AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, en yüksek teknik bariyerlere sahip aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrılmasına kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede üzerinde durulacak olan Merkeziyetsizlik eğitim.

Merkeziyetsizlik eğitimi, tüm eğitim süreçlerini yerel yüksek performans kümeleri içinde tek bir kurumun gerçekleştirdiği en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, altyapı yazılımı, küme planlama sisteminden eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin iş birliği 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 kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlar sunar, ancak aynı zamanda veri tekeli, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da barındırır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temel olarak, model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde gerçekleştirilmesi ile tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının aşılmasını sağlamaktır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi kuruluşlar tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon ile çalışır ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi kullanılarak ana düğüm, alt görevlerin koordinasyonunu sağlar. Temel yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametrelerini eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlerde dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak;
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır;
• Tensor 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 görev tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dirençli 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 iş birliği yaparak eğitim görevlerini tamamlayabilir, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve iş birliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kripto 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 kararsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor;
• Birlikte koordinasyon eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve istisna geri alma mekanizması karmaşık.

Merkeziyetsizlik eğitimi, global bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini kullanarak model eğitimi yapması şeklinde 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 alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili iş birliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" 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 senaryolara uygundur, örneğin sağlık ve finans (. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahiptir; aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağıtım avantajlarını da taşır, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyum senaryolarında bir "kontrollü Merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından nispeten ılımlıdır, bu nedenle endüstride geçiş için daha uygun bir dağıtım mimarisidir.

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

![AI eğitim paradigması evrimi: Merkezî kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrim])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f0af7b28242215cca3784f0547830879.webp(

) Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatlar ve gerçek yollar

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya iş birliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak verimsiz bir şekilde heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlı olup, açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ###, örneğin sağlık, finans, gizli veri (, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık bir şekilde paylaşılamaz; ve iş birliği teşvik temeli eksik olan görevler ), örneğin şirket kapalı kaynak modelleri veya dahili prototip eğitimi (, dışsal katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, paralelize edilmesi kolay ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması gibi son eğitim görevleri ), RLHF, DPO (, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynakları kontrol edilebilir küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının katılımıyla işbirlikçi eğitim senaryoları yer almaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyon gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

)# Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik işbirliğine geçişin teknolojik devrimi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a83d085e7a7abfe72221958419cd6d8.webp(

) 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 yer almaktadır. Teknik yenilikçilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımında birçok özgün keşif önermiştir ve günümüz teorik araştırmalarının öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama 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 da tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye adamıştır; bu sayede herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknolojik devrim]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-45f26de57a53ac937af683e629dbb804.webp(

İki, Prime Intellect Eğitiminin Anahtar Mekanizmalarının Detaylı Açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme 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 benimsemekte, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırmakta, böylece her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız görev döngüsünü tamamlayabilmesini sağlamakta ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmaları ile iş birliği yapmaktadır. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama olmadan esnek eğitim uygulamak için daha uygundur; bu, sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görevlerin paralel yürütülmesi ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC) Güvenilir Gözlem & Politika-İl Koşulu Kontrolü (, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulama çekirdek mekanizmasıdır, bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten geçerli bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tam modelin yeniden hesaplanmasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi ↔ strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapısal doğrulama gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürerek, güvenilir bir eğitim ödül dağıtımının gerçekleştirilmesinde kritik bir yenilik sunar, denetlenebilir ve 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 toplama protokolüdür ve özellikle asenkron, bant genişliği sınırlı ve düğüm durumlarının değişken olduğu gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejilerini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli 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 iterasyonlarının inşası için temel bir altyapıdır.

OpenDiLoCo:Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo kavramının bağımsız bir şekilde uygulanması ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsiz eğitimde sık karşılaşılan bant genişliği kısıtları, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi 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 iş birliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolere etme mekanizmaları ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici seviyesindeki GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmalarını sağlamaktadır. Bu durum, küresel iş birliği eğitimine katılımı önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının inşası için kritik bir iletişim altyapılarından biri haline gelmektedir.

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 ve Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmasını, düşük hassasiyet senkronizasyonunu ve kesinti kurtarmayı destekler. Tüketici seviyesi GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir; OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçek anlamda açık ve güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı oluşturmanın "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamaktadır.

Üç, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti, böylece herkes görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı olarak ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana role dayanan bir şekilde çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlayın.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitimi gerçekleştir, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izini gönder
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizması kullanılır ve ödül hesaplama ile strateji birleştirmeye katılır.

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

![AI eğitim paradigması evrimi: Merkeziyetsizlik iş birliğine yönelik teknik devrim])