AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezî Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan 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 algoritması desteği gerektirir ve AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört ana kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federated öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümelerde 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 edilerek çalışır. Bu derin entegrasyon mimarisi, bellek paylaşımının, gradyan senkronizasyonunun ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitiminde son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahipken, aynı zamanda veri tekeli, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da bulunmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım yöntemdir. Bunun temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatmaktadır. Bu sayede, tek makine hesaplama ve depolama darboğazları aşılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" bir özelliğe sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon altında çalışır. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında, NVLink yüksek hızlı iletişim otobüs teknolojisi ile ana düğüm tarafından çeşitli alt görevler koordine edilir. Ana akım yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametreleri eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği 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 görevi tamamlamak için koordine etmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı koyma özelliklerine sahip bir gelecek yolu temsil eder. Bunun temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordinator olmadan, birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları olabilir) eğitim görevlerini iş birliği içinde tamamlar. Genellikle, görev dağıtımı ve iş birliği protokollerle yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için şifreleme teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve parçalama zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev parçalama verimliliği düşük;
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Merkeziyetsizlik: Merkezi bir kontrolcü yok, görev dağıtımı, hata geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi şu şekilde anlaşılabilir: Dünyanın dört bir yanındaki gönüllüler, her biri hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitiyor, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolü, kripto güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alana dokunmaktadır. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanabilir mi henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak merkeziyetsizlik ile dağıtılmışlık arasında, verilerin yerel olarak korunmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular; gizlilik uyumuna odaklanan senaryolar (örneğin sağlık, finans) için uygundur. Federated learning, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin 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 görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımandır ve endüstride geçişsel dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

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

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak taleplerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmeyen düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir ve açık ağda etkili bir şekilde parçalanması ve senkronize edilmesi zorlaşır; veri gizliliği ve egemenlik sınırlamalarının güçlü olduğu görevler (örneğin, sağlık, finans, gizli veriler) yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılamaz; ve işbirliği teşvik temeli olmayan görevler (örneğin, şirket içi kapalı kaynaklı modeller veya iç prototip eğitimi) dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralelleştirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama perspektifleri göstermektedir. Bunlar arasında ama bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri (örneğin RLHF, DPO), veri toplama eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir ve P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon araçları gibi yollarla işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncülüğünde, 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 birçok özgün keşif sunmuştur ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulanma yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görünmektedir. Bu makalede bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim Yolu Doğrulanabilir Güçlendirilmiş Öğrenme İşbirlikçi Ağı Öncüsü

Prime Intellect, herkesin eğitim sürecine katılabileceği ve hesaplama katkılarının güvenilir ödüllerle karşılandığı bir güven gerektirmeyen AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır. Prime Intellect, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının tam olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülünü kullanmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

İki, Prime Intellect Eğitimi Anahtar Mekanizmalarının Detaylı Açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsiz eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve eşzamansız katılımcılar için özel olarak geliştirilmiştir. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, akıl yürütme ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırarak her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız bir görev döngüsü tamamlamasına olanak tanır ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla işbirliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezî bir planlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, sistem karmaşıklığını azaltırken çoklu görevlerin paralel olarak desteklenmesi ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC: Hafif Ağırlık Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC (Güvenilir Gözlem & Politika-Yerelleştirme Kontrolü), Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tam model yeniden hesaplamasına bağımlı değildir; bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulaması sağlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağları kurmak için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve gerçek ağ ortamları için asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişkenliğine göre optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmadan kısmi güncellemeleri sürekli olarak göndermesine olanak tanır ve ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmak için temel bir altyapıdır.

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, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Yapısı, veri paralelliğine dayanır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topolojik yapılar oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınır; yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimi tamamlanabilir. Asenkron güncellemeleri ve kesilme tolerans mekanizmasını birleştirerek, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine de istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar; bu, küresel işbirliği eğitimine katılma yeteneğini önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmenin önemli iletişim altyapılarından biri haline gelir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL (Prime Collective Communication Library), Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik AI eğitim ortamları 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 topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir, 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 ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırmıştır.

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 üzerine inşa edilmiştir:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitimi gerçekleştirin, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderin
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ile strateji toplama sürecine katılır.

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

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik devrim](