AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezî Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır, 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, AI sistemlerinin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim süreçlerini gerçekleştirdiği en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. 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 çok uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahipken, aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riskleri gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım yöntemdir; temeli model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak iş birliği içinde yürütülmesidir. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmaya yöneliktir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, planlanan ve senkronize edilen bir yapıdadır; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı otobüs teknolojisi kullanılarak, ana düğüm tüm alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri eğitiyor, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekiyor.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel parçalama derecesini artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık icra" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görevi tamamlamak için işbirliği yapmaya yönlendirmesiyle benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitimlerini tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dirençli bir geleceğin yolunu temsil etmektedir. Temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordinatör olmaksızın, birbiriyle güvenmeyen birçok düğüm, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanarak eğitim görevlerini tamamlar ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zordur, görev bölme verimliliği düşüktür;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır;
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve istisnai geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini birleştirerek modeli eğitmesini anlamına gelebilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur; sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok alana dokunmaktadır. Ancak "etkin iş birliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" olup olmayacağı henüz erken prototip araştırma aşamasındadır.

Federated learning, a transitional form between distributed and Merkeziyetsizlik, emphasizes local data retention and centralized aggregation of model parameters, making it suitable for privacy-compliant scenarios. Federated learning has the engineering structure of distributed training and local collaborative capabilities, while also possessing the advantages of data decentralization in Merkeziyetsizlik training, but it still relies on trusted coordinating parties and does not have fully open and censorship-resistant characteristics. It can be seen as a "controlled Merkeziyetsizlik" solution in privacy-compliant scenarios, relatively mild in training tasks, trust structures, and communication mechanisms, making it more suitable as a transitional deployment architecture in the industry.

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

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya iş birliği zorlukları nedeniyle, heterojen ve güvene dayanmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması doğal olarak uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır; açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler, yasal uyum ve etik sınırlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; iş birliği teşvik temeli eksik olan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim için gerçek kısıtlamaları oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Gerçekten de, yapı olarak hafif, paralelleştirilmesi kolay ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama perspektifleri göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne tabi küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralelleşme, düşük birleşim ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel bakış tablosu

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitimi ve federated öğrenme 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 sunmakta olup, mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun ise uygulama yolları nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri gözlemlenmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapısını sırayla analiz edecek ve Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışacaktır.

Prime Intellect: Eğitim Yolu Doğrulanabilir Güçlendirilmiş Öğrenme İşbirlikçi Ağı Öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeyi hedefliyor, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi kurmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modülü kullanmayı planlıyor.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

İki, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme 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 katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayırarak, her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlamasına olanak tanır ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görev paralelliği ve strateji evrimini desteklemek için de bir temel oluşturur.

TOPLOC: Hafif Ağırlıklı Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tüm modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif bir yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvensiz eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik sunar. Denetlenebilir ve teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağı oluşturmak için uygulanabilir bir yol sağlar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve birleştirme protokolüdür ve asenkron, bant genişliği sınırlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirir, böylece birden fazla düğüm farklı senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler sunabilir ve ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirebilir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve stabil ağırlık mutabakatı ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelini sağlar.

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. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde yaygın olarak 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 topolojik yapılar oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

PCCL: İşbirlikçi İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici seviyesindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin temel bileşenidir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçek anlamda açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılabileceği ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabileceği, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmalarına sahip bir eğitim ağı inşa etmiştir. Protokol, üç temel rol üzerine çalışmaktadır:

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

Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme (SHARDCAST) ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik kapalı döngü oluşturur.

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

Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği yaparak eğitilmiş dünyanın ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre büyüklüğü 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç büyük alana dağılmıştır.