AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik teknolojik devrim

AI'nin 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 aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine bir şekilde çalıştırılır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır; bu, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için oldukça uygundur ve yüksek verimlilik ile kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlar sunar, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir, bunun temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve birlikte çalışarak tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazını aşması yatmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilmekte ve senkronize edilmektedir, genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışmakta ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine etmektedir. Yaygın yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel parçalama düzeyini artırır.

Dağıtık eğitim, "Merkeziyetsizlik + Dağıtık icra" kombinasyonudur, aynı patronun birden fazla "ofis" çalışanını uzaktan yönlendirmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir gelecek yolu temsil eder. Bunun temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordine edici olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar. Genellikle görev dağıtımı ve işbirliği 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 zordur, görev bölme verimliliği düşüktür;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyon darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezî bir dağıtıcı yok, görev dağıtımı ve anormal geri dönüş mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama gücünü model eğitimi için bir araya getirerek katkıda bulunması olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + sonuçların doğruluğu" sağlanabilir mi, hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak merkeziyetsizlik ile dağıtılmışlık arasında, verilerin yerel olarak korunmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağılımı avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve endüstri için geçiş aşamasında bir dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya iş birliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, hukuki uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşımda sınırlıdır; iş birliği teşviklerinin eksik olduğu görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlamalar, mevcut merkeziyetsizlik eğitimini sınırlayan gerçek engelleri oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, paralel olarak kolayca gerçekleştirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama perspektifleri göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özellikleri vardır, bu da onları P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygun hale getirir.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenim öncülüğü alanında, temsil niteliği taşıyan 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 birçok özgün keşif önermektedir, bu da mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknikler ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemi içindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim yolu doğrulanabilir pekiştirmeli öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır; herkesin eğitime katılabilmesi ve hesap katkıları için güvenilir ödüller alabilmesi için. Prime Intellect, PRİME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü ile, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

İki, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Ayırıcı Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect'in merkeziyetsiz eğitim senaryoları için özelleştirilmiş görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar 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 olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir zamanlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, bu da sistem karmaşıklığını azaltır ve çoklu görevlerin paralel desteklenmesi ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik eğitim çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğini sağlar ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı oluşturmak için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumunun değişken olduğu gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir, birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli olarak kısmi güncellemeler sunmasına olanak tanır, ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çok versiyonlu evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo kavramını bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları inşa ederek küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizmasını birleştirerek, OpenDiLoCo, tüketici düzeyi GPU'lar ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine stabil bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmek için kritik bir iletişim altyapısı oluşturmaktadır.

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 hassasiyet senkronizasyonunu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağları oluşturmanın "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol türüne dayanarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem yollarını gönderme
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ile 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 kapalı döngü oluşturur.

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 eğitilen ilk büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir ve tamamen asenkron bir mimari kullanarak 400 saatten fazla bir eğitim süresi geçirmiştir, bu da asenkron işbirliği ağlarının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model sadece bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, Merkeziyetsizlik eğitimini simgeleyen PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.