Merkeziyetsizlik Eğitimi: AI Alanında Kutsal Kadeh Keşfi
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir ve AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede özellikle tartışılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, en yaygın geleneksel yöntemdir ve tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreci tamamlanır. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. 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 oldukça uygundur. Yüksek verimliliği ve kaynak kontrol edilebilirliği avantajlarına sahip olmasına rağmen, veri tekelciği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da bulunmaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak eş güdümlü bir şekilde yürütülmesi yatmaktadır, 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 ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı (LAN) ortamlarında çalışmakta, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanılarak ana düğüm tarafından alt görevlerin koordinasyonu sağlanmaktadır. Ana akım yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:
Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri üzerinde eğitim alır, parametreler paylaşılır ve model ağırlıkları eşleştirilmelidir.
Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır.
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel parçacık boyutunu artırma
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görevi tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA gibi ) bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri arasında: birbiriyle güvenmeyen birden fazla düğüm ( ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) merkezi bir koordine edici olmadan eğitim görevlerini birlikte tamamlayabilir; genellikle protokollerle görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü güvence altına almak için şifreleme teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:
Cihaz heterojenliği ve parçalama zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev parçalama verimliliği düşük
İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin
Birlikte koordinasyon eksikliği: merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı, hata geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak model eğitimi yapması olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok katmanı içermektedir. Bununla birlikte, "işbirlikçi etkin + dürüstlüğü teşvik eden + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.
Federasyon öğrenimi, dağıtık ve merkeziyetsiz arasındaki geçiş biçimi olarak, verilerin yerelde saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak bir araya getirilmesini vurgular; bu da, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans(. Federasyon öğrenimi, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağıtım avantajlarını da taşır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumlu senaryolar için bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır, bu nedenle sanayi alanında geçişsel dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırları])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Merkeziyetsizlik eğitimindeki sınırlar, fırsatlar ve gerçek yollar
Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi her görev türü için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak taleplerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması uygun değildir. 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 kısıtlaması olan görevler ), tıbbi, finansal ve gizli veri ( gibi, hukuki uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşım yapılamaz; işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ), özel kaynak kodu olan modeller veya iç prototip eğitimi (, dış katılımcı motivasyonu eksikliğinden muzdariptir. Bu sınırlamalar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilen 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 özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Sınırları Zorlamak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Merkeziyetsizlik Eğitimi Klasik Proje Analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncülük alanında, temsilci blockchain 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 araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, başlangıç mühendislik ilerlemesi görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik mimarilerini sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemlerindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacağız.
) Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenimi işbirlikçi 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, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması açısından eksiksiz bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.
01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Sınırları Zorlamak]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02, Prime Intellect eğitim anahtar mekanizmasının detaylı açıklaması
#PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir; heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kullanarak, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır; her eğitim düğümü, yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görevlerin paralel olarak desteklenmesi ve strateji evrimi için bir temel sağlar.
#TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC###Güvenilir Gözlem ve Politika-yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tüm model yeniden hesaplamasına dayanmaz; bunun yerine, "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edilebilir merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı kurmak için uygulanabilir bir yol sunar.
#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, özellikle asenkron, bant genişliği sınırlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirir, birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık konsensüsünün ve sürekli eğitim iterasyonunun inşası için temel bir temeldir.
#OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo konseptini bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik ile ilgili yaygın zorluklar olan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düzensiz düğümler gibi sorunlar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları inşa ederek global senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirlikçi eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya gelen OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için temel iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.
#PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi
PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Bu kütüphane, geleneksel iletişim kütüphanelerinin, ) gibi NCCL, Gloo( gibi, heterojen cihazlarda ve düşük bant genişliğine sahip ağlarda uyum sağlama darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma desteği sunar; tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen altyapı bileşenidir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene dayanmayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamıştır.
)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol üzerine inşa edilmiştir:
Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirme, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izlerini gönderme
Doğrulama Düğümleri: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışlarının gerçekliğini doğrulamak ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılmak
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ###SHARDCAST( ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik döngüsü oluşturur.
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Ön Cephesi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayımlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi yayınladı, bu, merkeziyetsizlik tarafından desteklenen dünyanın ilk ürünüdür.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
10 Likes
Reward
10
9
Repost
Share
Comment
0/400
GasFeeCryer
· 07-29 21:37
Bu ne ağır sanayi, madencilik daha mı yorucu değil mi?
View OriginalReply0
OnChain_Detective
· 07-29 21:35
hmm... merkezi yapay zeka eğitimi mi? büyük bir alarm işareti tespit edildi. desen analizi, dürüst olmak gerekirse tek bir arıza noktası riskleri gösteriyor.
View OriginalReply0
AirdropHarvester
· 07-29 02:38
insanları enayi yerine koymak işte bu kadar basit. Kim anlar, o kazanır.
View OriginalReply0
RooftopReserver
· 07-26 22:20
Büyük başlı ana gösteri, harika!
View OriginalReply0
Whale_Whisperer
· 07-26 22:13
Boğa ah, bu antrenman bileşeni kesinlikle Q'yu kullanmalı.
View OriginalReply0
CodeSmellHunter
· 07-26 22:12
Bu şeyin dışında ekran kartını yakmaktan başka ne işe yarar?
View OriginalReply0
ThatsNotARugPull
· 07-26 22:12
Bir göz attım, hepsi tuzak gibi görünüyor.
View OriginalReply0
DaisyUnicorn
· 07-26 22:04
Vay~ Merkeziyetsizlik eğitimi, dağınık ama doğal bir çiçek gibi.
View OriginalReply0
ApeWithNoFear
· 07-26 21:47
Mining tüketimi zaten çok fazla, şimdi bir de AI elektriği mi yakalım?
Merkeziyetsizlik AI eğitiminin zorlukları ve fırsatları: Prime Intellect yeni bir paradigma oluşturuyor
Merkeziyetsizlik Eğitimi: AI Alanında Kutsal Kadeh Keşfi
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir ve AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede özellikle tartışılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, en yaygın geleneksel yöntemdir ve tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreci tamamlanır. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. 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 oldukça uygundur. Yüksek verimliliği ve kaynak kontrol edilebilirliği avantajlarına sahip olmasına rağmen, veri tekelciği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da bulunmaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak eş güdümlü bir şekilde yürütülmesi yatmaktadır, 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 ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı (LAN) ortamlarında çalışmakta, NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanılarak ana düğüm tarafından alt görevlerin koordinasyonu sağlanmaktadır. Ana akım yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görevi tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA gibi ) bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri arasında: birbiriyle güvenmeyen birden fazla düğüm ( ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) merkezi bir koordine edici olmadan eğitim görevlerini birlikte tamamlayabilir; genellikle protokollerle görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü güvence altına almak için şifreleme teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak model eğitimi yapması olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok katmanı içermektedir. Bununla birlikte, "işbirlikçi etkin + dürüstlüğü teşvik eden + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.
Federasyon öğrenimi, dağıtık ve merkeziyetsiz arasındaki geçiş biçimi olarak, verilerin yerelde saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak bir araya getirilmesini vurgular; bu da, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans(. Federasyon öğrenimi, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağıtım avantajlarını da taşır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumlu senaryolar için bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır, bu nedenle sanayi alanında geçişsel dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırları])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(
Merkeziyetsizlik eğitimindeki sınırlar, fırsatlar ve gerçek yollar
Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi her görev türü için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak taleplerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması uygun değildir. 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 kısıtlaması olan görevler ), tıbbi, finansal ve gizli veri ( gibi, hukuki uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşım yapılamaz; işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ), özel kaynak kodu olan modeller veya iç prototip eğitimi (, dış katılımcı motivasyonu eksikliğinden muzdariptir. Bu sınırlamalar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilen 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 özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Sınırları Zorlamak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(
Merkeziyetsizlik Eğitimi Klasik Proje Analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncülük alanında, temsilci blockchain 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 araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, başlangıç mühendislik ilerlemesi görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik mimarilerini sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemlerindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacağız.
) Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenimi işbirlikçi 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, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması açısından eksiksiz bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.
01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Sınırları Zorlamak]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(
)# 02, Prime Intellect eğitim anahtar mekanizmasının detaylı açıklaması
#PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir; heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kullanarak, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır; her eğitim düğümü, yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görevlerin paralel olarak desteklenmesi ve strateji evrimi için bir temel sağlar.
#TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC###Güvenilir Gözlem ve Politika-yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tüm model yeniden hesaplamasına dayanmaz; bunun yerine, "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edilebilir merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı kurmak için uygulanabilir bir yol sunar.
#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, özellikle asenkron, bant genişliği sınırlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirir, birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık konsensüsünün ve sürekli eğitim iterasyonunun inşası için temel bir temeldir.
#OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo konseptini bağımsız olarak uygulayıp açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik ile ilgili yaygın zorluklar olan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düzensiz düğümler gibi sorunlar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları inşa ederek global senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirlikçi eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya gelen OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için temel iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.
#PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi
PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Bu kütüphane, geleneksel iletişim kütüphanelerinin, ) gibi NCCL, Gloo( gibi, heterojen cihazlarda ve düşük bant genişliğine sahip ağlarda uyum sağlama darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma desteği sunar; tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen altyapı bileşenidir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene dayanmayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamıştır.
)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol üzerine inşa edilmiştir:
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ###SHARDCAST( ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik döngüsü oluşturur.
![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Ön Cephesi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(
)# 04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayımlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi yayınladı, bu, merkeziyetsizlik tarafından desteklenen dünyanın ilk ürünüdür.