AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknolojik devrim
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan 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, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve Merkeziyetsizlik eğitim.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performans kümeleri içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için çok uygundur, yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir. Ancak, veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da taşımaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatar, bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılabilir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon altında tutulmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanarak ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine eder. Ana akım yöntemler arasında:
Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıkları eşleştirilmelidir.
Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtmak, güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak.
Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır.
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülerliği artırmak
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görev tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitimlerini tamamlamaktadır.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, bir ev bilgisayarı, bulut GPU veya kenar cihazı ) merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevini işbirliği içinde tamamlayabilir, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkının doğruluğunu garanti etmek için şifreleme teşvik mekanizmalarından faydalanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Aygıt heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordine edilmesi zordur, görev bölme verimliliği düşüktür.
İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin.
Birlikte koordine eksikliği: merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak model eğitimi yapması olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifreli güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanda sorunlar içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak merkeziyetsizlik ile dağıtılmışlık arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular; bu, gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans (. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısını ve yerel iş birliği yeteneklerini taşırken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağılımı avantajlarını da barındırır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından oldukça ılımlıdır ve endüstride geçiş aşaması yapıları olarak daha uygundur.
) AI eğitim paradigmaları panoramik karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşvik × uygulama özellikleri (
![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknik devrim])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 senaryolar, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmak için uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimleri genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, örneğin sağlık, finans, gizli veriler (, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılamaz; ayrıca işbirliği teşvik temeli olmayan görevler ), örneğin şirket kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir sahte önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay paralel hale getirilebilen ve motive edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlara ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması gibi son eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları dahildir. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolü, dağıtılmış optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.
)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluğu genel görünümü
![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik 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, temsil niteliğindeki blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknolojik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önermekte ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik mimarisi sırayla çözümlenecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da derinlemesine tartışılacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç temel modül sayesinde, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.
Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrolün Merkeziyetsizlik işbirliğine giden teknolojik devrimi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenimi Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile eşzamanlı katılımcılar için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her bir eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler ile doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir yönlendirme olmadan esnek eğitim uygulamak için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltır ve çoklu görev paralelliği ile strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranışı doğrulama mekanizması
TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-İlçe Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerle farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi ↔ politika güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek güvene dayalı eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik sunar ve denetlenebilir, teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı oluşturmak için uygulanabilir bir yol sağlar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken 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, bu da ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemleriyle karşılaştırıldığında, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel temelidir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir; merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm kararsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojik yapılar inşa ederek, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerini önlemekte, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model koordineli eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesme tolerans mekanizması ile birleştirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine de kararlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmenin temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.
PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi
PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak geliştirilmiş hafif bir iletişim kütüphanesidir. Geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlar. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden geri yüklemeyi destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.
Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasına ve gerçek katkılarına dayanarak ödüller kazanmasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturdu. Protokol, üç ana rol temelinde çalışmaktadır:
Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar
Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönder
Doğrulama düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmeye katılır.
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme )SHARDCAST( ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışları" etrafında dönen bir teşvik kapalı döngü oluşturur.
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliği teknolojik devrimine])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya genelinde asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilmiş ilk büyük ölçekli pekiştirme öğrenme modelidir ve 32B parametre ölçeğine sahiptir. INTELLECT-2 modeli, geniş
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.
12 Likes
Reward
12
8
Repost
Share
Comment
0/400
AllTalkLongTrader
· 07-22 15:43
Merkezileşme öldü, web3 gelecektir.
View OriginalReply0
LiquidationWatcher
· 07-22 13:06
Çok enerji harcıyor, kim ödeme yapacak?
View OriginalReply0
GasFeeCrybaby
· 07-19 16:36
Büyük altyapı projeleri harika - güç merkezi daha da güçlü!
View OriginalReply0
GmGnSleeper
· 07-19 16:35
Buna bakmak bile baş ağrıtıyor... Bunlar çok temel.
View OriginalReply0
FUD_Whisperer
· 07-19 16:33
Sadece web3 eğitim modu değil mi? Bu kadar havalı bir isimle anılıyor.
View OriginalReply0
LiquidityNinja
· 07-19 16:31
Merkeziyetsizlik eğitimi ile oynamışsındır, değil mi?
View OriginalReply0
AirdropHuntress
· 07-19 16:26
Yine büyük kaynak yığınlarının oluşturduğu bir sermaye döngüsü.
View OriginalReply0
ShadowStaker
· 07-19 16:25
hmm merkeziyetsiz yapay zeka eğitimi için bir başka sunum... insanlar ne zaman ağ topolojisinin burada gerçek darboğaz olduğunu anlayacaklar smh
AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrolün merkeziyetsizlik işbirliğine geçişindeki teknik dönüşüm
AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknolojik devrim
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan 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, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve Merkeziyetsizlik eğitim.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performans kümeleri içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için çok uygundur, yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir. Ancak, veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da taşımaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatar, bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılabilir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon altında tutulmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanarak ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine eder. Ana akım yöntemler arasında:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görev tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitimlerini tamamlamaktadır.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, bir ev bilgisayarı, bulut GPU veya kenar cihazı ) merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevini işbirliği içinde tamamlayabilir, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkının doğruluğunu garanti etmek için şifreleme teşvik mekanizmalarından faydalanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak model eğitimi yapması olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifreli güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanda sorunlar içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak merkeziyetsizlik ile dağıtılmışlık arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular; bu, gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans (. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısını ve yerel iş birliği yeteneklerini taşırken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağılımı avantajlarını da barındırır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından oldukça ılımlıdır ve endüstride geçiş aşaması yapıları olarak daha uygundur.
) AI eğitim paradigmaları panoramik karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşvik × uygulama özellikleri (
![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknik devrim])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 senaryolar, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmak için uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimleri genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, örneğin sağlık, finans, gizli veriler (, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılamaz; ayrıca işbirliği teşvik temeli olmayan görevler ), örneğin şirket kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir sahte önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay paralel hale getirilebilen ve motive edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlara ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması gibi son eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları dahildir. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolü, dağıtılmış optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.
)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluğu genel görünümü
![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik 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, temsil niteliğindeki blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknolojik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önermekte ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik mimarisi sırayla çözümlenecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da derinlemesine tartışılacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç temel modül sayesinde, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.
Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrolün Merkeziyetsizlik işbirliğine giden teknolojik devrimi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenimi Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile eşzamanlı katılımcılar için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her bir eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler ile doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir yönlendirme olmadan esnek eğitim uygulamak için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltır ve çoklu görev paralelliği ile strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranışı doğrulama mekanizması
TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-İlçe Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerle farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi ↔ politika güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek güvene dayalı eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik sunar ve denetlenebilir, teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı oluşturmak için uygulanabilir bir yol sağlar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken 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, bu da ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemleriyle karşılaştırıldığında, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel temelidir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir; merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm kararsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojik yapılar inşa ederek, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerini önlemekte, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model koordineli eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesme tolerans mekanizması ile birleştirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine de kararlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmenin temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.
PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi
PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak geliştirilmiş hafif bir iletişim kütüphanesidir. Geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlar. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden geri yüklemeyi destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.
Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasına ve gerçek katkılarına dayanarak ödüller kazanmasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturdu. Protokol, üç ana rol temelinde çalışmaktadır:
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme )SHARDCAST( ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışları" etrafında dönen bir teşvik kapalı döngü oluşturur.
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliği teknolojik devrimine])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya genelinde asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilmiş ilk büyük ölçekli pekiştirme öğrenme modelidir ve 32B parametre ölçeğine sahiptir. INTELLECT-2 modeli, geniş