machbarkeit und das Potenzial dezentraler Verstärkungslern-Netzwerke demonstriert.

Drei-Schichten-Architektur des Verstärkungslernens: Von Theorie zu Anwendung

Theoretische Grundlagen: Wie treibt Verstärkungslernen die KI-Entwicklung voran?

Verstärkungslernen ist im Wesentlichen eine “Trial-and-Error”-Optimierungsparadigma. Durch den geschlossenen Kreislauf “Interaktion mit der Umwelt → Belohnung erhalten → Strategie anpassen” wird das Modell bei jeder Iteration intelligenter. Das unterscheidet sich grundlegend von traditionellem überwachten Lernen, das auf gelabelten Daten basiert – Verstärkungslernen befähigt KI, aus Erfahrung selbstständig zu lernen und sich zu verbessern.

Ein vollständiges Verstärkungslern-System umfasst drei zentrale Rollen:

• Strategie-Netzwerk: Das Entscheidungssystem, das basierend auf Umweltzuständen Aktionen generiert
• Sampling (Rollout): Der Ausführer, der mit der Umwelt interagiert und Trainingsdaten generiert
• Lerner: Derjenige, der alle Samples verarbeitet, Gradienten berechnet und die Strategie optimiert

Die wichtigste Erkenntnis lautet: Sampling kann vollständig parallel erfolgen, während Parameter-Updates zentral synchronisiert werden müssen. Diese Eigenschaft öffnet die Tür für dezentrales Training.

Überblick zum Training großer Sprachmodelle: Das Drei-Phasen-Framework

Heutige große Sprachmodelle durchlaufen drei aufeinander aufbauende Phasen, die unterschiedliche Aufgaben erfüllen:

Pre-Training – Aufbau eines Weltmodells
Auf Billionen von Texten basiert selbstüberwachtes Lernen, das die allgemeine Fähigkeit des Modells aufbaut. Diese Phase erfordert tausende GPUs in zentralisierter Architektur, verursacht hohe Kommunikationskosten (80-95 % der Gesamtkosten) und ist naturgemäß auf große Cloud-Anbieter angewiesen.

Feinabstimmung (Supervised Fine-tuning) – Einfügen spezifischer Fähigkeiten
Mit kleineren Datensätzen werden spezielle Aufgabenfähigkeiten eingebracht, was 5-15 % der Kosten ausmacht. Obwohl verteiltes Training möglich ist, erfordert die Synchronisation der Gradienten noch zentrale Koordination, was das dezentrale Potenzial begrenzt.

Post-Training – Entwicklung von Schlussfolgerungs- und Wertorientierung
Hier kommt Verstärkungslernen ins Spiel. Methoden wie RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), RLAIF (AI Feedback Reinforcement Learning), GRPO (Group Relative Policy Optimization) kommen zum Einsatz. Der Anteil an den Gesamtkosten liegt bei nur 5-10 %, doch die Fähigkeit, die Schlussfolgerungsfähigkeit, Sicherheit und Alignment deutlich zu verbessern, ist groß. Der entscheidende Vorteil: Diese Phase unterstützt natürlich asynchrones, verteiltes Ausführen. Nodes müssen nicht das vollständige Modell besitzen; durch verifizierbare Berechnungen und auf der Chain basierende Anreize entsteht ein offenes, dezentrales Trainingsnetzwerk.

Warum ist Post-Training am besten für Web3 geeignet?
Denn die Nachfrage des Verstärkungslernens nach Sampling (Rollout) ist “unendlich” – es können immer mehr Schlussfolgerungspfade generiert werden, um das Modell klüger zu machen. Sampling ist zudem die Aufgabe, die am leichtesten global verteilt werden kann, da sie wenig Kommunikation zwischen Nodes erfordert.

Entwicklung der Verstärkungslern-Technologie: Von RLHF zu GRPO

Fünf-Phasen des Verstärkungslernprozesses

Phase 1: Datengenerierung (Policy Exploration)
Das Strategiemodell generiert bei gegebenem Prompt mehrere Schlussfolgerungsketten, die als Basis für Präferenzbewertungen dienen. Die Breite dieser Exploration bestimmt die Vielfalt der möglichen Pfade.

Phase 2: Präferenzfeedback (RLHF / RLAIF)

• RLHF: Menschen bewerten die Ausgaben des Modells, wählen die bessere Antwort. Das war entscheidend für den Übergang von GPT-3.5 zu GPT-4, ist aber teuer und schwer skalierbar.
• RLAIF: Automatisierte Bewertung durch KI-Reviewer oder vordefinierte Regeln, ermöglicht Automatisierung und Skalierung. OpenAI, Anthropic, DeepSeek setzen diese Methode bereits ein.

Phase 3: Belohnungsmodellierung (Reward Modeling)

• RM: Bewertet nur das Endergebnis, gibt eine Punktzahl.
• PRM: Die Innovation von OpenAI o1 und DeepSeek-R1 – bewertet nicht nur das Ergebnis, sondern jede einzelne Schritt, jedes Token, jeden Logikabschnitt in der Kette. Im Kern “lehrt” es das Modell, richtig zu denken.

Phase 4: Verifizierbarkeit der Belohnung (Reward Verifiability)
In verteilten Umgebungen muss das Belohnungssignal aus nachvollziehbaren Regeln, Fakten oder Konsens stammen. Zero-Knowledge-Proofs (ZK) und Proofs of Learnability (PoL) bieten kryptografische Garantien, dass Belohnungen unverändert und auditierbar sind.

Phase 5: Strategische Optimierung (Policy Optimization)
Unter Anleitung des Belohnungssignals werden die Modellparameter aktualisiert. Hier gibt es die größten Streitpunkte:

• PPO: Der klassische Ansatz, stabil, aber langsam konvergierend.
• GRPO: DeepSeek-R1s Innovation – nutzt relative Vorteile innerhalb von Gruppen statt einfacher Sortierung, besser geeignet für Schlussfolgerungsaufgaben, stabileres Training.
• DPO: Kein Trajektorien-Generation, kein Belohnungsmodell, direkt auf Präferenzen optimierend, kostengünstig, aber weniger geeignet für Schlussfolgerungsfähigkeiten.

Natürliche Ergänzung von Verstärkungslernen und Web3

Physikalische Trennung von Schlussfolgerung und Training

Der Trainingsprozess des Verstärkungslernens lässt sich klar aufteilen:

• Rollout (Sampling): Datenproduktion, rechenintensiv, aber mit geringer Kommunikation, parallel auf Consumer-GPUs möglich
• Update (Optimierung): Gradientberechnung und Parameter-Synchronisation, erfordert hohe Bandbreite und zentrale Koordination

Dieses Muster entspricht der Natur von Web3-Netzwerken: Sampling wird an globale, langschwänzige GPU-Ressourcen ausgelagert, die für Beiträge belohnt werden; Parameter-Updates verbleiben bei zentralen Knoten, um stabile Konvergenz zu gewährleisten.

Verifizierbarkeit und Vertrauen

In einem permissionless Netzwerk muss “Ehrlichkeit” durch Mechanismen erzwungen werden. Zero-Knowledge-Proofs und Proofs of Learnability garantieren kryptografisch, dass:

• Schlussfolgerungen echt ausgeführt wurden
• Belohnungssignale reproduzierbar sind
• Modellgewichte nicht manipuliert wurden

Damit wandelt sich das Problem des Vertrauens in ein mathematisches.

Token-basierte Anreizmechanismen

Web3-Ökonomien verwandeln traditionelle Crowdsourcing-Modelle in selbstregulierende Märkte:

• Teilnehmer werden für das Generieren von Schlussfolgerungspfaden und qualitativ hochwertigem Feedback belohnt
• Staking-Mechanismen erzwingen, dass Teilnehmer “echtes Geld” einsetzen, um die Qualität ihrer Beiträge zu garantieren
• Slashing (Abschneiden) bei Betrug oder Manipulationen
• Das gesamte Ökosystem reguliert sich durch “Profitmotivation” – ohne zentrale Steuerung

Multi-Agent Verstärkungslernen als natürlicher Experimentierraum

Blockchain ist per se eine offene, transparente, sich ständig weiterentwickelnde Multi-Agent-Umgebung. Konten, Verträge und Agenten passen Strategien im Anreizsystem kontinuierlich an. Das bietet eine ideale Plattform für groß angelegtes Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL).

Praktische Frontlinien dezentraler Verstärkungslern-Projekte

Prime Intellect: Durchbruch bei asynchronem Verstärkungslernen

Prime Intellect baut einen globalen, offenen Rechenmarkt auf und nutzt das prime-rl-Framework für groß angelegtes, asynchrones verteiltes Verstärkungslernen.

Kerninnovation: vollständige Entkopplung
Ausführende (Rollout-Worker) und Lernende (Trainer) müssen nicht mehr synchron sein. Rollout-Worker generieren kontinuierlich Schlussfolgerungsketten und laden sie hoch, während der Trainer asynchron Daten aus einem gemeinsamen Puffer zieht, um Gradienten zu berechnen. Jeder leistungsfähige GPU kann jederzeit ein- oder aussteigen, ohne auf andere warten zu müssen.

Technische Highlights:

• Integration des vLLM-Inferenzmotors, Nutzung von PagedAttention und Batch-Streaming für extrem hohe Sampling-Throughput
• Einsatz von FSDP2-Parameter-Sharding und MoE-Sparsactivation für effizientes Training von Billionen-Modellen
• GRPO+ reduziert die Kosten des Critic-Netzwerks, passt gut zu asynchronen, hochverzögerten Umgebungen
• OpenDiLoCo-Kommunikationsprotokoll senkt den Datenverkehr über große Distanzen um mehrere Hundertfache

Ergebnis: Die INTELLECT-Modelle erreichen in heterogenen Netzwerken auf drei Kontinenten 98 % der Rechenkapazität bei nur 2 % Kommunikationsanteil. Das 106B-MoE-Modell INTELLECT-3 kommt mit nur 12B aktivierten Parametern fast an die Leistung größerer, geschlossener Modelle heran oder übertrifft sie sogar.

Gensyn: Von Schwarm-Kollaboration zu verifizierbarer Intelligenz

Gensyn nutzt RL Swarm, um dezentrales Verstärkungslernen als “Schwarm” zu gestalten: Kein zentraler Steuerungsknoten, sondern ein selbstorganisierender Kreislauf aus Generierung, Bewertung und Aktualisierung.

Drei Rollen:

• Solvers: Lokale Modelle, die Schlussfolgerungen und Sampling durchführen, heterogene GPUs unterstützt
• Proposers: Dynamisch generierte Aufgaben (z.B. Mathe, Code), mit adaptivem Schwierigkeitsgrad
• Evaluators: Bewertet die Samples mit eingefrorenem “Richter-Modell” oder Regeln, erzeugt auditierbare Belohnungen

Schlüsselalgorithmus SAPO: “Shared Rollout and Filtering” statt “Shared Gradient”. Durch groß angelegte, heterogene Sampling in hochverzögerter Umgebung bleibt die Konvergenz stabil. Im Vergleich zu PPO mit Critic oder GRPO mit Gruppen-Estimaten benötigt SAPO nur minimalen Bandbreitenverbrauch, sodass auch Consumer-GPUs effektiv teilnehmen können.

Verifikation: Kombination aus PoL und Verde-Mechanismen stellt sicher, dass jede Schlussfolgerung echt ist. Das ermöglicht das Training von Billionen-Parametern ohne Abhängigkeit von Tech-Giganten.

Nous Research: Von Modellen zu einem geschlossenen KI-Ökosystem

Nous Research zeigt mit Hermes- und Atropos-Frameworks eine vollautomatische, sich selbst weiterentwickelnde KI-Umgebung.

Modell-Entwicklung:

• Hermes 1-3: Mit kostengünstigem DPO für Anweisungsausrichtung
• Hermes 4 / DeepHermes: Mit “Thinking Chain” für System-2-Denken, Nutzung von Ablehn- und Validierungsmechanismen
• Einsatz von GRPO statt PPO, um in dezentralen GPU-Netzwerken zu trainieren

Atropos: Standardisiert die Umgebung für Prompting, Tool-Calls, Code-Ausführung und Multi-Round-Interaktionen. Es ermöglicht die direkte Verifikation der Ausgaben, liefert deterministische Belohnungssignale. In dezentralen Netzwerken wie Psyche fungiert Atropos als “Schiedsrichter”, der Strategien anhand ihrer Verbesserungen prüft und auditierbare Beweise liefert.

DisTrO-Optimierer: Komprimiert die RL-Kommunikation um mehrere Größenordnungen, sodass auch Heimnetzwerke große Modelle trainieren können. Das “Dimensionality Reduction” gegen physikalische Grenzen.

Insgesamt verbindet das Nous-Ökosystem die Verifikation der Schlussfolgerungsketten, die Kompression der Kommunikation und den Betrieb in dezentralen Netzwerken, während Hermes alle Lernprozesse in die Modellgewichte integriert. Verstärkungslernen ist hier nicht nur Trainingsphase, sondern das zentrale Protokoll, das Daten, Umwelt, Modelle und Infrastruktur verbindet.

Gradient Network: Protokoll-Stack für Verstärkungslernen

Gradient entwirft mit dem “Open Intelligence Protocol Stack” eine neue Architektur für KI-Computing. Das Echo-Framework ist ein spezieller Verstärkungslern-Optimierer.

Kerndesign: Entkopplung von Inferenz, Training und Datenpfad, um in heterogenen Umgebungen unabhängig zu skalieren. Es nutzt eine “Dual-Cluster”-Architektur:

• Inference Cluster: Verbrauchs-GPUs und Edge-Geräte, die mit Parallax-Pipeline hohe Sampling-Throughput realisieren
• Training Cluster: Zentrale oder globale GPU-Netzwerke, die Gradienten berechnen und Parameter synchronisieren

Synchronisationsprotokolle:

• Synchronous Pull: Priorisiert Genauigkeit, das Training erzwingt Modell-Updates bei den Inferenzknoten
• Asynchronous Push-Pull: Priorisiert Effizienz, Inferenzknoten produzieren kontinuierlich Trajektorien mit Versionierung, das Training konsumiert asynchron

Dieses Design erhält die Stabilität des Verstärkungslernens in weiten, hochverzögerten Netzwerken und maximiert die Geräteauslastung.

GRAIL von Bittensor: Kryptografisch verifizierte Verstärkungslern-Logik

Bittensor schafft mit seinem Yuma-Konsensmechanismus ein großes, nicht-stationäres Belohnungsnetzwerk. Das Covenant-AI-Subnetz GRAIL ist der Verstärkungslern-Engine-Teil.

Innovationskern: Kryptografischer Nachweis, dass jede Trajektorie (Rollout) echt ist und mit der Modell-Identität verknüpft ist. Drei Ebenen:

1. Deterministische Challenge: Mit drand-Quellen und Blockhashes werden unvorhersehbare, aber reproduzierbare Aufgaben generiert (z.B. SAT, mathematische Beweise), um Betrug zu verhindern
2. Leichte Verifikation: Mit PRF-Indexierung und Sketch-Commitments können Prüfer Token-Level-Logprobabilitäten und Schlussfolgerungsketten mit minimalem Aufwand prüfen
3. Modell-Identität: Verknüpft Schlussfolgerungsketten mit Modell-Fingerprints und Token-Verteilungen, jede Manipulation wird sofort erkannt

Ergebnis: GRAIL ermöglicht eine verifizierbare Nach-Training-Phase im Stil von GRPO. Miner generieren mehrere Pfade für dieselbe Aufgabe, Prüfer bewerten anhand ihrer Korrektheit und Qualität, und die Ergebnisse werden auf die Chain geschrieben, um die Modellleistung zu verbessern. Experimente zeigen, dass Qwen2.5-1.5B durch diese Methode die MATH-Genauigkeit von 12,7 % auf 47,6 % steigert, Betrug wird verhindert, und die Modellfähigkeit steigt deutlich.

Fraction AI: Wettbewerbsgesteuertes Verstärkungslernen

Fraction AI nutzt konkurrenzbasiertes RL (RLFC) und gamifizierte Annotation, um das statische RLHF in eine dynamische Multi-Agent-Konstellation zu verwandeln.

Kernmechanismus:

• Agents: Leichtgewichtige Strategien auf Basis offener LLMs, aktualisiert via QLoRA
• Spaces: Isolierte Aufgabenbereiche, in denen Agenten gegen Bezahlung teilnehmen und durch Sieg/Niederlage belohnt werden
• AI Judges: Sofortige Bewertung durch RLAIF-basierte Instanzen
• PoL: Verifikation der Strategien anhand konkreter Wettkampfergebnisse

Wesentliche Idee: Agenten konkurrieren, um eine große Menge an hochwertigen Präferenzpaaren zu generieren, die dann durch Nutzer mit Prompt-Engineering und Hyperparametern gelenkt werden. Das macht das “DeTrust-ified Fine-tuning” zu einem automatisierten, wertschöpfenden Marktprozess.

Allgemeines Paradigma und Differenzierungsansätze für dezentrales Verstärkungslernen

Konvergentes Architekturmodell: Drei Schichten

Obwohl die Projekte unterschiedliche Ansätze verfolgen, zeigt sich bei der Verbindung von Verstärkungslernen und Web3 eine hohe Konsistenz im “Entkoppeln-Verifizieren-Incentivieren”-Schema:

Ebene 1: Physikalische Trennung von Sampling und Training
Sampling wird an globale, konsumtaugliche GPU-Ressourcen ausgelagert, die parallel und verifizierbar arbeiten. Parameter-Updates verbleiben bei zentralen Knoten. Dieses Muster ist z.B. bei Prime Intellects asynchronem Actor-Learner oder Gradient Echo zu finden.

Ebene 2: Vertrauensbildung durch Verifikation
In offenen Netzwerken muss die Echtheit der Berechnungen mathematisch garantiert werden. Beispiele sind Gensyns PoL, Prime Intellects TopLoc oder Grails kryptografische Verifikation.

Ebene 3: Token-basierte Anreizsysteme
Rechenleistung, Daten, Verifikationen und Belohnungen werden durch Marktplätze gesteuert. Anreizmechanismen sorgen für eine selbstregulierende Dynamik, die Stabilität und Weiterentwicklung auch ohne zentrale Kontrolle gewährleistet.

Technologische Differenzierung

Trotz gemeinsamer Architektur setzen die Projekte unterschiedliche Schwerpunkte:

Algorithmische Innovation (Nous Research)
Streben an, die physikalischen Grenzen der verteilten Kommunikation zu überwinden. Das DisTrO-Optimiererziel ist, die Kommunikationskosten um Tausende von Größenordnungen zu senken, sodass auch Heimnetzwerke große Modelle trainieren können – eine “Reduktion auf die Dimensionen der Physik”.

System-Engineering (Prime Intellect, Gensyn, Gradient)
Fokussieren auf die Entwicklung der nächsten Generation von “AI Runtime Systems”. Prime Intellects ShardCast, Gensyns RL Swarm und Gradients Parallax sind darauf ausgelegt, in heterogenen, hochdistanzierten Umgebungen maximale Effizienz zu erzielen.

Markt- und Anreizgestaltung (Bittensor, Fraction AI)
Konzentrieren sich auf die Gestaltung von Belohnungs- und Spielmechanismen, um die Selbstorganisation und das emergente Verhalten der Nodes zu fördern. Kryptografische Verifikation (Grail) und Wettbewerbsmechanismen (Fraction AI) sind zentrale Elemente.

Chancen und Herausforderungen: Zukunftsaussichten für dezentrales Verstärkungslernen

Systemvorteile

Kostenrevolution
Da Verstärkungslernen unendlich viel Sampling benötigt, kann Web3 mit extrem niedrigen Kosten globale, langschwänzige GPU-Ressourcen mobilisieren – eine Stärke, die zentrale Cloud-Anbieter kaum nachahmen können. Schätzungen gehen von 50-80 % Kostensenkung aus.

Souveräne Ausrichtung (Sovereign Alignment)
Dezentralisierung ermöglicht es Communities, durch Token-Abstimmungen die Ausrichtung der KI demokratisch zu steuern. Verstärkungslernen wird so zum Bindeglied zwischen technischer Entwicklung und gesellschaftlicher Mitbestimmung.

Strukturelle Beschränkungen

Bandbreiten-Wall
Trotz Innovationen wie DisTrO bleibt die physikalische Latenz eine Grenze für das Training von sehr großen Modellen (>70B). Der Fokus liegt derzeit auf Feinabstimmung und Inferenz.

Reward Hacking
In hochgradig incentivierten Netzwerken besteht die Gefahr, dass Nodes die Belohnungsregeln “überoptimieren” und echte Verbesserungen ignorieren. Robuste, manipulationsresistente Belohnungsdesigns sind notwendig.

Byzantinische Angriffe
Bösartige Nodes könnten versuchen, das Training durch Manipulationen zu sabotieren. Hier sind sowohl fortgeschrittene Belohnungsmechanismen als auch robuste Trainingsverfahren gefragt.

Ausblick: Neue Produktions- und Verteilungsmechanismen für Intelligenz

Die Verbindung von Verstärkungslernen und Web3 bedeutet, die Mechanismen der “KI-Produktion, -Ausrichtung und -Verteilung” neu zu gestalten. Die evolutionären Pfade lassen sich in drei komplementäre Richtungen zusammenfassen:

Dezentrale Trainingsnetzwerke
Von Rechen-Mining bis zu strategischen Netzwerken: parallele, verifizierbare Sampling-Mechanismen an globale GPU-Ressourcen. Kurzfristig entstehen verifizierbare Inferenzmärkte, mittelfristig entwickeln sich spezialisierte, clustering-basierte Verstärkungslern-Subnetze.

Assetisierung von Präferenzen und Belohnungen
Von reinen Daten-Labels zu handelbaren, governancefähigen Chain-Assets. Hochwertiges Feedback und Belohnungsmodelle werden zu handelbaren Token, die Gemeinschaften kontrollieren.

“Small and Beautiful” in vertikalen Nischen
In Szenarien mit überprüfbaren Ergebnissen und quantifizierbaren Werten entstehen spezialisierte, kleine, leistungsfähige Verstärkungsagenten, z.B. in DeFi, Code-Generation oder anderen Anwendungsfeldern. Diese können direkt an Wertschöpfung und Optimierung gekoppelt werden.

Der eigentliche Gewinn liegt nicht im bloßen Nachbauen eines dezentralen OpenAI, sondern im Neuschreiben der Spielregeln:

• Das Training wird zu einem offenen Markt,
• Belohnungen und Präferenzen werden zu Chain-Assets,
• Die Wertschöpfung durch intelligente Kreation wird nicht mehr von Plattformen monopolisiert, sondern fair zwischen Trainern, Ausrichtern und Nutzern verteilt.

Das ist die tiefste Bedeutung der Verbindung von Verstärkungslernen und Web3.