AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezî Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknolojik Devrim

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve teknik engeli en yüksek 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 yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigma açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana odak olan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performans kümesinde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine bir şekilde 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 eğitimi için son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahip olmasına rağmen, aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da bulunmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanması ve birden fazla makinede işbirliği içinde 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 edilen, programlanan ve senkronize edilen bir yapıdadır. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, tüm alt görevleri koordine eder. Yaygın yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekmektedir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, işlem hacmini artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırır.

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

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özellikleri arasında: birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları olabilir) merkezi bir koordinator olmaksızın işbirliği içinde eğitim görevlerini tamamlamak için çalışır; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağılımı ve işbirliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için şifreli teşvik mekanizmalarından yararlanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev bölme verimliliği düşük;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi kararsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır;
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezi bir kontrol merkezi yok, görev dağılımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelinde bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili iş birliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala 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. Bu, gizlilik uyumuna önem verilen senaryolar (örneğin, sağlık, finans) için uygundur. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da taşır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapıları ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımlıdır ve sanayi alanında geçiş amaçlı dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigmaları açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryolar, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya iş birliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvene dayalı olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; bu nedenle açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur. Veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler (örneğin, sağlık, finans, gizli veriler) yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; iş birliği teşvikinin olmadığı görevler (örneğin, işletme kapalı kaynaklı modelleri veya iç prototip eğitimi) ise dış katılımcı motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek sınırlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri (örneğin RLHF, DPO), veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynakları kontrol edilebilen küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve farklı hesaplama gücüne tolerans gösterme özellikleri taşır ve bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitime çok uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Mevcut olarak merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncü alanında, temsili blok zinciri 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 önermiştir, bu da mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcılık ilişkileri daha da derinlemesine incelenecektir.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır; böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesap katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modülü kullanmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İki, Prime Intellect Eğitimi Anahtar Mekanizmalarının Detaylı Açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için özel olarak geliştirilmiştir. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapılandırılmış bir şekilde ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçleri ile karşılaştırıldığında, PRIME-RL, merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitim uygulamak için daha uygundur, sistem karmaşıklığını azaltmanın yanı sıra çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel sağlar.

TOPLOC: Hafif Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC (Güvenilir Gözlem & Politika-Yerelleştirme Kontrolü), bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için Prime Intellect tarafından önerilen eğitilebilir doğrulanabilirlik temel mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerin aksine, TOPLOC, tam modelin yeniden hesaplanmasına bağımlı değildir; bunun yerine, "gözlem dizisi ↔ strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapısal doğrulama gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için anahtar bir yenilik sunar. Denetlenebilir ve teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sağlar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve gerçek ağ ortamındaki asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişkenliği için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır ve 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 konsensüsü ile sürekli eğitim iterasyonlarının temelini oluşturur.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynaklı hale getirdiği 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 dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojik yapılar oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlı olarak model iş birliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesintiye dayanıklı mekanizmalar ile birleştiğinde, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlayarak, küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL (Prime Collective Communication Library), Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin (NCCL, Gloo gibi) heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesinti kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağlarını inşa etmek için "son kilometre" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herhangi birinin 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 temelinde çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izini gönderin
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılır.

Protokolün temel süreçleri, 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 lansmanı

Prime Intellect, Mayıs 2025'te, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik ile çalışan düğümlerin iş birliğiyle eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modeli olan INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. INTELLECT-2 modeli, üç kıtaya yayılmış 100'den fazla GPU heterojen düğümün iş birliğiyle tamamlandı ve tamamen asenkron olarak kullanıldı.