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 engel olan aşamadır; bu, 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 inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federated öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitimi en yaygın geleneksel yöntemdir, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı bir sistemdir; 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 avantajlar sunar, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da taşır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Bunun temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve iş birliği içinde gerçekleştirilmesi yatar. Bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılabilir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol, yönetim ve senkronizasyon altında tutulur; genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, çeşitli alt görevleri koordine eder. Yaygın yöntemler arasında:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı verilerle eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıkları eşleşmelidir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölme, paralel granülü artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görevi tamamlamak için koordine etmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm önde gelen büyük modeller bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) merkezi bir koordine edici olmadan eğitim görevlerini iş birliği içinde tamamlayabilir, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve iş birliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü güvence altına almak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca 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 bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır.
• Tekdüzelik eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı, anormal geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini birleştirerek bir modeli eğitmesi olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur. Bu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok düzeyi içermekte, ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, dağıtık ve merkeziyetsiz arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak tutulmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular. Bu, sağlık, finans gibi gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur (. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından oldukça ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım mimarisi olarak daha uygun bir seçenektir.

) 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 iş birliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, heterojen, güvenilmeyen düğümler arasında etkili bir şekilde tamamlanması doğal olarak uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; bu nedenle açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik sınırlamalarının güçlü olduğu görevler ###, tıbbi, finansal ve gizli veri ( gibi, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; ve iş birliği teşvikine dayanmayan görevler ), örneğin şirketin kapalı kaynaklı modeli veya iç prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmiyor. Aslında, yapısal olarak hafif, kolay 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 hizalaması gibi son eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalıklaştırma eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katılımıyla yapılan işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağımlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknolojik devrim])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi öncülük alanında, temsil niteliği taşıyan blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün araştırma önerisi sunarak mevcut teorik araştırmanın öncülük eden yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulanabilir yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri gözlemlenmektedir. Bu makale, bu beş projenin ardındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapılarını sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışacaktır.

Prime Intellect: Eğitim yolu doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmaları tam olan bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

İki, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanan bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitimi, çıkarımı ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görevlerin paralel olarak desteklenmesi ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-Yerelleşme Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. 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 doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk mekanizmadır ve güvene dayalı eğitim ödül dağıtımının sağlanması için kritik bir yenilik sunar, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz iş birliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sağlar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu sürekli değişen gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, ağırlıkların aşamalı olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. 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 gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu 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 oluşturarak küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya geldiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için temel iletişim altyapılarından biri haline gelir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Bu kütüphane, geleneksel iletişim kütüphanelerinin), NCCL ve Gloo( gibi, heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesinti kurtarma gibi özellikleri destekler, tüketici düzeyinde GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin alt bileşenidir. Bu, eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturmuştur. Protokol, üç ana role dayalı olarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yapma, ağırlık güncellemelerini gönderme ve izleme izleri
• Doğrulama Düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının doğruluğunu doğrulamak ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılmak

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

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknolojik devrim])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

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

Prime Intellect, 2025 Mayısında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya çapında asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümle işbirliği içinde eğitilmiştir ve tamamen asenkron bir mimari kullanmaktadır; eğitim süresi