Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Sınırları Zorlamak

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, en yüksek teknik engelleri olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı küme içinde 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 edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır. GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için çok uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım yöntemdir; bunun temelinde model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak eş zamanlı olarak yürütülmesi yatmaktadır. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak için yapılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon altında çalışmaktadır; genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında faaliyet gösterir ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine eder. Ana akım yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametrelerini eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır.
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını hassas bir şekilde bölme, paralel granulariteyi artırma

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

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dirençli bir gelecek yolunu temsil eder. Temel özelliği şudur: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, merkezi bir koordinatör olmadan, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) aracılığıyla eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayabilir; genellikle görev dağıtımı ve işbirliği protokol tarafından yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve kesme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev kesme verimliliği düşük
• 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 koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağılımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücünü katkıda bulunarak model eğitimi yaptığı anlamına gelebilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok düzeyi kapsamaktadır. Ancak, "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş şekli olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak korunmasını, model parametrelerinin merkezi olarak birleştirilmesini vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık hizmetleri, finans. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısını ve yerel iş birliği yeteneğini taşırken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da sunar, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre karşı dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmalarında göreceli olarak ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısı karmaşık, kaynak gereksinimleri son derece yüksek veya işbirliği zorluğu büyük olduğundan, doğal olarak heterojen, güvenilmez düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması uygun değildir. 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 olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; ve işbirliği teşvikleri olmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim gerçekliklerinin kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolay paralelleştirilebilen ve motive edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu son eğitim görevleri (, RLHF, DPO ), veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genelde yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özellikler taşımaktadır ve P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

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 yer alıyor. Teknik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında daha fazla özgün keşif öneriyor, bu da mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil ediyor; Gensyn ve Flock.io'nun uygulanabilir yolları ise nispeten daha net olup, başlangıç mühendislik ilerlemeleri görülebiliyor. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha derinlemesine tartışılacaktır.

( Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır; böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkılarından güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.

)# 01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik eğitiminin öncü keşfi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp###

(# 02, Prime Intellect eğitim ana mekanizmasının detaylı açıklaması

#PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırarak, her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlamasına olanak tanır ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla iş birliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçleriyle karşılaştırıldığında, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim sağlamak için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliğini ve strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.

#TOPLOC:Ağır olmayan eğitim davranışı doğrulama mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen bir eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini 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 yapısal doğrulamayı tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağılımını sağlamanın anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirlikçi eğitim ağları inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleşimi ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, farklı senkronizasyon durumlarındaki birden fazla düğümün sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, 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, kararlı ağırlık konsensusu ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.

#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 sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları inşa ederek, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere bağımlı olarak model işbirlikçi eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar ve küresel işbirlikçi eğitimin katılımını önemli ölçüde artırır. Bu, merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.

#PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsiz AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif iletişim kütüphanesidir ve geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesinti kurtarmayı destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güven gerektirmeyen işbirlikçi eğitim ağlarını inşa etmek için "son bir mil" iletişim altyapısını açmaktadır.

)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması olan bir eğitim ağı inşa etti; bu sayede herkes görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol üzerine çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönder
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışının doğruluğunu doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ve strateji birleştirme sürecine katılır.

Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ###SHARDCAST### ve ödül dağıtımını içermektedir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında bir teşvik döngüsü oluşturmaktadır.

(# 04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması

Prime Intellect, 2025 May'da INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen ilk güçlendirme öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliği ile tamamlanmış, tamamen asenkron bir mimari kullanılmıştır; eğitim süresi 400 saati aşmış ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve kararlılığını göstermiştir. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim tam olarak uzlaşmadır" paradigmasının ilk sistematik uygulanmasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL) asenkron eğitim yapısı###, TOPLOC( eğitim davranış doğrulama) ve SHARDCAST( asenkron ağırlık toplama) gibi temel protokol modüllerini entegre ederek, Merkeziyetsizlik eğitim ağının ilk kez eğitim geçirdiğini göstermektedir.