AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İş Birliğine Teknik Devrim

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, en yüksek teknik engelleri 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 yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu da AI sistemlerinin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, en yaygın geleneksel yöntemdir ve tek bir kuruluş tarafından yerel yüksek performans kümeleri içinde tüm eğitim süreçleri tamamlanır. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynak avantajına sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da bulunmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir; temel prensibi, model eğitim görevlerini parçalayarak birden fazla makineye dağıtmak ve birlikte yürütmektir, bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak mümkün olmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, yönetilen ve senkronize edilen bir yapıdadır; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametreleri ile eğitim yapar, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralellik granülünü artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görev tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim almaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceği temsil eder. Bunun temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevlerini birlikte tamamlar; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağılımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü güvence altına almak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca 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: Merkezî bir denetleyici yok, görev dağılımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanındaki gönüllülerin, kendi hesaplama güçlerini sunarak modeli birlikte eğitmeleri olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok yönü içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, bu hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated öğrenme, dağıtılmış ve merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahip olmakla birlikte, merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dirençli özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve endüstri alanında geçiş aşaması olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigması kapsamlı karşılaştırma tablosu ( teknoloji mimarisi × güven teşviki × uygulama özellikleri )

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryolarında, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında etkili bir şekilde tamamlanması zor olabilir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine ihtiyaç duyar, bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamaları nedeniyle açıkça paylaşılamaz; ve işbirliği teşvikleri eksik olan görevler dışsal katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsizlik eğitimine ilişkin gerçek kısıtlamaları oluşturur.

Ama bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, paralel hale getirilebilir ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir 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 bulunmaktadır, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundurlar.

Merkeziyetsizlik eğitim görevine uygunluk genel görünümü

Merkeziyetsizlik eğitimi klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncü alanında, temsil edici 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 daha fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise daha net olup, başlangıç mühendislik ilerlemeleri görülmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izlerinin 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 modül aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir. Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İkincisi, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli 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. 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 arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla birlikte çalışabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezî bir programlama ortamında esnek eğitim uygulamak için daha uygundur; hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi tamamlayıp tamamlamadığını 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 yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk mekanizmadır ve güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleşimi ve Yayılım Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çoklu sürüm evrimi sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensusu ve sürekli eğitim iterasyonu inşa etmenin temel temelidir.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo kavramını bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınır; yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlayabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya geldiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırır. Bu, merkeziyetsizlik eğitim ağı inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlarda ve düşük bant genişliğine sahip ağlarda uyum sağlama darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici seviyesindeki GPU'lar ve kararsız düğümler üzerinde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçek anlamda açık ve güvene dayanmayan işbirlikçi eğitim ağını oluşturmak için "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller almasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması olan bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol türüne dayanarak çalışır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlamak
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönder
• Doğrulama Düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye katılmak

Protokolün ana süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık toplama ve ödül dağıtımını içerir; bu da "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik kapalı döngüsü oluşturur.

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

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında, asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümlerinin işbirliğiyle eğitilen dünyanın ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelini INTELLECT-2 olarak tanıttı ve parametre ölçeği 32B'ye ulaştı. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada yer alan 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliğiyle tamamlandı ve tamamen asenkron bir mimari kullanarak 400 saatten fazla bir eğitim süresi geçirdi, asenkron işbirlikçi ağın uygulanabilirliğini ve istikrarını gösterdi. Bu model, yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik hayata geçirilmesidir. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokolleri entegre etmiştir.