AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik devrim

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır ve 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 yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hataya dayanıklılık mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar avantajlarına 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; bunun temelinde model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak birlikte yürütülmesi yatar, bu da tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmayı sağlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, zamanlama ve senkronizasyonu sağlanan bir yapıdır ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı (LAN) ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanarak, ana düğüm tüm alt görevlerin koordinasyonunu sağlar. Ana akım yöntemler arasında:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini paylaşarak eğitiyor, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekiyor.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru Hattı Paralelliği: Aşamalı Seri Uygulama, Verimliliği Artırma
• Tensor paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel işleme granüllerini artırır

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görevi tamamlamasını benzetir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dirençli bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordinator olmadan, birbiriyle güvenmeyen birçok düğüm, genellikle protokol aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği yaparak eğitim görevlerini tamamlar ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve kesim zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev kesim 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 denetleyici yok, görev dağılımı ve olağanüstü geri dönüş mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün kendi hesaplama güçlerini model eğitimi için birleştirmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok alanda zorluklar içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtılmışlık ile Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak korunmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağınık olmasının avantajlarına da sahiptir, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır, sanayi alanında geçiş aşaması dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigması panorama karşılaştırma tablosu ( teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri )

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 aşırı yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmez düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanamaz. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, bu nedenle açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle paylaşımda bulunamaz; işbirliği teşvikleri olmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik antrenmanının bir sahte önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralelize edilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsiz antrenmanın belirgin uygulama potansiyeli sergilediği görülmektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayar, davranış uyumu gibi sonrasında eğitim görevleri, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimleri ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir ve P2P ağları, Swarm protokolü, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluğu genel bakış tablosu

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme 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 tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önermekte ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise oldukça net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki ana teknoloji ve mühendislik mimarisi sırasıyla analiz edilecek ve Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirliği ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı kurmaya kendini adamıştır, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir. Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İkincisi, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı analizi

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi 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 tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve politika evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC: Hafif Ağırlıklı Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, aksine "gözlem dizisi ↔ strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvenmeye gerek olmadan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın ana yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağları inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birikimi ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan 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 izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık uzlaşması ile sürekli eğitim iterasyonlarının temel altyapısını oluşturur.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak uyguladığı ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında 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 topluluk yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model iş birliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta ve küresel iş birliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmaktadır. Bu, merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası 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 uyum sorunlarını 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 yeteneğini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son kilometre" iletişim altyapısını sağlamlaştırmaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılabilmesini ve gerçek katkılarına dayalı olarak ödüller alabilmesini sağlamak için izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol türüne dayanarak çalışır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemelerini gönderin ve gözlem izlerini kaydedin
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplamasına ve strateji birleştirmeye katılır.

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

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te, asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilmiş dünyanın ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelini, INTELLECT-2'yi tanıttı. PARAMETRE ölçeği 32B'ye ulaşıyor. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümü tarafından işbirliği içinde tamamlandı, tamamen asenkron bir mimari kullanarak, eğitim süresi 400 saati aştı ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını gösterdi. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, uzlaşmadır" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır.