AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketiminin en yüksek olduğu, teknik engelin en fazla olduğu 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; bu, AI sistemlerinin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitimi, yerel yüksek performanslı kümelerde tek bir kuruluş tarafından tamamlanan en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesi gibi tüm bileşenler, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; temelinde model eğitim görevlerinin parçalara ayrılarak birden fazla makineye dağıtılarak işbirliği içinde yürütülmesi yatmaktadır. Bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak mümkündür. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, zamanlama ve senkronizasyonu sağlanan bir yapıdadır. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışmakta ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm tarafından alt görevlerin koordinasyonu sağlanmaktadır. Ana akım yöntemler arasında:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri ile eğitilir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere yerleştirerek güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, geçiş hızını artırır.
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görevleri tamamlamasıyla karşılaştırılabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle görev dağıtımını ve işbirliğini sağlamak için protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmalarından yararlanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

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

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanındaki gönüllülerin, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kripto güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanda zorluklar içermektedir. Ancak "eşgüdüm sağlamak + dürüstlüğü teşvik etmek + sonuçları doğru kılmak" henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federe öğrenme, dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak korunmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak bir araya getirilmesini vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federe öğrenme, dağıtık eğitim mühendislik yapısını ve yerel işbirliği yeteneğini taşırken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarına da sahiptir, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak değerlendirilebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımlıdır ve sanayi için geçiş aşaması dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu( teknoloji mimarisi × güven teşviki × uygulama özellikleri)

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu gibi nedenlerle, doğal olarak heterojen, güven duyulmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanamaz. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlıdır ve açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları güçlü olan görevler yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ise dış katılım motivasyonuna sahip değildir. Bu sınırlamalar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türleri arasında, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayar, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynakları kontrol edilebilen küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon gibi yöntemler aracılığıyla işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görevine uyum genel görünümü

Merkeziyetsizlik eğitim klasik projeleri analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme 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 tasarımı konusunda daha fazla orijinal keşif önerirken, mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarileri sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır, 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 mekanizmalarıyla donatılmış bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İki, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, merkeziyetsiz eğitim senaryoları için Prime Intellect tarafından özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçleriyle karşılaştırıldığında, PRIME-RL, merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltırken çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak geçerli bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapısal doğrulamayı gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk yöntemdir; güvene ihtiyaç duymayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı oluşturmak için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, özellikle asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumlarının değişken olduğu gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirir ve birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırmaktadır, istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonlarının temelini oluşturur.

OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo felsefesine dayalı olarak bağımsız bir şekilde uygulanan ve açık kaynak olarak sunulan bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi, veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojik yapılar inşa ederek, global senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve hata toleransı mekanizması ile bir araya geldiğinde, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'lar ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırır. Bu, merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterogeneous cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler; tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırmakta ve gerçekten açık, güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını oluşturmaktadır.

Üç, Prime Intellect Teşvik Ağı ve Rol Dağılımı

Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasını sağlamak için izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol türüne dayanarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlamak
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştir, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izlerini gönder
• Doğrulama düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye katılır.

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

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'dir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir, tamamen asenkron bir mimari kullanılmıştır, eğitim süresi 400 saatten fazladır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, uzlaşmadır" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2 entegre