Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek: Crypto AI'nin Kutsal Kasesi

AI tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engelli aşama olup, doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrısı ile karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. 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 performans kümesinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanımdan, alt yazılımlara, küme zamanlama sisteminden eğitim çerçevesinin tüm bileşenlerine kadar hepsi tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilmektedir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkararak, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için son derece uygundur. Verimlilik, kaynak kontrolü gibi avantajları vardır, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da mevcuttur.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük modellerin eğitiminde en yaygın yöntemdir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve iş birliği ile gerçekleştirilmesi yatmaktadır; bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazını aşmak içindir. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilmekte, planlanmakta ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı (LAN) ortamlarında çalışmakta ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine etmektedir. Ana akım yöntemler şunlardır:

• 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 paralelliği: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülasyonu artırmak

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görevleri tamamlamasıyla kıyaslanabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA vb. ) bu şekilde eğitim tamamlanmaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmadan eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayabilir; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağılımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü güvence altına almak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zor, görev bölme verimliliği düşük
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin.
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir kontrol cihazı yok, görev dağıtımı, istisna geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, her birinin hesaplama gücü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur; sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır, ancak "etkili iş birliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş şekli olarak merkeziyetsizlik ile dağıtık sistemler arasında, verilerin yerel olarak korunmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık ve finans (. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda merkeziyetsiz eğitimdeki 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 mekanizması açısından daha ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

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

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim her görev türü için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması doğal olarak uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, açık ağlarda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronizasyonu zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ) gibi sağlık, finans, gizli veriler ( yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz ve paylaşılamaz; işbirliği teşvikinin temeli olmayan görevler ) gibi işletme kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi ( dışsal katılım dinamiğinden yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek sınırlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralel çalışabilen 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 cihazlarının katılımıyla işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağı, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon gibi yöntemler aracılığıyla işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-adb92bc4dfbaf26863cb0b4bb1081cd7.webp(

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federatif öğrenme öncülüğünde, temsil niteliği taşıyan blok zinciri projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io bulunmaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önermiştir ve güncel teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik yapıları sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkileri daha da derinlemesine incelenecektir.

) Prime Intellect: Eğitim yörüngesi doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme 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, doğrulanabilirlik, açıklık ve tam bir teşvik mekanizması ile donatılmış bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül üzerinden çalışmayı hedeflemektedir.

01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri

![Crypto AI'nin Kutsal Kasesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminde Öncü Araştırmalar]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

)# 02, Prime Intellect eğitim anahtar mekanizması detaylı açıklaması

#PRIME-RL: Ayrılmış Asenkron Güçlendirme Öğrenimi Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için 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 görev döngüsü gerçekleştirebilir ve standartlaştırılmış arayüz aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmalarıyla 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 paralelliği ve strateji evrimi için bir temel sağlar.

#TOPLOC:Ağırlığı hafif olan eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC###Güvenilir Gözlem ve Politika-yerelleştirme Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılan eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tüm model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvene ihtiyaç duymayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmek için kritik bir yenilik sunar ve denetlenebilir, teşvik edici merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sağlar.

#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve birleştirme protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu sürekli değişen gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli yakınsamasını ve çoklu sürüm evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırmaktadır, bu da kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu inşa etmek 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. Özellikle merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olarak karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düğüm kararsızlığı gibi zorluklar için tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve model işbirliği eğitimini yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak gerçekleştirmektedir. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile OpenDiLoCo, tüketici düzeyinde GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine stabil bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı oluşturmanın temel iletişim altyapılarından biri olmaktadır.

#PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

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 genişliğine sahip ağlardaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiler, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyetli senkronizasyon ve kesinti kurtarma desteklemektedir, tüketici sınıfı GPU'lar ve kararsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin altyapı bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

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

)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı olarak ödüller kazanmasını sağlayan, izinsiz, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturdu. Protokol, üç ana rol kategorisine dayanarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderme
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışlarının doğruluğunu TOPLOC mekanizmasını kullanarak doğrulama ve ödül hesaplaması ile strateji toplama sürecine katılma

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

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırları])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp(

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

Prime Intellect, 2025 yılının Mayıs ayında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü, bu, asenkron ve güvene ihtiyaç duymayan ilk küresel sistemdir.