AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engelli aşamadır; bu durum, modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana hatlarıyla tartışılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim en yaygın geleneksel yöntemdir, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim sürecini tamamlamasıyla gerçekleştirilir; donanım, temel yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımının, gradyan senkronizasyonunun ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkararak, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine çok uygundur ve yüksek verimlilik, kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlar sunar; ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir ve temelinde model eğitim görevlerinin ayrıştırılarak birden fazla makinede iş birliği ile gerçekleştirilmesi yatmaktadır. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmayı amaçlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkeziyetçi bir kurum tarafından kontrol edilmekte, yönetilmekte ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı verileri eğitir, parametreler paylaşılır, model ağırlıkları eşleşmelidir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru Hattı Paralelliği: Aşamalı Seri Uygulama, Verimliliği Artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölme, paralel granülasyonu artırma

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

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm, merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevlerini iş birliği içinde tamamlar; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve iş birliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik 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 zorlaştırır.
• Birlikte hareket eksikliği: Merkezi bir kontrolör yok, görev dağılımı, hata geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanındaki gönüllülerin, her birinin hesaplama gücünü sunarak model eğitimi için işbirliği yaptığı şekilde anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğu olarak kalmaktadır ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "işbirliği etkinliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuç" sağlanıp sağlanamayacağı hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasındaki geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular; gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahipken, 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 uyum senaryolarında "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülmektedir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır ve sanayi geçişi yapılandırması olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigmaları kapsamlı karşılaştırma tablosu( teknoloji mimarisi×güven teşviki×uygulama özellikleri)

Merkeziyetsizlik eğitimindeki sınırlar, fırsatlar ve gerçek yollar

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek veya iş birliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, heterojen, güvenilmeyen düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması doğal olarak uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlıdır; açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler hukuki uyumluluk ve etik sınırlamalar nedeniyle açık paylaşım yapamaz; iş birliği teşvikine dayanmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı 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 hizalaması sonrası eğitim görevleri, veri kalabalıklaştırma eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolü altında küçük temel modellerin eğitimi ve kenar cihazlarının katılımıyla yapılan işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özellikler taşımakta olup, P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görevleri uyumluluk genel tablo

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federated öğrenme öncü alanında, temsil niteliğindeki 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 tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önerirken, mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise görece daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik yapıları sırayla analiz edilecek ve ayrıca Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemi içindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenme işbirliği ağı 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 mekanizmasının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İkincisi, Prime Intellect eğitim anahtar mekanizmasının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Takviye Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenme, öncelikli uyum nesnesi olarak benimsenmiştir ve eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçleri yapısal olarak ayrıştırılmıştır. Böylece her eğitim düğümü, yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmaları ile iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlığı hafif eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik eğitimi için bir çekirdek mekanizmadır ve bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplama gerektirmez, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir ve güvenilmeyen eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik sunar; denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sağlar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve özellikle asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumlarının sürekli değiştiği gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmadan kısmi güncellemeleri sürekli olarak göndermesine olanak tanır, bu da ağırlıkların kademeli olarak yoğunlaşmasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, Merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık mutabakatı ile sürekli eğitim iterasyonlarının temel bir temeli olarak hizmet eder.

OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak yaptığı bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitimi sırasında yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları inşa ederek, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirlikçi eğitimini gerçekleştirmektedir. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya geldiğinde, OpenDiLoCo, tüketici GPU'ları ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirlikçi eğitimin katılımını önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağları inşa etmek için kritik iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.

PCCL: İşbirlikçi İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesinti kurtarma desteği sunar, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen alt bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan bir işbirliği eğitim ağı oluşturmanın "son bir mil" iletişim altyapısını açar.

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 ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol türü temelinde çalışır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izini gönder
• Doğrulama düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılmak

Protokolün çekirdek süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içermekte olup, "gerçek eğitim davranışları" etrafında bir teşvik kapalı döngü oluşturmaktadır.

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

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleri tarafından işbirliği içinde eğitilen ilk büyük güçlendirme öğrenimi modelidir ve 32B parametre boyutuna sahiptir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümü tarafından işbirliği içinde eğitildi. Tamamen asenkron bir yapı kullanılarak, eğitim süresi 400 saati aştı ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliği ve istikrarını gösterdi. Bu model, sadece bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, uzlaşmadır" paradigmasını ilk kez sistematik olarak hayata geçirmesidir. INTELLECT-2, PRIME-RL'yi entegre etti.