AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İşbirliğine Teknik Devrim
AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketimi en yüksek ve teknik engeli en fazla olan aşamadır. Bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasında gerçek "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümeler 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 işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar avantajı sunar. Ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da mevcuttur.
Dağıtık eğitim, günümüzün büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; bu yöntemin temeli, model eğitim görevini parçalara ayırarak çoklu makinelerde eşgüdümlü bir şekilde yürütülmesini sağlamaktır. Bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak içindir. Fiziksel olarak "dağıtık" bir özellik taşımasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışır; NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla, ana düğüm alt görevleri tek bir koordinasyon ile yönetir. Ana akım yöntemler şunlardır:
Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
Model paralelliği: Modelin farklı parçalarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü bir ölçeklenebilirlik sağlamak
Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülasyonu artırmak
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birkaç "ofis" çalışanını koordine ederek bir görevi tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu 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 dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:
Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zordur, görev bölme verimliliği düşüktür.
İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin
Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezi bir planlayıcı yok, görev dağıtımı, hata geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanındaki gönüllülerin, hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu kapsamaktadır. Ancak "etkin iş birliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular. Bu, gizlilik uyumuna önem veren senaryolara, örneğin sağlık ve finans gibi alanlara uygundur (. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağılma avantajını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Bu, gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçiş aşaması dağıtım mimarisi olarak daha uygun hale gelir.
) AI eğitim paradigması panoramik karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri (
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrolün Merkeziyetsizlik iş birliğine olan teknik devrimi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu 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 genişliğine dayanır, açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler ###, tıbbi, finansal, gizli veri ( gibi, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz; ve işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ), kurumsal kapalı kaynak modeller veya dahili prototip eğitim (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralelleştirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları yer almaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.
)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezî kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliği teknolojik devrimine]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Merkeziyetsizlik eğitim 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. Teknolojik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında daha fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapısını sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarıyla eksiksiz bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülünü kullanmayı hedeflemektedir.
Bir, Prime Intellect protokol yığın yapısı ve ana modül değeri
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezî kontrolden merkeziyetsizlik işbirliğine teknokraside devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış 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 görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama olmayan ortamlarda esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, bu 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-Locality Kontrol(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik temel mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak 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 doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulama olup, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımının gerçekleştirilmesi için kritik bir yeniliktir. Denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler sunmasına olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkeziyetçi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın DiLoCo konsepti temel alınarak bağımsız bir şekilde geliştirilmiş ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde sık karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazlarının da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağlarının inşası için kritik 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. Geleneksel iletişim kütüphanelerinin ) NCCL, Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki adaptasyon darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma desteği sunar; tüketici düzeyinde GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalıştırılabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneğinin alt bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için "son kilometre" iletişim altyapısını açar.
Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturmuştur. Protokol, üç temel rol türüne dayanmaktadır:
Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlamak
Eğitim düğümü: Yerel eğitimi gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönder
Doğrulama düğümü: TOPLOC mekanizmasını kullanarak eğitim davranışının gerçekliğini doğrulama ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye katılma
Protokolün ana süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık toplama )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])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi yayımladı, bu, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri tarafından iş birliği ile eğitilen ilk güçlendirme öğrenimi büyük modelidir.
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.
22 Likes
Reward
22
6
Share
Comment
0/400
digital_archaeologist
· 07-20 15:58
Meğer botlar arasında sınıf farkı varmış.
View OriginalReply0
TokenVelocity
· 07-20 08:03
Merkeziyetsizlik bir kanser değil mi? Bu dalgaya bir pozisyon girin.
View OriginalReply0
GasFeeCrying
· 07-19 11:10
Eğitim maliyetleri gerçekten yüksek.. gerçekten ağlayan gas ücreti.
AI eğitim paradigması devrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik iş birliğine
AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İşbirliğine Teknik Devrim
AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketimi en yüksek ve teknik engeli en fazla olan aşamadır. Bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasında gerçek "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümeler 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 işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata tolerans mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine son derece uygundur; yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar avantajı sunar. Ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da mevcuttur.
Dağıtık eğitim, günümüzün büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir; bu yöntemin temeli, model eğitim görevini parçalara ayırarak çoklu makinelerde eşgüdümlü bir şekilde yürütülmesini sağlamaktır. Bu, tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak içindir. Fiziksel olarak "dağıtık" bir özellik taşımasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte ve senkronize edilmektedir. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışır; NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla, ana düğüm alt görevleri tek bir koordinasyon ile yönetir. Ana akım yöntemler şunlardır:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birkaç "ofis" çalışanını koordine ederek bir görevi tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitilmektedir.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu 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 dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı ana zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanındaki gönüllülerin, hesaplama gücünü katkıda bulunarak modeli birlikte eğitmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğu olup, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu kapsamaktadır. Ancak "etkin iş birliği + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hala erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular. Bu, gizlilik uyumuna önem veren senaryolara, örneğin sağlık ve finans gibi alanlara uygundur (. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağılma avantajını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Bu, gizlilik uyum senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçiş aşaması dağıtım mimarisi olarak daha uygun hale gelir.
) AI eğitim paradigması panoramik karşılaştırma tablosu ### teknik mimari × güven teşviki × uygulama özellikleri (
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrolün Merkeziyetsizlik iş birliğine olan teknik devrimi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a03035c30dc3b5258366773e1ab0e495.webp(
) Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları
Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu 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 genişliğine dayanır, açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler ###, tıbbi, finansal, gizli veri ( gibi, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılamaz; ve işbirliği teşvik temeli eksik olan görevler ), kurumsal kapalı kaynak modeller veya dahili prototip eğitim (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralelleştirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri kalabalık eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları yer almaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir, bu nedenle P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.
)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü
![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezî kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliği teknolojik devrimine]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(
) Merkeziyetsizlik eğitim 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. Teknolojik yenilikçilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında daha fazla özgün keşif önermiştir ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapısını sırayla analiz edecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da tartışacaktır.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü
Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarıyla eksiksiz bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmak için PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülünü kullanmayı hedeflemektedir.
Bir, Prime Intellect protokol yığın yapısı ve ana modül değeri
![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezî kontrolden merkeziyetsizlik işbirliğine teknokraside devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(
İki, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış 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 görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama olmayan ortamlarda esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, bu 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-Locality Kontrol(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik temel mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak 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 doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulama olup, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımının gerçekleştirilmesi için kritik bir yeniliktir. Denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken olan gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli kısmi güncellemeler sunmasına olanak tanır, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkeziyetçi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın DiLoCo konsepti temel alınarak bağımsız bir şekilde geliştirilmiş ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Merkeziyetsizlik eğitiminde sık karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'lar ve kenar cihazlarının da eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlamakta, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağlarının inşası için kritik 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. Geleneksel iletişim kütüphanelerinin ) NCCL, Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki adaptasyon darboğazlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topoloji, gradyan sıkıştırma, düşük hassasiyet senkronizasyonu ve kesintiden kurtarma desteği sunar; tüketici düzeyinde GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalıştırılabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneğinin alt bileşenidir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için "son kilometre" iletişim altyapısını açar.
Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasına ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasına olanak tanıyan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı oluşturmuştur. Protokol, üç temel rol türüne dayanmaktadır:
Protokolün ana süreci, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık toplama )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])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(
Dört, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi yayımladı, bu, dünya genelinde asenkron, güvene ihtiyaç duymayan Merkeziyetsizlik düğümleri tarafından iş birliği ile eğitilen ilk güçlendirme öğrenimi büyük modelidir.