Crypto AI'nın Kutsal Kasesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırları

AI değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engelleri olan aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrıları ile karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesap gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir, bu da AI sistemlerinin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kurumun 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 iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kaynak kontrolü avantajlarına sahiptir, ancak veri tekelcilği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde ana akım yöntemdir; temelinde model eğitim görevlerinin parçalanması ve birden fazla makineye dağıtılarak işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatmaktadır. Bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmayı sağlar. Fiziksel olarak "dağıtık" özellikler taşısa da, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon altındadır; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları (LAN) ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine eder. Ana akım yöntemler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini paylaşarak eğitiyor, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekiyor.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralellik granülünü artırma

Dağıtık eğitim, "merkezî kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birçok "ofis" çalışanını görevleri tamamlamak için koordine etmesine benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim almaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, merkezi bir koordinator olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle protokollerle görev dağılımı ve işbirliği sağlanır ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmalarından yararlanılır. 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.
• Birleşik koordinasyon eksikliği: Merkezi bir planlayıcı yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kripto güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı içermektedir. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" konusunun ne kadar mümkün olduğu hala erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve merkeziyetsiz arasında, veri yerel olarak saklanması ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanması üzerinde durur ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimin veri dağıtım avantajlarını da barındırır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir ve eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır, endüstri için geçiş süresi dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminde sınırlar, fırsatlar ve gerçek yollar

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitim her görev türü için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin aşırı yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak, heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşıma kapalıdır; ve işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ise dışsal katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Gerçekten de, yapı olarak hafif, paralel olarak kolayca gerçekleştirilebilen ve teşvik edici görev tipleri arasında merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük birleşme ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir ve bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik projesi analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federatif öğrenme öncülüğünde, temsil niteliği taşıyan 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 daha fazla özgün keşif önermekte ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise görece daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülmektedir.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirmeli öğrenme iş birliği ağı öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır; bu sayede herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının eksiksiz olduğu bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri

1. PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarladığı görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirme öğrenimini öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler ile doğrulama ve birleştirme mekanizmaları ile iş birliği 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.

2. TOPLOC: Hafif Ağırlıklı Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenimi tamamlayıp tamamlamadığını belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplama gerektirmez, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk mekanizmadır ve güvene ihtiyaç duymadan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir; denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

3. SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılma ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılma mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır ve ağırlıkların kademeli yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırmıştır ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ile sürekli eğitim iterasyonlarının inşası için temel bir altyapıdır.

4. OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo konsepti temelinde bağımsız olarak uygulanan ve açık kaynak olarak sunulan bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtları, 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 maliyetlerini önler, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak modelin işbirlikçi eğitimini tamamlar. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılabilmesini sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırır; bu, merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biridir.

5. 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 topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyet senkronizasyonunu ve kesintiden kurtarmayı destekler; tüketici sınıfı GPU'lar ve kararsız düğümler üzerinde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneğinin temel bileşenidir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene dayanmayan işbirlikçi eğitim ağları oluşturmak için "son bir kilometre" iletişim alt yapısını sağlamlaştırır.

Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılabileceği ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabileceği, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması olan bir eğitim ağı kurmuştur. Protokol, üç ana rol üzerine kuruludur:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderin
• Doğrulama düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının doğruluğunu doğrular ve ödül hesaplamalarına ve strateji birleştirmeye katılır.

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

INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü; bu, dünya çapında asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilmiş ilk büyük ölçekli pekiştirme öğrenimi modelidir ve 32B parametre ölçeğine sahiptir. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümün işbirliğiyle tamamlanmış olup, tamamen asenkron bir mimari kullanmıştır ve eğitim süresi 400 saati aşmıştır; bu, asenkron işbirliği ağlarının uygulanabilirliğini ve istikrarını göstermektedir. Bu model yalnızca performans anlamında bir atılım değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk kez sistematik bir şekilde hayata geçirilmesidir. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre ederek, Merkeziyetsizlik eğitimi ağının eğitim sürecinin açıklığını, doğrulayıcılığını ve