AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan aşamadır, bu doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir, bu da AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana konu olarak ele alınan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluş tarafından yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim süreçlerinin tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sisteminden eğitim çerçevesinin tüm bileşenlerine kadar hepsi tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalışır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır; GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitiminde 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, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde yürütülmesi yatar. Bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmayı sağlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen ve senkronize edilen bir yapıdadır; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri üzerinde eğitim yapar, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama;
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel parçalanma düzeyini artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezî kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını iş birliği yaparak görev tamamlamasını yönlendirmesine benzer. Şu an neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya merkezi koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayan kenar cihazları ) olabilir. Genellikle, görev dağıtımı ve işbirliği protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Aygıt heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen aygıtların koordinasyonu zor, görev bölme verimliliği düşük;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi dengesiz, gradyan senkronizasyon darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Birlikte Koordinasyon Eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve anormal geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi şu şekilde anlaşılabilir: Dünyanın dört bir yanındaki bir grup gönüllü, her biri hesap gücü katkısında bulunarak modeli birlikte eğitir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "işbirliği etkili + dürüstlük teşvikleri + doğru sonuçlar" konularında hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtılmış ve merkeziyetsizlik arasında, veri yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık, finans (. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dirençli özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları bakımından nispeten ılımlıdır ve sanayinin geçiş aşamasındaki dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

) AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşvikleri × uygulama özellikleri (

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik teknolojik devrim])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigmaları açısından, merkeziyetsiz eğitim 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, güvenilmeyen düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; açık bir ağda etkili bir şekilde bölmek ve senkronize etmek zor olabilir; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, sağlık, finans veya gizli veriler ( gibi, yasal uyum ve etik kısıtlamaları nedeniyle açık paylaşım yapılamaz; ve iş birliği teşviklerinin eksik olduğu görevler ), örneğin şirketin kapalı kaynaklı modeli veya iç prototip eğitimi (, dışarıdan katılım motivasyonu eksikliği yaşar. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir sahte önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralel işlenebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrollü küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı iş birliği eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir ve bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemler aracılığıyla iş birliği eğitimi için son derece uygundur.

)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine yönelik teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncü alanında, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif sunmuş ve güncel teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı kurmaya 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 açısından tam bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmaya çalışmaktadır.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modülün değeri

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine giden teknik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir 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 olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmaları ile işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenim süreçleri ile karşılaştırıldığında, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, bu hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteği için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlığı az olan eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-Yerelleştirme Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan bir eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tüm modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi ↔ politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk yöntemdir ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir, denetlenebilir ve teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağının inşası için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılım 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 mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejisi ile birleştirerek, 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 eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları için temel bir temeldir.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmaktadır. Modelin iş birliği eğitimini tamamlamak için yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlıdır. Asenkron güncelleme ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılabilmesini sağlar, küresel iş birliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmek için kritik bir iletişim altyapısıdır.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve NCCL, Gloo) gibi geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyetli senkronizasyon ve kesintiden kurtarma destekler, tüketici sınıfı GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını oluşturmaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol türü üzerine çalışıyor:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlayın.
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitimi yürütme, ağırlık güncellemelerini gönderme ve gözlem yollarını 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 (SHARDCAST) ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışları" etrafında bir teşvik kapalı döngü oluşturur.

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

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümlerinin işbirliğiyle eğitilen ilk sistemdir.