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; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrılarının aksine, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yoğun optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigma açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının 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 edilen bir sistemde çalışmaktadır. 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. Verimliliği yüksek ve kaynakları kontrol edilebilir avantajlara sahip olmasına rağmen, aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir. Temel olarak model eğitim görevini parçalayarak birden fazla makineye dağıtmak ve birlikte çalışmak, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmaktır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon yapılmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, tüm alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler arasında:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri eğitiyor, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekiyor.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun birkaç "ofis" çalışanını uzaktan yönlendirerek bir görevi tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim alıyor.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevlerini tamamlamak için ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) ile iş birliği yapabilir, genellikle görev dağılımı ve iş birliği için protokollerin kullanılmasının yanı sıra katkının dürüstlüğünü sağlamak için şifreleme teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zordur, görev bölme verimliliği düşüktür.
• İletişim verimliliği engeli: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyon engeli belirgin
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı, hata geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya çapında bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi 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 "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık, finans. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısını ve yerel iş birliği yeteneklerini taşırken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da barındırır. 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 oldukça ılımlıdır ve endüstri için geçiş aşamasında uygun bir dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

( AI eğitim paradigmalarının panorama karşılaştırma tablosu) teknoloji mimarisi × güveni teşvik × uygulama özellikleri###

( Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigmaları açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya iş birliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmeyen 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 ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle paylaşılamaz; ayrıca iş birliği teşvikleri olmayan görevler, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek sınırlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ) (örneğin RLHF, DPO ###), veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynakların kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücünü tolere etme özelliklerine sahiptir ve P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

(# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

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

( Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Mevcut merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi öncü alanında, temsilci blok zinciri 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 görece daha nettir ve başlangıç mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projeyi destekleyen temel teknolojiler ve mühendislik yapıları sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

)# Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirliği ağının öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır. Herkesin eğitim sürecine katılabilmesi ve hesaplama katkılarından güvenilir ödüller kazanabilmesi için. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının tam olduğu bir AI merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp###

İki, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrıştırılmış Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect'in merkeziyetsiz eğitim senaryoları için özel olarak tasarladığı görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyumlu nesne olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapılandırılmış bir şekilde ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranışı doğrulama mekanizması

TOPLOC(Güvenilir Gözlem & Politika-Yerel Kontrol), Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten etkili bir politika öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk mekanizmadır ve güvensiz eğitim ödül dağıtımını sağlamak için anahtar bir yenilik sunar, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirlikçi eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için özel olarak optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmadan sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli olarak yakınsaması ve çoklu versiyon evrimi sağlanır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temellerindendir.

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. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model ortak eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile birleştiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta ve küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde arttırmaktadır. Bu, merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmek için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirlikçi İletişim Kütüphanesi

PCCL(Prime Collective Communication Library), 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 darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyet senkronizasyonunu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve kararsız düğümler üzerinde çalışabilir, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneğinin temel bileşenidir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık, güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect Teşvik Ağı ve Rol Dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayanarak ödüller almasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol üzerine çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımla
• Eğitim düğümü: Yerel eğitimi yürütme, ağırlık güncellemelerini gönderme ve gözlem izini
• Doğrulama Düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye 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.

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

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi yayınladı, bu tamamen