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 engeli olan aşamadır; bu 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 yoğun optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerinin tamamlanmasıyla gerçekleştirilen en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalışır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkararak, 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 tekelcilği, kaynak bariyerleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da vardır.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; bunun temeli, model eğitim görevini parçalara ayırıp, çok sayıda makineye dağıtarak işbirliği içinde yürütmektir. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmayı amaçlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsalar da, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen, yönlendirilen ve senkronize edilen bir yapıdadırlar ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla, ana düğüm alt görevlerin koordinasyonunu sağlamaktadır. Ana akım yöntemler arasında:
Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gereklidir.
Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama;
Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince ayrıntılı bölme, paralel parçalama derecesini artırır.
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 bu yöntemle eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu anlamına gelir. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen çok sayıda düğüm, merkezi bir koordine edici olmadan eğitim görevlerini birlikte tamamlar; genellikle görev dağıtımı ve iş birliği için protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmalarından yararlanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazlar arasında koordinasyon zorluğu yüksek, görev bölme verimliliği düşük;
İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin;
Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır;
Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir dağıtımcı yok, görev dağılımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelinde bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok yönü kapsamaktadır. Ancak, "iş birliği etkili + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, henüz erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve merkeziyetsiz arasında, verilerin yerel olarak saklanması ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasına vurgu yapar; gizlilik uyumuna önem verilen senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri yayılma avantajını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordine ediciye bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarında, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak farklı, güvene dayanmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşır. 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 kısıtlamaları güçlü olan görevler yasal uyumluluk ve etik kısıtlamaları nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ama bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay 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 hizalama sonrası eğitim görevleri, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü
Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi
Şu anda Merkeziyetsizlik eğitimi ve federasyon öğrenimi öncüsü alanında, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımında oldukça fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görünmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapılarını sırasıyla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.
Prime Intellect: Eğitim yolları doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ 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, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması ile tam donanımlı bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modülü kullanmayı hedeflemektedir.
Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri
İki, Prime Intellect Eğitimi Anahtar Mekanizmalarının Detaylı Açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik için özelleştirilen bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile eşzamanlı katılımcılar için 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 standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkeziyetsiz bir ortamda esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağır olmayan eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitilebilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tüm model yeniden hesaplamasına bağlı değildir, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir, güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödüllerinin dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sunar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve birleşim protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu sürekli değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çoklu versiyon evrimine ulaşır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonlarının inşası için temel bir temeldir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo konseptini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlaması, 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 kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştirilen OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlamaktadır, bu da küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağının ana iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.
PCCL: İşbirliği 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 ağları üzerindeki uyum darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyetli senkronizasyon ve kesinti kurtarma destekler; tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirliği eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim alt yapısını sağlamlaştırır.
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 sınıfına dayanarak çalışmaktadır:
Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımla
Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderme
Doğrulama Düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrular ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmeye katılır
Protokolün temel süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik kapalı döngüsü oluşturur.
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir merkeziyetsiz eğitim modelinin yayımlanması
Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiş, tamamen asenkron bir mimari kullanılarak, eğitim süresi 400 saati aşmış ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermiştir. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in sunduğu "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME'ı entegre etmiştir.
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.
Merkeziyetsizlik AI eğitimi keşfi: merkezi kontrolden küresel işbirliğine teknolojik dönüşüm
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 engeli olan aşamadır; bu 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 yoğun optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerinin tamamlanmasıyla gerçekleştirilen en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalışır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkararak, 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 tekelcilği, kaynak bariyerleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da vardır.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; bunun temeli, model eğitim görevini parçalara ayırıp, çok sayıda makineye dağıtarak işbirliği içinde yürütmektir. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmayı amaçlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsalar da, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen, yönlendirilen ve senkronize edilen bir yapıdadırlar ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla, ana düğüm alt görevlerin koordinasyonunu sağlamaktadır. Ana akım yöntemler arasında:
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 bu yöntemle eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu anlamına gelir. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen çok sayıda düğüm, merkezi bir koordine edici olmadan eğitim görevlerini birlikte tamamlar; genellikle görev dağıtımı ve iş birliği için protokollerle yönlendirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmalarından yararlanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelinde bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulaması gibi birçok yönü kapsamaktadır. Ancak, "iş birliği etkili + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi, henüz erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve merkeziyetsiz arasında, verilerin yerel olarak saklanması ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasına vurgu yapar; gizlilik uyumuna önem verilen senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri yayılma avantajını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordine ediciye bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.
AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarında, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak farklı, güvene dayanmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşır. 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 kısıtlamaları güçlü olan görevler yasal uyumluluk ve etik kısıtlamaları nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ama bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay 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 hizalama sonrası eğitim görevleri, veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özellikleri vardır, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü
Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi
Şu anda Merkeziyetsizlik eğitimi ve federasyon öğrenimi öncüsü alanında, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai, sistem mimarisi ve algoritma tasarımında oldukça fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görünmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapılarını sırasıyla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklarını ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.
Prime Intellect: Eğitim yolları doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ 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, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması ile tam donanımlı bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modülü kullanmayı hedeflemektedir.
Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri
İki, Prime Intellect Eğitimi Anahtar Mekanizmalarının Detaylı Açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik için özelleştirilen bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile eşzamanlı katılımcılar için 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 standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkeziyetsiz bir ortamda esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağır olmayan eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayalı olarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitilebilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tüm model yeniden hesaplamasına bağlı değildir, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir, güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödüllerinin dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sunar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve birleşim protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu sürekli değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli yakınsaması ve çoklu versiyon evrimine ulaşır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonlarının inşası için temel bir temeldir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo konseptini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlaması, 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 kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birleştirilen OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlamaktadır, bu da küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağının ana iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.
PCCL: İşbirliği 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 ağları üzerindeki uyum darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyetli senkronizasyon ve kesinti kurtarma destekler; tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirliği eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim alt yapısını sağlamlaştırır.
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 sınıfına dayanarak çalışmaktadır:
Protokolün temel süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik kapalı döngüsü oluşturur.
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir merkeziyetsiz eğitim modelinin yayımlanması
Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiş, tamamen asenkron bir mimari kullanılarak, eğitim süresi 400 saati aşmış ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermiştir. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in sunduğu "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME'ı entegre etmiştir.