Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik ile Eğitimdeki Sınır Tanımayan Keşifler
AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli barındıran aşamadır; bu aşama, modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla 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 paradigmalara göre, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim sürecinin tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme planlama 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 son derece uygun olup, yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlar sunar; ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırır.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir; çekirdek noktası, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak birlikte gerçekleştirilmesidir. Bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi kurumlar tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon yapılmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, her bir alt görevi koordine eder. Ana akım yöntemler arasında:
Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametreleri ile eğitilir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır
Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granulariteyi artırmak
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını koordine ederek görevleri tamamlamasıyla karşılaştırılabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim tamamlamaktadır.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordinator olmaksızın, birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği yaparak eğitim görevini tamamlar ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu modelin karşılaştığı başlıca 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
Birlikte koordine eksikliği: Merkezî bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve istisna geri alma mekanizması karmaşık.
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya çapında bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini model eğitimi için bir araya getirmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur. Bu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuç" elde edilip edilemeyeceği henüz erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasına, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasına vurgu yapar ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağılma 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 düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımandır ve endüstri için geçiş aşaması dağıtım yapısı olarak daha uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçekçi yolları
Eğitim paradigmaları açısından, merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türlerine uygun değildir. Belirli senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşvikleri olmayan görevler ise dışarıdan katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimdeki gerçek sınırlamaları oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay paralelleştirilebilir 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, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolü ile küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir ve P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemler aracılığıyla işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitimi klasik proje analizi
Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi öncü alanında, temsilçi blokzincir 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 mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü
Prime Intellect, herkesin eğitimde yer alabileceği ve hesaplama katkılarından güvenilir ödüller alabileceği bir güven gerektirmeyen AI eğitim ağı kurmaya kararlıdır. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının tamamlandığı bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.
01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri
PRIME-RL: Decoupled Asynchronous Reinforcement Learning Task Architecture
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi
02, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için tasarlanmıştır. Güçlü öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmaları ile işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir zamanlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteklemek için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik eğitim çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapısal doğrulama gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk çalışmadır ve güvenilmez eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağlarının oluşturulması için uygulanabilir bir yol sunar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, özellikle asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, stabil ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo konsepti temel alınarak bağımsız bir şekilde geliştirilmiş ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, 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 maliyetlerinden kaçınmaktadır; model işbirliği eğitimi, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak tamamlanabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının kurulmasında temel iletişim altyapılarından biri olarak öne çıkar.
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 geri yüklemeyi destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı oluşturmak için "son bir mil" iletişim alt yapısını sağlamlaştırır.
03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmalarına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Böylece herkes görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı olarak ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol temelinde çalışır:
Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirme, ağırlık güncellemelerini göndermek ve gözlem izlerini almak
Doğrulama düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ile strateji birleştirmesine katılır.
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik döngüsü oluşturur.
04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 yılı Mayıs ayında, asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilmiş dünyanın ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelini INTELLECT-2 olarak piyasaya sürdü. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümünün işbirliği ile tamamlandı, tamamen asenkron bir mimari kullanarak 400 saatten fazla eğitim süresi geçirdi ve asenkron işbirlikçi ağın uygulanabilirliğini ve kararlılığını gösterdi. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.
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.
8 Likes
Reward
8
4
Repost
Share
Comment
0/400
StakeHouseDirector
· 7h ago
Ağır sanayi biraz dayanamayacak gibi.
View OriginalReply0
mev_me_maybe
· 7h ago
Ne Kutsal Kase, ne de Kutsal Kase, yine de ekran kartı yakmak zorundasın.
Merkeziyetsizlik eğitimi: Crypto AI alanındaki teknik sınırlar ve uygulama zorlukları
Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik ile Eğitimdeki Sınır Tanımayan Keşifler
AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli barındıran aşamadır; bu aşama, modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla 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 paradigmalara göre, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu yazının odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim sürecinin tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme planlama 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 son derece uygun olup, yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlar sunar; ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırır.
Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir; çekirdek noktası, model eğitim görevlerinin parçalanıp birden fazla makineye dağıtılarak birlikte gerçekleştirilmesidir. Bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi kurumlar tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon yapılmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, her bir alt görevi koordine eder. Ana akım yöntemler arasında:
Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını koordine ederek görevleri tamamlamasıyla karşılaştırılabilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim tamamlamaktadır.
Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Merkezi bir koordinator olmaksızın, birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm, genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği yaparak eğitim görevini tamamlar ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmalarından yararlanır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:
Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya çapında bir grup gönüllünün, kendi hesaplama güçlerini model eğitimi için bir araya getirmesi olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur. Bu, sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili işbirliği + dürüstlük teşviki + doğru sonuç" elde edilip edilemeyeceği henüz erken prototip keşif aşamasındadır.
Federated learning, bir geçiş biçimi olarak dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasında, verilerin yerel olarak saklanmasına, model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasına vurgu yapar ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federated learning, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminin veri dağılma 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 düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımandır ve endüstri için geçiş aşaması dağıtım yapısı olarak daha uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçekçi yolları
Eğitim paradigmaları açısından, merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türlerine uygun değildir. Belirli senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, açık bir ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyum ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; işbirliği teşvikleri olmayan görevler ise dışarıdan katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitimdeki gerçek sınırlamaları oluşturmaktadır.
Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısı hafif, kolay paralelleştirilebilir 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, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolü ile küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir ve P2P ağları, Swarm protokolleri, dağıtık optimizatörler gibi yöntemler aracılığıyla işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.
Merkeziyetsizlik eğitimi klasik proje analizi
Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi öncü alanında, temsilçi blokzincir 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 mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise daha net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görülebilmektedir.
Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağı öncüsü
Prime Intellect, herkesin eğitimde yer alabileceği ve hesaplama katkılarından güvenilir ödüller alabileceği bir güven gerektirmeyen AI eğitim ağı kurmaya kararlıdır. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizmasının tamamlandığı bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.
01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri
PRIME-RL: Decoupled Asynchronous Reinforcement Learning Task Architecture TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi
02, Prime Intellect eğitim ana mekanizmalarının detaylı açıklaması
PRIME-RL: Ayrık Asenkron Güçlendirme Öğrenme Görev Mimarisi
PRIME-RL, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özelleştirilmiş bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılımcılar için tasarlanmıştır. Güçlü öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve birleştirme mekanizmaları ile işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir zamanlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteklemek için bir temel oluşturur.
TOPLOC:Ağırlıksız eğitim davranış doğrulama mekanizması
TOPLOC, Prime Intellect tarafından önerilen doğrulanabilirlik eğitim çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir strateji öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz; bunun yerine "gözlem dizisi↔strateji güncellemesi" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapısal doğrulama gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk çalışmadır ve güvenilmez eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir. Denetlenebilir ve teşvik edici merkeziyetsiz işbirliği eğitim ağlarının oluşturulması için uygulanabilir bir yol sunar.
SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Birleştirme ve Yayılma Protokolü
SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanmış bir ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür, özellikle asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumu değişken gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizmasını ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine izin verir, böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlik eğitiminde ölçeklenebilirliği ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, stabil ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.
OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi
OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibi tarafından DeepMind'ın önerdiği DiLoCo konsepti temel alınarak bağımsız bir şekilde geliştirilmiş ve açık kaynak olarak sunulmuş bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlamaları, 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 maliyetlerinden kaçınmaktadır; model işbirliği eğitimi, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak tamamlanabilir. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasını sağlar, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsiz eğitim ağlarının kurulmasında temel iletişim altyapılarından biri olarak öne çıkar.
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 geri yüklemeyi destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümler üzerinde çalışabilir, OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırır, gerçekten açık ve güvene dayanmayan bir işbirlikçi eğitim ağı oluşturmak için "son bir mil" iletişim alt yapısını sağlamlaştırır.
03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı
Prime Intellect, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmalarına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Böylece herkes görevlerde yer alabilir ve gerçek katkılara dayalı olarak ödüller kazanabilir. Protokol, üç ana rol temelinde çalışır:
Protokolün temel süreçleri, görev yayınlama, düğüm eğitimi, iz doğrulama, ağırlık birleştirme ve ödül dağıtımını içerir ve "gerçek eğitim davranışı" etrafında dönen bir teşvik döngüsü oluşturur.
04, INTELLECT-2: İlk doğrulanabilir Merkeziyetsizlik eğitim modelinin yayınlanması
Prime Intellect, 2025 yılı Mayıs ayında, asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilmiş dünyanın ilk güçlendirilmiş öğrenme büyük modelini INTELLECT-2 olarak piyasaya sürdü. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada bulunan 100'den fazla GPU heterojen düğümünün işbirliği ile tamamlandı, tamamen asenkron bir mimari kullanarak 400 saatten fazla eğitim süresi geçirdi ve asenkron işbirlikçi ağın uygulanabilirliğini ve kararlılığını gösterdi. Bu model yalnızca bir performans atılımı değil, aynı zamanda Prime Intellect'in "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulamasıdır. INTELLECT-2, PRIME-RL, TOPLOC ve SHARDCAST gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.