AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

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

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım ( gibi NVIDIA GPU), alt yazılım ( CUDA, cuDNN), küme planlama sistemleri ( gibi Kubernetes) ve eğitim çerçeveleri ( gibi NCCL arka ucu tabanlı PyTorch) 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 ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar avantajına sahipken, aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde en yaygın yöntemdir. Temelinde model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak birlikte yürütülmesi yatar; bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak içindir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışmakta olup, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri tek bir koordinasyonla yönetmektedir. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri eğitir, model ağırlıkları eşleştirilmeli.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama;
• Boru hattı eşzamanlı: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel ayrım derecesini artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birçok "ofis" çalışanını bir araya getirerek görevleri tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir gelecek yolu anlamına gelir. Temel özellikleri şunlardır: ( güvenmeyen birden fazla düğüm, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya ) kenar cihazları, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini birlikte tamamlayabilir. Genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve iş birliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü güvence altına almak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. 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 eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir kontrol merkezi yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok alanı içermektedir. Ancak "etkili iş birliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak merkeziyetsizlik ile dağıtılmışlık arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi bir şekilde toplanmasını vurgular; bu, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin tıp, finans (. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır; ancak güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımlıdır, bu nedenle sanayi geçiş dağıtım yapısı olarak daha uygundur.

) AI eğitim paradigmalarının genel karşılaştırma tablosu### teknik mimari × güven teşvikleri × uygulama özellikleri(

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik iş birliği teknolojik devrimine])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu gibi nedenlerden ötürü, heterojen ve 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; açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler ###, tıbbi, finansal ve gizli veriler ( gibi, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşımda bulunamaz; işbirliği teşviki eksik olan görevler ), şirket kapalı kaynak modelleri veya iç prototip eğitimi ( gibi, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, RLHF gibi davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ), DPO (, veri kalabalıklaştırma eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genelde yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrole dayalı teknolojik devrimden Merkeziyetsizlik işbirliğine]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federasyon öğrenimi öncülüğündeki alanlarda, 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 tasarımı konusunda oldukça fazla özgün keşifler sunarak mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; oysa Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik mimarisi ayrıntılı olarak analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha derinlemesine tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim yolları doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirliği ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeyi hedefliyor, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizmaları tam olan bir AI merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi umuyor.

Bir. Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik teknolojik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

İkincisi, Prime Intellect eğitim anahtar mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlandığı görev modelleme ve yürütme çerçevesidir; heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kabul eder, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır; böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler üzerinden doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir zamanlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel sağlar.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ politika güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır; güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını sağlamak için kritik bir yenilik olup, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı oluşturmak için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve birleştirme protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsaması ve çoklu versiyon evrimi gerçekleştirilir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, istikrarlı ağırlık mutabakatı ve 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 uygulayıp açık kaynak yaptığı bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olan bant genişliği kısıtları, cihaz heterojenliği ve düğüm kararsızlığı gibi zorluklara özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları inşa ederek, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmayı sağlar ve yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlı olarak model işbirliği eğitimini tamamlayabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizmasıyla birleştirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırarak, merkeziyetsiz eğitim ağlarının kritik iletişim altyapılarından biri haline gelir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kitaplığı

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Bu kütüphane, NCCL, Gloo) gibi geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliğine sahip ağlardaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtulmayı destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin temel bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı kurmanın "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasına olanak tanıyan, izinsiz, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması olan bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol türü üzerine çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izlerini gönderin
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanın ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılın.

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

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

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü, bu da dünyanın ilkidir.