AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknoloji Devrimi
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketimi en yüksek, teknik engeli en fazla olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini 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 da AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört sınıfa ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede üzerinde durulan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanımdan alt yazılıma, küme planlama sistemine kadar, 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 kaynak avantajlarına sahiptir. Ancak aynı zamanda veri tekelinin, kaynak engellerinin, enerji tüketiminin ve tek nokta riskinin sorunları da mevcuttur.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve iş birliği içinde gerçekleştirilmesi yatar; bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak içindir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte, planlanmakta ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışmakta, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm tarafından alt görevlerin koordinasyonu sağlanmaktadır. Yaygın yöntemler şunlardır:
Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri ile eğitilir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır;
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülasyonu artırmak.
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birçok "ofis" çalışanını koordine ederek görev tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özelliği şudur: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayabilir; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği 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 kararsız, gradyan senkronizasyonu belirgin bir darboğaz;
Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezi bir kontrol merkezi yok, görev dağıtımı ve istisna geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün kendi hesaplama güçlerini bir araya getirerek bir modeli ortaklaşa eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok düzeyi içermektedir. Ancak "eşgüdümlü etkin + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated öğrenme, dağıtılmışlık ile merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular. Bu, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans gibi (. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak hala güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Bu, gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından görece ılımlıdır ve endüstride geçiş amaçlı dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
) AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri (
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine geçişin teknik devrimi])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 nedeniyle, doğal olarak, heterojen, güvenilmez düğümler arasında etkili bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimleri genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlıdır; bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronizasyonu zordur. Veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, tıbbi, finansal ve gizli veriler ( gibi, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; ayrıca işbirliği teşviklerinin eksik olduğu görevler ), örneğin şirket kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonu eksikliğinden muzdariptir. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim uygulamalarının gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve motive edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynakları kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon algoritmaları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için çok uygundur.
)# Merkeziyetsizlik eğitim görevine uyum genel görünümü
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi 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 tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif sunarak mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri gözlemlenebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcılık ilişkileri daha da tartışılacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı oluşturmayı hedefliyor, böylece herkes eğitime katılabilir ve katkıda bulundukları hesaplamalar için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülünü kullanmayı umuyor.
Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine geçişin teknik devrimi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
İkincisi, Prime Intellect eğitiminde anahtar mekanizmaların detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi 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. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyumlu nesne olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliğini ve strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC) Güvenilir Gözlem ve Politika-İl Kontrolü (, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulanabilirlik 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 uygulama, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik olup, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronizasyon durumunda olmaksızın sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu inşa etmek için temel bir temeldir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo kavramını bağımsız bir şekilde uygulayıp açık kaynaklı hale getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği sınırlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmaktadır; model işbirliği eğitimini tamamlamak için yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlıdır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılabilmesini sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır; bu, merkeziyetsizlik eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.
PCCL: İşbirlikçi İletişim Kütüphanesi
PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin ), NCCL, Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi hedeflemektedir. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmasını, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici seviyesindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen alt bileşendir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırmaktadır.
Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasına olanak tanıyan, izinsiz, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması olan bir eğitim ağı oluşturdu. 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 güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderin
Doğrulama düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışlarının gerçekliğini doğrulamak ve ödül hesaplamasına ve strateji birleştirmesine katılmak
Protokolün temel süreci, görev yayımlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme )SHARDCAST( ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik döngüsü oluşturur.
![AI eğitim paradigması evrimi: Merkezî kontrolün Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrimi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri iş birliği ile eğitilen ilk büyük ölçekli güçlendirme öğrenme modelidir, parametre düzeni
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI eğitim paradigması devrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik evrim
AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknoloji Devrimi
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketimi en yüksek, teknik engeli en fazla olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini 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 da AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört sınıfa ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede üzerinde durulan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanımdan alt yazılıma, küme planlama sistemine kadar, 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 kaynak avantajlarına sahiptir. Ancak aynı zamanda veri tekelinin, kaynak engellerinin, enerji tüketiminin ve tek nokta riskinin sorunları da mevcuttur.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve iş birliği içinde gerçekleştirilmesi yatar; bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak içindir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte, planlanmakta ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışmakta, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm tarafından alt görevlerin koordinasyonu sağlanmaktadır. Yaygın yöntemler şunlardır:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birçok "ofis" çalışanını koordine ederek görev tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özelliği şudur: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayabilir; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün kendi hesaplama güçlerini bir araya getirerek bir modeli ortaklaşa eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok düzeyi içermektedir. Ancak "eşgüdümlü etkin + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated öğrenme, dağıtılmışlık ile merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular. Bu, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans gibi (. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak hala güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Bu, gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından görece ılımlıdır ve endüstride geçiş amaçlı dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
) AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri (
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine geçişin teknik devrimi])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 nedeniyle, doğal olarak, heterojen, güvenilmez düğümler arasında etkili bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimleri genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlıdır; bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronizasyonu zordur. Veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, tıbbi, finansal ve gizli veriler ( gibi, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; ayrıca işbirliği teşviklerinin eksik olduğu görevler ), örneğin şirket kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonu eksikliğinden muzdariptir. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim uygulamalarının gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve motive edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynakları kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon algoritmaları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için çok uygundur.
)# Merkeziyetsizlik eğitim görevine uyum genel görünümü
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi 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 tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif sunarak mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri gözlemlenebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcılık ilişkileri daha da tartışılacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı oluşturmayı hedefliyor, böylece herkes eğitime katılabilir ve katkıda bulundukları hesaplamalar için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülünü kullanmayı umuyor.
Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine geçişin teknik devrimi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
İkincisi, Prime Intellect eğitiminde anahtar mekanizmaların detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi 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. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyumlu nesne olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliğini ve strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC) Güvenilir Gözlem ve Politika-İl Kontrolü (, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulanabilirlik 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 uygulama, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik olup, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronizasyon durumunda olmaksızın sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu inşa etmek için temel bir temeldir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo kavramını bağımsız bir şekilde uygulayıp açık kaynaklı hale getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği sınırlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmaktadır; model işbirliği eğitimini tamamlamak için yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlıdır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılabilmesini sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır; bu, merkeziyetsizlik eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.
PCCL: İşbirlikçi İletişim Kütüphanesi
PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin ), NCCL, Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi hedeflemektedir. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmasını, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici seviyesindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen alt bileşendir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırmaktadır.
Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasına olanak tanıyan, izinsiz, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması olan bir eğitim ağı oluşturdu. Protokol, üç ana rol türü üzerine çalışmaktadır:
Protokolün temel süreci, görev yayımlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme )SHARDCAST( ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik döngüsü oluşturur.
![AI eğitim paradigması evrimi: Merkezî kontrolün Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrimi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri iş birliği ile eğitilen ilk büyük ölçekli güçlendirme öğrenme modelidir, parametre düzeni