AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nin tüm 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 çağrıları ile karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesindeki tüm bileşenler tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkararak, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzün büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temel olarak, model eğitim görevleri parçalanarak çoklu makinelerde işbirliği içinde yürütülmesi için dağıtılır, böylece tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, yönetilen ve senkronize edilen bir yapıya sahiptir ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanılarak, ana düğüm alt görevleri koordine eder. Yaygın yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri ile eğitilir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekmektedir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensor paralelliği: Matris hesaplamalarını hassas bir şekilde bölmek, paralel granulariteyi artırmak.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görevi tamamlamak için koordine etmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim alıyor.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm, merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle görev dağıtımını ve işbirliğini sağlamak için protokollerle yönlendirilir ve katkının doğruluğunu sağlamak için kripto teşvik mekanizmalarına dayanır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların 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: Merkezi bir dağıtımcı yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizmaları karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki gönüllülerin her birinin hesap gücünü katkıda bulunarak modelleri birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olmakta, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok alanı içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, dağıtık ve merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak korunmasına, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasına vurgu yapar ve gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısını ve yerel iş birliği yeteneklerini taşırken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağıtım avantajlarını da taşır; ancak hala güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından görece ılımlıdır ve endüstriyel geçiş 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 işbirliği zorluğunun artması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmez düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşmaktadır. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlıdır, açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zor olabilir; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları güçlü olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşviklerine dayanmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, paralel çalışması kolay ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması gibi son eğitim görevleri, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncüsü alanında, temsil niteliğine sahip blokzincir projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında daha fazla özgün keşifler sunmaktadır, bu da mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapısını sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha da tartışacağız.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme iş birliği ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi ummaktadır.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İki, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Decoupled Asynchronous Reinforcement Learning Task Architecture

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırarak her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlamasını sağlar ve standartlaştırılmış arayüzle doğrulama ve toplama mekanizması ile iş birliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranışı doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen bir eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini 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 yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvenilmeyen eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik sunar ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

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 sürekli değişen gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir, çok sayıda düğümün senkronize olmadan sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, böylece ağırlıkların aşamalı olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. 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 temelidir.

OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo kavramının bağımsız bir şekilde uygulanıp açık kaynak olarak sunulan bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde 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 topolojiler oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlı olarak model işbirlikçi eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolere etme mekanizması ile OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlayarak, küresel işbirlikçi eğitimin katılımcılığını önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.

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 cihazlarda ve düşük bant genişliğine sahip ağlardaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesinti kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti, böylece herkes görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol türüne dayanmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemelerini gönderin ve gözlem izlerini takip edin
• Doğrulama Düğümleri: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrulama ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmeye katılma

Protokolün temel süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik kapalı döngü oluşturur.

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilen ilk büyük ölçekli güçlendirme öğrenme modelidir ve parametre ölçeği 32B'dir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliği ile tamamlandı ve tamamen asenkron bir mimari kullanarak 400 saatten fazla eğitim süresi gerektirdi. Bu, asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model, yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek, Merkeziyetsizlik eğitim ağının ilk kez başarıyla gerçekleştirilmesini simgelemektedir.