AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketiminin en yüksek olduğu ve teknik engelin en fazla olduğu aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini belirler. Çıkarma aşamasının hafif çağrımına kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesap gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir, AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezileşmiş eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede özellikle tartışılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesindeki tüm bileşenler, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilen bir şekilde çalışır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkararak, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynak avantajlarına sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek noktada risk gibi sorunlar da taşımaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir; bunun temeli, model eğitim görevlerinin parçalara ayrılması ve birden fazla makineye dağıtılarak iş birliği içinde gerçekleştirilmesidir, böylece tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinebilir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon ile çalışır ve genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamında çalışır; NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı verilerle eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince şekilde bölerek paralel granülerliği artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birkaç "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görev tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm, merkezi bir koordinator olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle, görev dağıtımı ve işbirliği için protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Aygıt heterojenliği ve bölünme zorluğu: Heterojen aygıtların koordinasyonu zor, görev bölme verimliliği düşük;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyon darboğazı belirgin.
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezî bir kontrolör yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizmaları karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki gönüllülerin her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak model eğitimi gerçekleştirmesi 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 katmanı içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federe öğrenme, dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanması ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federe öğrenme, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatör tarafa bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir, eğitim görevleri, güven yapıları ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve sanayi dünyasında geçici dağıtım yapısı olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigmaları açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryoları, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlamak için doğal olarak uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları güçlü olan görevler, hukuki uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşımda bulunamaz; işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir saçmalık olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralelleştirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama ile ilgili sonrası eğitim görevleri, veri topluluğu eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları yer almaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralelizm, düşük bağlılık ve farklı hesaplama güçlerine tolerans gösterme özelliklerine sahiptir; bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federated öğrenme öncülüğünde, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknolojik yenilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımında birçok özgün keşif önermekte ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise göreceli olarak net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görebilmekteyiz. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik mimarisi sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim Yolu Doğrulanabilir Güçlendirme Öğrenimi Kooperatif Ağı Öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır; böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkılarının güvenilir ödüllerini alabilir. Prime Intellect, PRİME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması ile tam donanımlı bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

İki, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli 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, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her bir 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 hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimine destek sağlamak için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan, doğrulanabilirlik eğitimi için bir çekirdek mekanizmadır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tüm modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk çözümdür, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu sürekli değişen gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler göndermesine izin verir ve böylece ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çoklu versiyon evrimi sağlanır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırmakta olup, istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel temellerindendir.

OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo felsefesine dayalı olarak bağımsız bir şekilde uygulanmış ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm kararsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve model iş birliği eğitimini yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamaktadır. Bu durum, küresel iş birliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı kurmanın anahtar iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsiz 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 topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir; OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen bir alt bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağları oluşturmak için "son bir mil" iletişim temellerini açar.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturdu; bu sayede herkes görev almaya ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmaya katılabiliyor. Protokol, üç ana rol temelinde çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izlerini gönderme
• Doğrulama Düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının doğruluğunu doğrulamak ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmeye katılmak

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

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

Prime Intellect, 2025 Mayıs ayında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünyanın ilk asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtaya yayılmış 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitimle tamamlanmış, tamamen asenkron bir mimari kullanılmıştır; eğitim süresi 400 saatten fazladır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve kararlılığını göstermektedir. Bu model sadece performansta bir sıçrama değil, aynı zamanda Prime Intellect tarafından önerilen "eğitim, konsensustur" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, merkeziyetsiz eğitim alanında bir dönüm noktasını temsil eden PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.