AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsiz İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel içeren aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli olarak büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yoğun 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 yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kuruluşun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim sürecini 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 toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır; GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi için oldukça uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajları vardır, ancak aynı zamanda veri tekeli, kaynak bariyerleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da mevcuttur.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir; bunun temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birçok makineye dağıtılması ve işbirliği içinde gerçekleştirilmesi yatmaktadır. Bu, tek makineli hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak için bir yol sunar. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol edilen, planlanan ve senkronize edilen bir yapıdadır ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışır. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevlerin koordinasyonunu sağlar. Yaygın yöntemler şunları içerir:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametreleriyle eğitim yapar, model ağırlıkları eşleşmelidir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerinin farklı düğümlerde dağıtılması, güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak.
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralellik düzeyini artırma

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun birden fazla "ofis" çalışanını uzaktan yönlendirip görevleri tamamlamasına benzer. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA gibi ) bu yöntemle eğitilmektedir.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, merkezi bir koordinatör olmaksızın, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ) aracılığıyla eğitim görevlerini iş birliği içinde tamamlayabilir, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve iş birliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve bölme zorluğu: Heterojen cihazların koordine edilmesi zor, görev bölme 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 zorlaştırır.
• Birleşik koordinasyon eksikliği: Merkezi bir kontrol merkezi yok, görev dağıtımı ve istisna geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün, kendi hesaplama gücünü birleştirerek model eğitimi yapması olarak anlaşılabilir; ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsiz eğitim" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur. Bu durum, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok boyutu kapsar. Ancak, "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasını, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, ( örneğin sağlık hizmetleri, finans ). Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde veri dağıtımının avantajlarını sunar, ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tam anlamıyla açık ve sansüre dirençli özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından daha ılımlıdır ve endüstri için geçiş aşaması dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

AI eğitim paradigması genel karşılaştırma tablosu( teknik mimari×güven teşvikleri×uygulama özellikleri)

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, merkeziyetsiz eğitim her görev türü için uygun değildir. Belirli senaryolar içinde, görev yapısının karmaşık olması, kaynak ihtiyaçlarının son derece yüksek olması veya iş birliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmez düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşmaktadır. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir ve 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 açılamaz ve paylaşılmaz; iş birliği teşviklerinin eksik olduğu görevler (, örneğin şirket kapalı kaynak model veya iç prototip eğitimi ) dış katılımcı motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimin gerçek kısıtlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Gerçekten de, yapı olarak hafif, kolay paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri ( gibi RLHF, DPO ), veri kalabalığı eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genellikle yüksek paralellik, düşük bağlılık ve farklı hesaplama gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir ve P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizasyoncular gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim görev uyumluluk genel görünümü

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitimi ve federatif öğrenme öncülüğünde, 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 konusunda daha fazla özgün keşif önermektedir ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise görece daha net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırayla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcılık ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır, böylece herkes eğitim süreçlerine katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç temel modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmalarının tamamlandığı bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi oluşturmayı hedeflemektedir.

Bir, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri

İkincisi, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

PRIME-RL: Ayrık Asenkron Pekiştirmeli Öğrenme Görev Mimarisi

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırarak, her eğitim düğümünün yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlamasını sağlar ve standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmalarıyla işbirliği yapar. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, sistem karmaşıklığını azaltır ve çoklu görev paralelliği ile strateji evrimini desteklemek için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlığı az olan eğitim davranışı doğrulama mekanizması

TOPLOC(Trusted Observation & Policy-Locality Check), Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenip öğrenmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını tamamlar. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır ve güvenilmeyen eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumlarının değişken olduğu gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve istikrarlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu için temel bir altyapıdır.

OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind tarafından önerilen DiLoCo felsefesine dayalı olarak bağımsız bir şekilde uygulanmış ve açık kaynak olarak sunulan bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, cihaz heterojenliği ve düzensiz düğümler gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimari, veri paralelliğine dayanarak, Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetinden kaçınır ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlar. Asenkron güncellemeler ile kesinti toleransı mekanizmasını birleştiren OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlar ve küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırarak merkeziyetsiz eğitim ağlarının kurulmasında temel iletişim altyapılarından biri haline gelir.

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 NCCL, Gloo( gibi geleneksel iletişim kütüphanelerinin heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyet senkronizasyonunu ve kesintiden kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve kararsız düğümler üzerinde çalışabilir; OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçek anlamda açık, güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağını inşa etmek için "son bir mil" iletişim altyapısını açar.

Üç, Prime Intellect Teşvik Ağı ve Rol Dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol üzerine çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim gerçekleştirin, ağırlık güncellemeleri ve gözlem izlerini gönderin.
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ve strateji toplama sürecine katılır.

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

![AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrolün Merkeziyetsizlik iş birliğine dönüşen teknik devrimi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-04fc0663a97f322d1554535ca56b4c1c.webp(

**