Kripto AI'nın Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek
AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırlarını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrımına kıyasla, 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 paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerini, donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenlerinin tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilmesiyle gerçekleştirilmesiyle en yaygın geleneksel yöntemdir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur, yüksek verimlilik ve kaynak kontrolü avantajlarına sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelcilği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da taşımaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir. Temel olarak, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak işbirliği içinde gerçekleştirilmesi esasına dayanır, bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen programlama ve senkronizasyon ile çalışmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, her bir alt görevi koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:
Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini paylaşırken, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekmektedir.
Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır
Tensor paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralellik derecesini artırma
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görev tamamlamak için yönlendirmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Bu modelin temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevini işbirliği içinde tamamlar; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği gerçekleştirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev bölme verimliliği düşük
İletişim verimliliği engeli: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu engeli belirgin
Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki gönüllülerin, kendi hesaplama güçlerini bir araya getirerek modelleri eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak, "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olarak kalmakta ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu içermektedir. Ancak, "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuç" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak korunmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dirençli özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımandır, endüstri alanında geçiş aşaması dağıtım yapısı olarak daha uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolar, görev yapısının karmaşık, kaynak gereksinimlerinin yüksek veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvensiz düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır, bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşviği olmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimlerin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsiz eğitimin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, paralel çalışmaya uygun ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsiz eğitim net bir 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 kontrolüne sahip küçük temel model eğitimleri ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralelizm, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtılmış optimizasyonlar gibi yollarla işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitimi klasik proje analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncü alanlarında, 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 üzerinde daha fazla özgün keşif sunmuş olup, günümüz teorik araştırmalarının öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik yapıları sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenimi işbirlikçi ağı öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması ile donatılmış bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.
01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri
02, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırarak her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız görev döngülerini tamamlamasına olanak tanır ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.
#TOPLOC:Hafif Ağırlık Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak geçerli bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılan, doğrulanabilirlik eğitiminin temel mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tüm modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Bu, eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı kurmanın uygulanabilir bir yolunu sunar.
#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir, bu da birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli olarak kısmi güncellemeler yapmasına izin verir ve 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 ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ile sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel bir temelidir.
#OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo fikrinin bağımsız olarak gerçekleştirilip açık kaynak haline getirilen bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkezileşmemiş eğitimde sıkça karşılaşılan bant genişliği sınırlı, 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 maliyetinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model iş birliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birlikte, OpenDiLoCo, tüketici seviyesindeki GPU'lar ve kenar cihazların da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel iş birliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.
#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 ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesinti geri yüklemeyi destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan bir işbirlikçi eğitim ağı kurmanın "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.
03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayanarak ödüller almasını sağlayan izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmalarına sahip bir eğitim ağı inşa etmiştir. 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 izini gönder
Doğrulama düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye katılır.
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik döngüsü oluşturur.
04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya çapında asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği yaparak eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliği ile tamamlanmış olup, tamamen asenkron bir mimari kullanmaktadır. Eğitim süresi 400 saatten fazladır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model, yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek Merkeziyetsizlik eğitim ağının ilk kez başarıyla gerçekleştirdiğini göstermektedir.
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.
9 Likes
Reward
9
4
Repost
Share
Comment
0/400
PermabullPete
· 18h ago
Anlaşılan o ki, pro'lar AI'nin ekran kartlarını yaktığını söylüyor.
View OriginalReply0
BrokenDAO
· 18h ago
Yine merkeziyetsizlik üzerine sahte idealize edici bir anlatı oluşturuluyor. Bilgi İşlem Gücü eğitiminde nihayetinde yine kurumların merkezi bir şekilde dağıtımına ihtiyaç var. Bireysel yatırımcılar bununla başa çıkamaz.
Merkeziyetsizlik AI eğitimi keşfi: Prime Intellect'ten Pluralis'e öncü teknoloji analizi
Kripto AI'nın Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek
AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırlarını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrımına kıyasla, 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 paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerini, donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenlerinin tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilmesiyle gerçekleştirilmesiyle en yaygın geleneksel yöntemdir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur, yüksek verimlilik ve kaynak kontrolü avantajlarına sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelcilği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da taşımaktadır.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir. Temel olarak, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak işbirliği içinde gerçekleştirilmesi esasına dayanır, bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen programlama ve senkronizasyon ile çalışmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel ağ ortamlarında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, her bir alt görevi koordine eder. Ana akım yöntemler şunları içerir:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görev tamamlamak için yönlendirmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Bu modelin temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevini işbirliği içinde tamamlar; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği gerçekleştirilir ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki gönüllülerin, kendi hesaplama güçlerini bir araya getirerek modelleri eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak, "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olarak kalmakta ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu içermektedir. Ancak, "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuç" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak korunmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dirençli özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımandır, endüstri alanında geçiş aşaması dağıtım yapısı olarak daha uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolar, görev yapısının karmaşık, kaynak gereksinimlerinin yüksek veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvensiz düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır, bu nedenle açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşviği olmayan görevler ise dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimlerin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsiz eğitimin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, paralel çalışmaya uygun ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsiz eğitim net bir 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 kontrolüne sahip küçük temel model eğitimleri ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralelizm, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtılmış optimizasyonlar gibi yollarla işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitimi klasik proje analizi
Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme öncü alanlarında, 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 üzerinde daha fazla özgün keşif sunmuş olup, günümüz teorik araştırmalarının öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik yapıları sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirme öğrenimi işbirlikçi ağı öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kararlıdır, böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması ile donatılmış bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.
01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri
02, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmalarının detaylı açıklaması
#PRIME-RL: Decoupled Asynchronous Reinforcement Learning Task Architecture
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılım için tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırarak her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız görev döngülerini tamamlamasına olanak tanır ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.
#TOPLOC:Hafif Ağırlık Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak geçerli bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılan, doğrulanabilirlik eğitiminin temel mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tüm modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Bu, eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı kurmanın uygulanabilir bir yolunu sunar.
#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirir, bu da birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli olarak kısmi güncellemeler yapmasına izin verir ve 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 ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ile sürekli eğitim iterasyonu oluşturmanın temel bir temelidir.
#OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo fikrinin bağımsız olarak gerçekleştirilip açık kaynak haline getirilen bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkezileşmemiş eğitimde sıkça karşılaşılan bant genişliği sınırlı, 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 maliyetinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model iş birliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile birlikte, OpenDiLoCo, tüketici seviyesindeki GPU'lar ve kenar cihazların da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel iş birliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.
#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 ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesinti geri yüklemeyi destekler, tüketici düzeyindeki GPU'larda ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır ve gerçekten açık, güvene ihtiyaç duymayan bir işbirlikçi eğitim ağı kurmanın "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırır.
03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayanarak ödüller almasını sağlayan izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmalarına sahip bir eğitim ağı inşa etmiştir. Protokol, üç ana rol üzerine çalışmaktadır:
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik döngüsü oluşturur.
04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünya çapında asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği yaparak eğitilen ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliği ile tamamlanmış olup, tamamen asenkron bir mimari kullanmaktadır. Eğitim süresi 400 saatten fazladır ve asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model, yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek Merkeziyetsizlik eğitim ağının ilk kez başarıyla gerçekleştirdiğini göstermektedir.