AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritması desteği gerektirir, bu da AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmasından bakıldığında, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan 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 ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir. Ancak, aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da vardır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalar halinde dağıtılarak birden fazla makinede eşgüdümlü olarak gerçekleştirilmesi yatmaktadır; bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılabilir. Fiziksel olarak "dağıtık" bir özellik taşısalar da, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon ile yürütülür ve genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametrelerini eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru Hattı Paralellik: Aşamalı Seri İcra, 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 işbirliği yaparak görevi tamamlamasıyla karşılaştırılabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm, merkezi bir koordinator olmadan eğitim görevlerini iş birliği içinde tamamlar, genellikle görev dağıtımı ve iş birliği için protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak 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 yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Birlikte Koordinasyon Eksikliği: Merkezi bir dağıtımcı yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanındaki gönüllülerin, güçlerini birleştirerek model eğitimi için katkıda bulunması olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkin işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş formu olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular, bu nedenle gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde veri dağıtımının avantajlarını taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır, bu nedenle endüstri için geçiş aşaması dağıtım yapısı olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek veya iş birliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvene dayanmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, bu nedenle açık ağlarda etkin bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalarla sınırlıdır, bu nedenle açık bir şekilde paylaşılmaz; iş birliği teşviklerinin temelinin eksik olduğu görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek sınırlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir sahte önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrollü küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı iş birliği eğitimi senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyoncular gibi yöntemler aracılığıyla iş birliği eğitimi için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncü alanında, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmanın 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 teknoloji ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve Merkeziyetsiz AI eğitim sistemi içindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirmeli öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır, 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 mekanizması tam olan bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme 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 katılım 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 iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltırken, çoklu görev paralelliğini ve strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlemlenen verilere dayanarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tam model yeniden hesaplamasına bağımlı değildir, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir ve güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve birleştirme protokolüdür ve özellikle asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Bu, gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler yapmasına izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu sürüm evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransı yeteneklerini önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim döngülerinin inşası için temel bir yapı taşını oluşturur.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo konseptini bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak hale getirdiği bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklara 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 işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizmasını birleştirerek, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmek için kritik iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

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 uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma işlemlerini destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir; OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçek anlamda açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son kilometre" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı olarak ödüller kazanmasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etmiştir. Protokol, üç temel rol üzerine çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izlerini gönderme
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmesine katılır.

Protokolün temel süreçleri arasında görev yayımlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımı yer alır ve bu süreçler "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik kapalı döngüsü oluşturur.

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümlerinin işbirliği ile eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtaya yayılmış 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği ile eğitilmiş olup, tamamen asenkron bir mimari kullanmaktadır. Eğitim süresi 400 saatten fazladır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliği ve kararlılığını göstermektedir. Bu model, yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect tarafından önerilen "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek Merkeziyetsizlik alanında önemli bir adım atmaktadır.