AI Eğitim Paradigması Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrımına kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir, bu da AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi" olduğunu gösterir. Mimari paradigmalardan bakıldığında, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federated öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim en yaygın geleneksel yöntemdir, tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim süreci tamamlanır; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği 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; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelcilği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da vardır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir, temelinde model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatar. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak için gereklidir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon edilmektedir; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Yaygın yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru Hattı Paralelliği: Aşamalı Seri Yürütme, Verimliliği Artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görevleri tamamlamak için koordine etmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim alıyor.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordine edici olmadan, birbirine güvenmeyen birçok düğüm, genellikle görev dağıtımı ve iş birliği için protokoller aracılığıyla işbirliği yaparak eğitimi tamamlar ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zordur, görev bölme verimliliği düşüktür.
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyon darboğazı belirgin
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağılımı 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 zorluğudur; sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili iş birliği + dürüst teşvik + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, henüz 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, gizlilik uyumu konusunda önem taşıyan senaryolar için uygundur. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde veri dağıtımının avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordine ediciye bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçiş süresi dağıtım mimarisi 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 çok yüksek olması veya işbirliği 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 dayanır, açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronizasyonu zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılamaz; işbirliği teşvik temellerinin eksik olduğu görevler ise dış katılım motivasyonuna sahip değildir. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim için gerçek kısıtlamaları oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, paralelleştirmeye uygun 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 toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federasyon öğrenimi 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 tasarımında daha fazla özgün keşif önermektedir ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten açıktır ve ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.

Prime Intellect: Eğitimin izlerini doğrulayan güçlendirilmiş öğrenme iş birliği ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır. Herkesin eğitime katılabileceği ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabileceği bir sistem oluşturmayı hedeflemektedir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi amaçlamaktadır.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

İki, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız bir görev döngüsü tamamlamasını sağlar ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla iş birliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteklemek için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirdiğini belirlemek için kullanılır. 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 tamamlar. Bu, eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk kezdir ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik olup, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği 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 gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir, böylece birden fazla düğüm senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler gönderebilir, ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çoklu versiyon evrimi sağlanır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel temelidir.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo felsefesini bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak hale getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça 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 topolojik yapılar inşa ederek küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model iş birliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'lar ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel iş birliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağı inşa etmenin temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, merkeziyetsiz AI eğitim ortamı için Prime Intellect tarafından özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyet senkronizasyonunu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçek anlamda açık ve güvene dayalı olmayan işbirlikçi eğitim ağları oluşturmak için "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.

Üç, Prime Intellect Teşvik Ağı ve Rol Dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etmiştir. Protokol, üç ana rol temelinde çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izleri gönderme
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye katılır.

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

Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya genelinde asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğümleri ile iş birliği içinde eğitilen ilk güçlendirme öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtaya yayılmış 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından iş birliği içinde eğitilmiştir, tamamen asenkron bir mimari kullanılmıştır, eğitim süresi 400 saati aşmıştır ve asenkron iş birliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model sadece performans açısından bir sıçrama değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek, Merkeziyetsiz eğitim ağının eğitim sürecini ilk kez gerçekleştirdiğini işaret etmektedir.