AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, en yüksek teknik engel olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir ve AI sisteminin inşasında gerçek "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana odak noktası olan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz olmayan eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahip olmasına rağmen, veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da bulunmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; bunun özünde model eğitim görevlerinin parçalanarak çok sayıda makineye dağıtılması ve işbirliği içinde yürütülmesi yatmaktadır, böylece tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinmektedir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol, planlama ve senkronize edilmekte olup, genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışmakta ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine etmektedir. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölme, paralel granülasyonu artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birkaç "ofis" çalışanını işbirliği içinde görev tamamlamak için yönlendirmesiyle benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim sürecini tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen çoklu düğümler, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle görev dağıtımı ve işbirliği protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve parçalama zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev parçalama verimliliği düşük
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi kararsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin.
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir dağıtımcı yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, küresel bir gönüllüler grubunun, her birinin model eğitimine hesap gücü katkısı sağladığı bir işbirliği olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok katmanı kapsamaktadır. Ancak, "işbirliği etkin + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, dağıtık ve merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması bakımından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçiş dönemi dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigması panorama karşılaştırma tablosu ( teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri )

Merkeziyetsizlik eğitiminde sınırlar, fırsatlar ve gerçek yollar

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Belirli senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, heterojen, güvenilmez düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması doğal olarak uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, bu nedenle açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları güçlü olan görevler, yasal uyumluluk ve etik sınırlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşım yapılamaz; işbirliği teşvikleri eksik olan görevler ise dış katılımcı motivasyonu eksikliği çeker. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim uygulamalarının gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, paralelize edilmesi kolay ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesap gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemler aracılığıyla işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federasyon öğrenimi öncüsü alanında, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımında daha fazla özgün keşif önermektedir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise görece daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik mimarilerini sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemlerindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarının eksiksiz olduğu bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

İki, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect'in merkeziyetsiz eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kullanarak, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her bir eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygun olup, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel sağlar.

TOPLOC:Ağırlıksız Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen bir eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz. Bunun yerine, "gözlem dizisi ↔ strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağları inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler yapmasına izin verir ve ağırlıkların kademeli yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemleriyle karşılaştırıldığında, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransı yeteneklerini önemli ölçüde artırır ve stabil ağırlık konsensüsü ile sürekli eğitim iterasyonu için temel bir yapı taşını oluşturur.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak kodlu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorlukları aşmak için tasarlanmıştır. Mimarisi, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoğrafik yapılar oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmaktadır. Modelin ortak eğitimini yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya geldiğinde, OpenDiLoCo, tüketici seviyesindeki GPU'lar ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamaktadır ve küresel iş birliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmaktadır. Bu, merkeziyetsizlik eğitim ağı inşasında kritik bir iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirlikçi İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve kararsız düğümler üzerinde çalışabilir, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan bir işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için "son bir mil" iletişim altyapısını açmaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti, böylece herkes görevlere katılabilir ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabilir. Protokol, üç ana rol türüne dayanarak çalışır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izini gönderme
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ve strateji toplama süreçlerine katılır.

Protokolün ana süreçleri görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışları" etrafında bir teşvik döngüsü oluşturur.

Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayımlanması

Prime Intellect, 2025 Mayısında INTELLECT-2'yi tanıttı, bu, dünyadaki ilk asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilen güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından eşzamanlı olarak eğitilmiş, tamamen asenkron bir mimari kullanılmış ve eğitim süresi 400 saati aşmıştır. Bu, asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliği ve istikrarını göstermektedir. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, konsensüs demektir" önerisidir.