AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sistemlerinden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknolojik devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel içeren aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarma aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalara göre, 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 kümeler içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yaklaşımdır. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, birleşik bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır. GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur ve yüksek verimlilik, kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlar sunar, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Bunun temeli, model eğitim görevlerinin parçalara ayrılması ve birden fazla makineye dağıtılarak birlikte çalıştırılmasıdır; bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte, planlanmakta ve senkronize edilmektedir. Genelde yüksek hızlı yerel ağ ortamında çalışmakta ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm tarafından alt görevler koordine edilmektedir. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı verileri eğitir, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırma;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel parçacık boyutunu artırmak.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanının iş birliği yaparak görevleri tamamlamasını benzetir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dirençli bir geleceği temsil eder. Bu modelin temel özellikleri şunlardır: merkezi bir koordinator olmaksızın, karşılıklı güveni olmayan birden fazla düğümün eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlaması, genellikle görev dağıtımı ve işbirliği için protokoller aracılığıyla gerçekleştirilmesi ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmalarının kullanılması. 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 yokluğu, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır;
• Birleşik koordinasyon eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, bir grup global gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini birleştirerek model eğitimi yapması olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur. Bu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsar. Ancak "etkili iş birliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve merkeziyetsiz arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre karşı dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve endüstri geçişi için daha uygun bir dağıtım mimarisi sunar.

AI eğitim paradigmalarının kapsamlı karşılaştırma tablosu

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak taleplerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması 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 olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşvik temeli olmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlamalarını oluşturmaktadır.

Ama bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmiyor. Aslında, yapısı hafif, paralel çalışması kolay ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsiz eğitim belirgin bir uygulama potansiyeli sergiliyor. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayar, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri (, RLHF, DPO ), veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynakların kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katılımıyla yapılan işbirlikçi eğitim senaryoları bulunuyor. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir ve bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yollarla işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federatif öğrenme öncülüğünde, temsil niteliğinde olan 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 tasarımı konusunda daha fazla özgün keşifler önermekte, mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik mimarilerini sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemlerindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.

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

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

Bir, Prime Intellect protokol yığın yapısı ve ana modül değerleri

İki, Prime Intellect eğitimi ana mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect'in merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak 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 görev döngüsü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüz aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmasıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, bu hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteklemek 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 çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına bağımlı değildir, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin ana yeniliğidir, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz iş birliği eğitim ağı inşa etmek 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 sınırlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmadan kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, böylece ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çoklu sürüm evrimi sağlanır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu için temel bir yapı taşını oluşturur.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın DiLoCo konsepti temel alınarak bağımsız bir şekilde uygulanmış ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm dengesizliği 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 yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model ortak eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizmasını birleştirerek, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'lar ve kenar cihazlarının stabil bir şekilde eğitim görevlerine katılabilmesini sağlamaktadır. Bu durum, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı kurmanın temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

PCCL: İşbirliği İletişim Kitaplığı

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 hedefler. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden geri yüklemeyi destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir. Bu, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçek anlamda açık, güvene ihtiyaç duymayan bir işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkese katılma imkanı sunan, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmalarına sahip bir eğitim ağı oluşturmuştur. Protokol, üç ana rol türüne dayanmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izleri gönderme
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ve strateji birleştirme süreçlerine katılır.

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

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya çapında asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği yaparak eğitilen ilk büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme modelidir ve parametre boyutu 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir ve tamamen asenkron bir mimari kullanmaktadır; eğitim süresi 400 saatten fazla sürmüştür ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve kararlılığını göstermiştir. Bu model yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim eşleşmesi" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmektedir ve Merkeziyetsizlik alanında bir dönüm noktasını temsil etmektedir.