AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezî Kontrolden Merkeziyetsiz İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrımlarına kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitim.

Merkeziyetsizleşmiş eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performans kümeleri 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 iş birliğine dayalı mimari, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için çok uygundur, yüksek verimlilik ve kaynak kontrolü avantajlarına sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak bariyerleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir, bunun temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde yürütülmesi yatar. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak için gereklidir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, planlanan ve senkronize edilen bir yapıdır, genellikle yüksek hızlı yerel alan ağlarında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı verilerle eğitilir, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerinin farklı düğümlere dağıtılması, güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülü artırmak.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görevi tamamlaması ile benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir gelecek yolu anlamına gelir. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmaksızın işbirliği yaparak eğitim görevini tamamlayabilir; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkının doğruluğunu sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana 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 zorlaştırıyor;
• Tekil koordinasyon eksikliği: Merkezi bir yönlendirici yok, görev dağılımı ve istisna geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelinde bir grup gönüllünün her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir; ancak, "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olan birçok alanı içeren bir konudur. Sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok katmanı içerir, ancak "etkili işbirliği + dürüst teşvik + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtılmış ve merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak korunmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık, finans(. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağılım avantajlarını da taşır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre karşı dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımandır ve endüstride geçişsel bir dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

) Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından bakıldığında, merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Belirli senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmeyen düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, örneğin sağlık, finans, gizli veriler (, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılamaz; işbirliği teşvik temelinden yoksun görevler ), örneğin işletme kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitim (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralelleştirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ) gibi RLHF, DPO (, 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 hesaplama gücünü tolere etme özelliklerine sahiptir ve bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyoncu gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik teknik devrim])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncülüğünde, temsil niteliğinde blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı üzerinde daha fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik yapıları 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 kendini adamıştır; böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkılarının güvenilir ödüllerini alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması açısından tam bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine giden teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

İki, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kullanmakta, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırmakta, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsü tamamlayabilmekte ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilmektedir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçleriyle karşılaştırıldığında, PRIME-RL merkezi bir planlama olmadan esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, bu hem sistem karmaşıklığını azaltmakta hem de çoklu görevlerin paralel olarak desteklenmesi ve strateji evrimi için bir temel oluşturmaktadır.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-Özellik Kontrol(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirliği çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlemelerden farklı olarak, TOPLOC tüm model yeniden hesaplamasına bağımlı değildir, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvenilir bir eğitim ödül dağıtımını sağlamak için kritik bir yenilik sunmaktadır ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirir, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler sunmasına izin verir, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu sürüm evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlikle eğitimde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu inşa etmek için temel bir altyapıdır.

OpenDiLoCo: Sparse Asynchronous İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo anlayışına dayalı olarak bağımsız bir şekilde uygulanmış ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklara özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmaktadır. Bu, merkeziyetsiz eğitim ağının temel iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve NCCL, Gloo) gibi 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 seviyesindeki GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen alt bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene dayalı olmayan işbirlikçi eğitim ağı inşa etmenin "son bir mil" iletişim altyapısını açar.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılabilmesini ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabilmesini sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması içeren bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç temel role dayalı olarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderin.
• Doğrulama Düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrular ve ödül hesaplaması ile strateji toplamasına katılır.

Protokolün temel süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme (SHARDCAST) ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik kapalı döngüsü oluşturur.

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

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında, asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği yaparak geliştirilen dünyanın ilk pekiştirmeli öğrenme büyük modelini, INTELLECT-2'yi tanıttı. Parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir ve tamamen asenkron bir şekilde çalışmaktadır.