AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknik devrim
AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, teknik eşiği en yüksek olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini 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 sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federasyon öğrenimi ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsizlik eğitimi, yerel yüksek performanslı kümelerde tek bir kurum tarafından tüm eğitim süreçlerinin tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılmaktadır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur ve yüksek verimlilik, kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir. Ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da barındırmaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir, temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılarak birlikte çalıştırılması yatar, bu sayede tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinmektedir. 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, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisiyle ana düğüm, her bir alt görevi koordine etmektedir. Ana akım yöntemler şunlardır:
Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıkları eşleşmelidir.
Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
Boru paralelliği: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince ince bölme, paralel granülasyonu artırma.
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını koordine ederek görevleri tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için şifreleme 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 stabil değil, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin.
Birlikte Koordinasyon Eksikliği: Merkezi bir kontrol mekanizması yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki gönüllülerin her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu içermektedir, ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi sorusu hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak, dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağınık olmasının avantajlarını taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatör tarafına bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve sanayi alanında geçiş süreci dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsizlik eğitimi her görev türü için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen ve güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşır. 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 güçlü olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle paylaşılamaz; ve işbirliği teşviklerinin temelinin eksik olduğu görevler ise dış katılıma yönelik bir motivasyondan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim için gerçek kısıtlamaları oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, paralel hale getirilmesi kolay ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir 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 araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim yapmak için son derece uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federated öğrenme öncülüğünde, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda birçok özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun ise gerçekleştirme yolları göreceli olarak net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknikler ve mühendislik mimarilerini sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla inceleyecektir.
Prime Intellect: Eğitim yolu doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı kurmayı hedefliyor, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRİME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizmaları ile tamamlanmış bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi umuyor.
Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri
İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenimi Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır ve eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir zamanlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, bu hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi tamamlayıp tamamlamadığını belirlemek için kullanılan, doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren bu yenilik, güven olmaksızın eğitim ödül dağıtımını sağlamak için kritik bir yeniliktir ve denetlenebilir, teşvik edici bir merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu için temel bir altyapıdır.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo anlayışını bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak hale getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi, verileri paralel işleme temel alarak Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojiler oluşturur ve küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınır; model işbirliği eğitimini yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak tamamlayabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağları oluşturmak için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.
PCCL: İşbirliği 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 adaptasyon darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin alt bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçek anlamda açık ve güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağının "son mil" iletişim altyapısını 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 ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol üzerine çalışmaktadır:
Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönder
Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılır.
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik döngüsü oluşturur.
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir merkeziyetsiz eğitim modelinin yayımlanması
Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi tanıttı; bu, dünyanın ilk asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'dir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir, tamamen asenkron bir mimari kullanarak, eğitim süresi 400 saati aşmış ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve kararlılığını göstermiştir. Bu model, yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect tarafından önerilen "eğitim, konsensüs" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, merkeziyetsiz eğitimi simgeleyen PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.
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.
Yapay Zeka Eğitim Paradigması Devrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine
AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknik devrim
AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, teknik eşiği en yüksek olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini 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 sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federasyon öğrenimi ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsizlik eğitimi, yerel yüksek performanslı kümelerde tek bir kurum tarafından tüm eğitim süreçlerinin tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılmaktadır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur ve yüksek verimlilik, kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir. Ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da barındırmaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir, temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılarak birlikte çalıştırılması yatar, bu sayede tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinmektedir. 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, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisiyle ana düğüm, her bir alt görevi koordine etmektedir. Ana akım yöntemler şunlardır:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını koordine ederek görevleri tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için şifreleme teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki gönüllülerin her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu içermektedir, ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi sorusu hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak, dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağınık olmasının avantajlarını taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatör tarafına bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve sanayi alanında geçiş süreci dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsizlik eğitimi her görev türü için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen ve güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşır. 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 güçlü olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle paylaşılamaz; ve işbirliği teşviklerinin temelinin eksik olduğu görevler ise dış katılıma yönelik bir motivasyondan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim için gerçek kısıtlamaları oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, paralel hale getirilmesi kolay ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir 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 araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim yapmak için son derece uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federated öğrenme öncülüğünde, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda birçok özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun ise gerçekleştirme yolları göreceli olarak net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknikler ve mühendislik mimarilerini sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla inceleyecektir.
Prime Intellect: Eğitim yolu doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı kurmayı hedefliyor, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRİME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizmaları ile tamamlanmış bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi umuyor.
Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri
İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenimi Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır ve eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir zamanlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, bu hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi tamamlayıp tamamlamadığını belirlemek için kullanılan, doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren bu yenilik, güven olmaksızın eğitim ödül dağıtımını sağlamak için kritik bir yeniliktir ve denetlenebilir, teşvik edici bir merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu için temel bir altyapıdır.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo anlayışını bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak hale getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi, verileri paralel işleme temel alarak Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojiler oluşturur ve küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınır; model işbirliği eğitimini yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak tamamlayabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağları oluşturmak için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.
PCCL: İşbirliği 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 adaptasyon darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin alt bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçek anlamda açık ve güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağının "son mil" iletişim altyapısını 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 ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol üzerine çalışmaktadır:
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik döngüsü oluşturur.
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir merkeziyetsiz eğitim modelinin yayımlanması
Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi tanıttı; bu, dünyanın ilk asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'dir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir, tamamen asenkron bir mimari kullanarak, eğitim süresi 400 saati aşmış ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve kararlılığını göstermiştir. Bu model, yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect tarafından önerilen "eğitim, konsensüs" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, merkeziyetsiz eğitimi simgeleyen PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.