AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel barındıran aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılar ile karşılaştırıldığında, 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 makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitimi, tek bir kuruluşun yerel yüksek performans kümeleri içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesindeki tüm bileşenler, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine bir şekilde çalıştırılır. Bu derin iş birliği 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; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir. Ancak bunun yanı sıra veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da vardır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım yöntemdir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde yürütülmesi yatar; bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen, planlanan ve senkronize edilen bir yapıya sahiptir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları (LAN) ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı hattı teknolojisi kullanarak ana düğüm, alt görevleri bir araya getirir. Ana akım yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: her düğüm farklı veriler üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere yerleştirerek güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru Hattı Paralel: Aşamalı Seri İcra, Verimliliği Artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölme, paralel granülleri artırma

Dağıtık eğitim, "merkezî kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birkaç "ofis" çalışanını iş birliği yaparak görev tamamlamasıyla karşılaştırılabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dirençli bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordinatör olmaksızın birbirine güvenmeyen birçok düğüm, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağılımı ve işbirliğiyle eğitim görevlerini tamamlar ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için şifreleme teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz çeşitliliği ve görev bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev bölme verimliliği düşük
• İletişim verimliliği engeli: Ağa iletişimi kararsız, gradyan senkronizasyonu engeli belirgin
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor.
• Birleştirilmiş koordinasyon eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya çapında bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak model eğitimi yaptığı şeklinde anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur. Bu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok düzeyle ilgilidir, ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated Learning, dağıtılmış ve Merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated Learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağılma avantajını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryoları altında 'kontrollü Merkeziyetsizlik' çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve endüstriyel geçiş dağıtım yapısı olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitimimin 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 mümkün değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır, bu yüzden açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalarla sınırlıdır, bu nedenle açık paylaşım mümkün değildir; iş birliği teşviklerine dayanmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminde gerçek kısıtlamaları oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edilebilen görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesap gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir ve P2P ağı, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon gibi yöntemler aracılığıyla işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi öncü alanında, temsil niteliğine sahip blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda oldukça fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise görece net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri gözlemlenebilmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik mimarisini sırasıyla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirmeli öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç temel modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarıyla donatılmış merkeziyetsiz bir AI eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının ayrıntılı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Takviye Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsiz eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, her bir eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız görev döngüsü tamamlamasına ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla iş birliği yapmasına olanak tanır. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezî bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, sistem karmaşıklığını azaltır ve çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteklemek için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıklandırılmış eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gözlem verilerine dayanarak gerçekten etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır, güvene dayalı eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirliği 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 kısıtlı ve düğüm durumunun değişken olduğu gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler yapmasına izin verir, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, stabil ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu inşa etmenin temel temelidir.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo konsepti temel alınarak bağımsız bir şekilde uygulanmış ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi, veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerini önler ve yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlı olarak model işbirliği eğitimini tamamlayabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya geldiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine de istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlayarak, küresel işbirlikçi eğitimin katılımını önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik iletişim altyapılarından biri haline gelir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin temel bileşenidir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene dayanmayan bir iş birliği eğitim ağı kurmak için "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılabilmesi ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabilmesi için izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol grubuna dayalı olarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlama
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yapma, ağırlık güncellemelerini gönderme ve gözlem izlerini takip etme
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanın ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılın.

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

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

Prime Intellect, 2025 Mayıs'ında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen ilk büyük ölçekli pekiştirme öğrenme modelidir ve 32B parametre boyutuna sahiptir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği ile eğitilmiştir. Tamamen asenkron bir mimari kullanarak, eğitim süresi 400 saati aşmıştır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliği ve istikrarını göstermektedir. Bu model sadece performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, uzlaşmadır" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek, Merkeziyetsizlik eğitim ağının ilk kez başarıyla gerçekleştirildiğini göstermektedir.