AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İş Birliğine Teknik Devrim

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketimi en yüksek ve teknik eşiği en yüksek olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli olarak büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması 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 eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler 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 birliği 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 sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da taşır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve birlikte yürütülmesi yatmaktadır; bu sayede tek makine hesaplama ve depolama darboğazının üstesinden gelinmektedir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen, planlanan ve senkronize edilen bir yapıdır; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm tarafından her bir alt görevin koordinasyonu sağlanır. Yaygın yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere yerleştirerek güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını koordine ederek bir görevi tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu temsil eder. Temel özellikleri arasında: merkezi bir koordinatör olmaksızın, birbirine güvenmeyen birden fazla düğümün (ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları olabilir) eğitim görevini iş birliği içinde tamamlaması yer alır; genellikle görev dağıtımı ve iş birliği için protokollerle yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar arasında:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordine edilmesi zordur, görev bölme verimliliği düşüktür;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır;
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, her birinin model eğitimi için hesaplama gücü katkıda bulunduğu bir işbirliği olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated öğrenme, dağıtılmış ve merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi bir şekilde toplanmasını vurgular; bu, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar (örneğin sağlık, finans) için uygundur. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağılma avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre karşı dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından oldukça ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım yapıları olarak daha uygundur.

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 son derece yüksek olması veya iş birliği 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 genişliğine ihtiyaç duyar, açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler (örneğin, sağlık, finans, gizli veriler) yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşımda bulunamaz; ve iş birliği teşvikine dayanmayan görevler (örneğin, şirket kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi) dış katılım motivasyonundan yoksundu. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, paralel olarak kolayca gerçekleştirilebilen ve teşvik edici görev türleri arasında merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri (örneğin RLHF, DPO), veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özellikleri taşımaktadır ve bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncülük alanında, temsil niteliği taşıyan blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknolojik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında daha fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten daha net olup, başlangıç mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik yapıları sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemi içindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirliği ağı öncüsü

Prime Intellect, herkesin eğitime katılabileceği ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabileceği bir güvene ihtiyaç duymayan AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizmalarıyla tam donanımlı bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya genelinde asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğüm işbirliği ile eğitilen ilk büyük ölçekli güçlendirme öğrenme modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliği ile tamamlandı, tamamen asenkron bir mimari kullanıldı, eğitim süresi 400 saati aştı ve asenkron işbirlikçi ağın uygulanabilirliği ve istikrarını gösterdi. Bu model, sadece bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect tarafından önerilen "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, merkeziyetsiz eğitim ağının eğitim sürecinde açıklık, doğrulama ve ekonomik teşvik kapalı döngüsünü ilk kez gerçekleştirdiğini gösteren PRIME-RL (asenkron eğitim yapısı), TOPLOC (eğitim davranış doğrulama) ve SHARDCAST (asenkron ağırlık toplama) gibi ana protokol modüllerini entegre etmiştir.

Performans açısından, INTELLECT-2 QwQ-32B üzerine eğitilmiş ve kod ile matematikte özel RL eğitimi yapılmıştır, mevcut açık kaynak RL ince ayar modellerinin öncü seviyesindedir. Henüz GPT-4 veya Gemini gibi kapalı kaynaklı modelleri geçmemiş olsa da, asıl anlamı şudur: Bu, dünya genelinde tam eğitim süreci yeniden üretilebilir, doğrulanabilir ve denetlenebilir olan ilk merkeziyetsiz model deneyidir. Prime Intellect sadece modeli açık kaynak yapmamış, daha da önemlisi eğitim sürecinin kendisini açık kaynak hale getirmiştir - eğitim verileri, strateji güncelleme izleri, doğrulama süreçleri ve toplama mantığı tamamen şeffaf ve incelenebilir olup, herkesin katılabileceği, güvenilir işbirliği yapabileceği ve kazançları paylaşabileceği merkeziyetsiz bir eğitim ağ prototipi oluşturulmuştur.

Prime Intellect, Şubat 2025'te 15 milyon dolarlık tohum aşaması finansmanını tamamladı ve bu finansmanı Founders Fund önderliğinde, Menlo Ventures, Andrej Karpathy, Clem Delangue, Dylan Patel, Balaji Srinivasan, Emad Mostaque, Sandeep Nailwal gibi birçok sektör lideri destekledi. Öncesinde, proje Nisan 2024'te 5.5 milyon dolarlık erken aşama finansmanını, CoinFund ve Distributed Global ortaklığında tamamladı ve Compound VC, Collab + Currency, Protocol Labs gibi kuruluşlar da katıldı. Şu ana kadar, Prime Intellect toplamda 20 milyon dolardan fazla finansman sağlamıştır.

Prime Intellect'in kurucu ortakları Vincent Weisser ve Johannes Hagemann'dır. Takım üyelerinin geçmişi AI ve Web3 alanlarını kapsamaktadır. Çekirdek üyeler Meta AI, Google Research, OpenAI, Flashbots, Stability AI ve Ethereum Vakfı'ndan gelmekte olup, sistem mimarisi tasarımı ve dağıtık mühendislik uygulama konularında derin bir yetkinliğe sahiptir. Bu, gerçek merkeziyetsizlikte büyük model eğitimini başarıyla tamamlayan mevcut çok az sayıda icracı ekipten biridir.

Pluralis: Asenkron modelin paralel ve yapı sıkıştırma ile birleşik eğitim paradigması keşifçisi

Pluralis, "güvenilir işbirliği eğitim ağı"na odaklanan bir Web3 AI projesidir. Temel hedefi, merkeziyetsiz, açık katılım ve uzun vadeli teşvik mekanizmalarına sahip bir model eğitim paradigması geliştirmektir. Mevcut ana akım merkezi veya kapalı eğitim yollarından farklı olarak, Pluralis, model eğitim sürecini "protokolleştiren" yeni bir kavram olan Protocol Learning'i (protokol öğrenimi) önermektedir. Doğrulanabilir işbirliği mekanizmaları ve model mülkiyeti haritalaması aracılığıyla, içsel teşvik kapalı döngüsüne sahip açık bir eğitim sistemi inşa etmektedir.

Pluralis tarafından önerilen Protokol Öğrenimi üç ana sütun içerir:

• Çekilemeyen modeller (Unmaterializable Models): Modeller, birden fazla düğüm arasında parçalar halinde dağıtılmaktadır, herhangi bir tek düğüm tam ağı geri kazanamaz ve kapalı kaynaklı kalır. Bu tasarım, modelin doğal olarak "protokol içi varlıklar" haline gelmesini sağlar ve erişim kimlik kontrolü, sızdırma koruması ve gelir sahipliği bağlaması gerçekleştirilebilir.
• İnternete dayalı model paralel eğitimi (Model-parallel Training over Internet): Asenkron Pipeline model paralel mekanizması (SWARM mimarisi) aracılığıyla, farklı düğümler yalnızca kısmi ağırlıkları tutar ve düşük bant genişliğine sahip bir ağ üzerinden işbirliği yaparak eğitimi veya çıkarımı tamamlar.
• Katkıya Dayalı Mülkiyet Dağıtım Modeli (Teşvikler için Kısmi Mülkiyet): Tüm katılımcı düğümler, eğitim katkılarına göre modelin kısmi mülkiyetini alır ve böylece gelecekteki gelir paylaşımlarından ve protokol yönetiminden yararlanır.

Pluralis, "asenkron model paralelliği"ni temel yön olarak belirlemekte ve veri paralelliğine göre aşağıdaki avantajlara sahip olduğunu vurgulamaktadır:

• Düşük bant genişliği ağlarını ve tutarsız düğümleri destekler;
• Aygıt uyumluluğu çeşitli, tüketici sınıfı GPU'ların katılmasına izin verir;
• Doğal olarak esnek zamanlama kabiliyetine sahiptir, düğümlerin sık sık çevrimiçi/çevrimdışı olmasını destekler;
• Yapısal sıkıştırma + Asenkron güncelleme + Ağırlık çıkarılamazlığı üç ana kırılma noktasıdır.

Şu anda resmi web sitesinde yayımlanan altı teknik blog belgesine göre, mantık yapısı aşağıdaki üç ana hat olarak birleştirilmiştir:

• Felsefe ve Vizyon: "A Third Path: Protocol Learning" "Why Decentralized Training Matters"
• Teknik mekanizma detayları:《SWARM Parallel》《Beyond Top-K》《Asynchronous Updates》
• Sistem İnovasyonu Keşfi:《Unmaterializable Models》《Partial Ownership Protocols》

Şu anda Pluralis'in ürünleri, test ağı veya açık kaynak kodu henüz çevrimiçi değil, bunun nedeni seçilen teknolojik yolun son derece zor olmasıdır: Öncelikle alt sistem mimarisi, iletişim protokolü, ağırlıkların dışa aktarılmaması gibi sistem düzeyindeki zorlukların çözülmesi gerekmektedir, ancak bu durumda ürün hizmetleri yukarıda paketlenebilir.

2025 yılının Haziran ayında Pluralis Research tarafından yayınlanan yeni bir makalede, merkeziyetsizlik eğitim çerçevesini model ön eğitiminden bahsedilmektedir.