AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nin tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketimi olan ve en yüksek teknik engeli barındıran aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir ve AI sistemlerinin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazıda odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitim, en yaygın geleneksel yöntemdir ve tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim süreci tamamlanır. 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; bu, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için oldukça uygundur. Verimlilik, kaynak kontrolü gibi avantajlara sahip olmasına rağmen, veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek noktada risk gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir. Temel olarak model eğitim görevlerini parçalara ayırıp, birden fazla makineye dağıtarak işbirliği içinde yürütmek suretiyle tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazını aşmayı hedefler. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilmekte ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini paylaşarak eğitilir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere yerleştirerek güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, işlem hacmini artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülasyonu artırmak

Dağıtık eğitim, "Merkeziyetsizlik + Dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birçok "ofis" çalışanını koordine ederek görevleri tamamlamasına benzetilebilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim alıyor.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özelliği, merkezi bir koordinator olmadan işbirliği içinde eğitim görevlerini tamamlayan, birbirine güvenmeyen birçok düğümün bulunmasıdır; genellikle görevlerin dağıtımı ve işbirliği için protokollerle sürdürülür ve katkıların dürüstlüğünü 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 bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir yönlendirici yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya çapında bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli ortaklaşa eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kripto güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alana dahildir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated öğrenme, dağıtılmış ve merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağılımı avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımlıdır ve endüstri için geçiş aşaması dağıtım yapısı olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigmaları genel karşılaştırma tablosu( teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri)

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından merkeziyetsiz eğitim, tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolar, görev yapısının karmaşık, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvene dayanmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır, açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; işbirliği teşvikleri eksik olan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması türü sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolü altında küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncülüğünde, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında birçok özgün keşif önermekte olup, mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise daha net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görebiliyoruz. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik yapıları sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacağız.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirme öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesap katkılarından güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasıyla donatılmış bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir. Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modülün değeri

İkincisi, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve eşzamanlı katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, böylece sistem karmaşıklığını azaltır ve çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlığı az olan eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gözlem verilerine dayanarak geçerli bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılan doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplama gerektirmez; bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk mekanizmadır ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını sağlamak için kritik bir yeniliktir. Denetlenebilir ve motive edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı kurmak için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, gerçek dünya ağ ortamları için asenkron, bant genişliği sınırlı ve düğüm durumu değişkenliği göz önünde bulundurularak optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, bu da ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, bu da istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel temelidir.

OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo anlayışını bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak haline getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliği üzerine kurulmuş olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimi gerçekleştirmektedir. Asenkron güncelleme ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya gelen OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'lar ve kenar cihazların da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta ve küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmaktadır. Bu, merkeziyetsizlik eğitim ağı oluşturmanın temel iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak geliştirilmiş hafif iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerine destek olan temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim temelini sağlamlaştırmaktadır.

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 görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı olarak ödüller elde edebilir. Protokol, üç ana rol türüne dayalı olarak çalışır:

• Görev başlatıcı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemelerini gönderme ve gözlem izini
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplamalarına ve strateji birleştirmeye katılır.

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

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi tanıttı. Bu, dünya çapında asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilmiş ilk büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme modelidir ve 32B parametre ölçeğine sahiptir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtaya yayılmış 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği ile eğitilmiştir; tamamen asenkron bir mimari kullanılmıştır ve eğitim süresi 400 saati aşmıştır. Bu, asenkron işbirlikçi ağın uygulanabilirliği ve istikrarını göstermektedir. Bu model sadece bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-