Kripto AI'ın Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek

AI'nin tüm 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 aşamasının hafif çağrıları ile karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana odak olarak tartışılan Merkeziyetsizlik eğitim.

Merkeziyetsiz eğitim, tüm eğitim süreçlerini yerel yüksek performans kümeleri içinde tek bir kurum tarafından yürütülen 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; GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine 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 barındırmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatmaktadır. Bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının aşılmasını sağlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon altında yürütülmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine eder. Ana akım yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı verilerle eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıklarının eşleşmesi gereklidir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır.
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birçok "ofis" çalışanını koordine ederek görevleri tamamlamasıyla karşılaştırılabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dirençli bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini iş birliği içinde tamamlayabilir. Genellikle görev dağıtımı ve iş birliği protokollerle yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca 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 yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor.
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezî bir denetleyici yok, görev dağılımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya çapında bir grup gönüllünün, kendi hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak, "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olarak kalmaktadır; bu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı içermektedir. Ancak, "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak merkeziyetsizlik ile dağıtık sistem arasında, verilerin yerel olarak korunmasını ve model parametrelerinin merkezi bir şekilde toplanmasını vurgular. Bu, sağlık, finans gibi gizlilik uyumluluğuna önem veren senaryolara uygundur (. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir; aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki veri dağıtım avantajlarını da taşır. Ancak, güvenilir bir koordine ediciye bağımlıdır ve tamamen açık veya sansüre dayanıklı bir özellik taşımaz. Gizlilik uyumluluğu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımlıdır, endüstriyel geçiş dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Sınırları Zorlamak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-54f873467039017a5be1545c4b2aa6b5.webp(

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatlar ve gerçek yollar

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, heterojen, 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 uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılmaz; işbirliği teşvik temeli olmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay paralelleştirilebilir 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 ) gibi RLHF, DPO (, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı iş birliği eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevlerin genellikle yüksek paralellik, düşük bağımlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özellikleri vardır, bu da onları P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyoncular gibi yöntemlerle iş birliği halinde eğitim yapmak için çok uygun hale getirir.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırları])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(

Merkeziyetsizlik eğitimi 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 yenilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda oldukça fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten nettir ve ilk mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarilerini sırasıyla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışacaktır.

) Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirliği ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene gerek duymadan herkesin katılabileceği ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabileceği bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

01、Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modülün değeri

![Crypto AI'nin Kutsal Kase'si: Merkeziyetsizlikle Eğitimin Sınırlarını Keşfetmek]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(

)# 02, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyumlu nesne 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 birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır, hem de çoklu görev paralelliğini ve strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC###Güvenilir Gözlem & Politika-Yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitimde doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gözlem verilerine dayanarak gerçekten etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır; güvene dayanmayan eğitim ödül dağılımını gerçekleştirmek için anahtar bir yenilik sunarak, denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirlikçi eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sağlar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği sınırlı ve düğüm durumu sürekli değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir ve birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsaması ve çoklu sürüm evrimi sağlanır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, Merkeziyetsizlik eğitimindeki ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonlarının temelini oluşturur.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DiLoCo felsefesine dayalı olarak bağımsız bir şekilde gerçekleştirdiği ve açık kaynak olarak sunduğu bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Özellikle merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, heterojen cihazlar ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model iş birliği eğitimi gerçekleştirmektedir. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya gelen OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel iş birliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşası için kritik iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

PCCL: İşbirliği İletişim Kitaplığı

PCCL)Prime Collective Communication Library(, 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 topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma desteklemektedir, tüketici seviyesindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolü asenkron iletişim yeteneklerinin temel bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son kilometre" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Öncü Araştırmalar])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti; böylece herkes görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabilir. Protokol, üç ana rol temelinde çalışır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirmek, ağırlık güncellemelerini göndermek ve gözlem izlerini almak
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışlarının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplamalarına ve strateji birleştirmeye katılır.

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

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Sınırları Zorlamak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(

)# 04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayımlanması

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi tanıttı, bu, dünya çapında asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada dağıtılmış 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından ortaklaşa eğitilmiştir, tamamen asenkron bir mimari kullanarak, eğitim süresi 400 saati aşmıştır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliği ve istikrarını göstermiştir. Bu model yalnızca performans açısından bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının bir ifadesidir.