Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik ile Eğitimdeki Sınırları Zorlama

AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan 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 yoğun optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir, bu da AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigma açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, 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 edilerek çalıştırılır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini maksimuma çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajları vardır, ancak aynı zamanda veri tekeli, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir; bunun temeli, model eğitim görevlerini parçalara ayırıp çoklu makinelerde eşgüdümlü olarak gerçekleştirilmesiyle, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmaktır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen, düzenlenen ve senkronize edilen bir yapıya sahiptir; genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi aracılığıyla ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Yaygın yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri üzerinde eğitim yapar, parametreler paylaşılır, model ağırlıkları eşleşmelidir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak
• Boru Hattı Paralel: Aşamalı Seri Uygulama, Verimliliği Artırma
• Tensor paralelliği: Matris hesaplamalarını ince ince bölmek, paralel granularlığı artırmak

Dağıtık eğitim, "merkezî kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görevi tamamlamak için işbirliği yapmasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA vb. ) bu yöntemle eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmaksızın işbirliği yaparak eğitim görevlerini tamamlayabilir; genellikle protokoller aracılığıyla görev dağıtımı ve işbirliği sağlanır ve katkıların dürüstlüğünü sağlamada kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve parçalama zorluğu: Heterojen cihazların koordinasyonu zordur, görev parçalama verimliliği düşüktür.
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir bir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir kontrolcü yok, görev dağıtımı, anormal geri dönüş mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünyanın dört bir yanından gönüllülerin kendi hesaplama güçlerini katkıda bulunarak model eğitimi yaptığı bir süreç olarak anlaşılabilir. Ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur; sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar ve model doğrulama gibi birçok alanı kapsamaktadır. Ancak "etkili iş birliği + dürüst teşvik + doğru sonuçlar" sağlayıp sağlayamayacağı hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federasyon öğrenimi, dağıtık ile Merkeziyetsizlik arasında bir geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi olarak toplanmasını vurgular, gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur, örneğin sağlık, finans(. Federasyon öğrenimi, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel işbirliği yeteneğine sahiptir. 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 uyumunu gerektiren senaryolar için "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir, eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizması açısından görece ılımdır ve endüstriyel geçiş dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

![Crypto AI'nin Kutsal Kasesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.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 iş birliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güven duyulmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zorlaşır. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine dayanır, açık ağda etkili bir şekilde bölünmesi ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ), tıbbi, finansal ve gizli veri ( gibi, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açılabilir paylaşılamaz; iş birliği teşvikine dayanmayan görevler ), örneğin işletme kapalı kaynak modeli veya dahili prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitimindeki gerçek kısıtlamaları oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapısal olarak hafif, kolay paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, RLHF gibi davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ), DPO (, veri kalabalıklaştırma eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolü ile küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katıldığı işbirlikçi eğitim senaryoları yer almaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tahammül etme özelliklerine sahiptir ve P2P ağları, Swarm protokolü, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

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

Merkeziyetsizlik eğitim klasik projelerin analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federatif öğrenme alanında, temsil niteliği taşıyan blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilik ve mühendislik gerçekleştirme zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif önermektedir ve mevcut teorik araştırmaların öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görebilmekteyiz. Bu makale, bu beş projenin arkasındaki temel teknolojileri ve mühendislik yapısını sırayla analiz edecek ve ayrıca merkeziyetsiz AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkilerini daha da tartışacaktır.

) Prime Intellect: Eğitilmiş izlerin doğrulanabilir güçlendirilmiş öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye kendini adamıştır; böylece herkes eğitim sürecine katılabilir ve hesaplamalarına katkıda bulundukları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST adlı üç modül aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması ile tam donanımlı bir AI merkeziyetsizlik eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değeri

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

)# 02, Prime Intellect eğitim anahtar 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, heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlü öğrenimi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız olarak görev döngüsünü tamamlayabilir ve standartlaştırılmış arayüzle doğrulama ve birleştirme mekanizması ile işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur; sistem karmaşıklığını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu görev paralelliği ve strateji evrimine destek sağlamak için bir temel oluşturur.

TOPLOC:Ağırlıklandırılmış Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC###Güvenilir Gözlem ve Politika-Yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen, bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi yapıp yapmadığını belirlemek için kullanılan eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izini analiz ederek hafif yapı doğrulamasını gerçekleştirir. Eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk uygulamadır; güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını gerçekleştirmenin kilit yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edici Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sunar.

SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan ağırlık yayılımı ve toplama protokolüdür ve asenkron, bant genişliği kısıtlı ve düğüm durumlarının sürekli değiştiği gerçek ağ ortamları için optimize edilmiştir. Gossip yayılım mekanizması ile yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün farklı senkronizasyon durumlarında sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine olanak tanır ve ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini gerçekleştirir. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST, merkeziyetsizlik eğitiminin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve kararlı ağırlık uzlaşması ve sürekli eğitim iterasyonları oluşturmanın temel temelidir.

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 ve merkeziyetsizlik eğitiminde yaygın olan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmaktadır; Ring, Expander, Small-World gibi seyrek topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizması ile bir araya getirildiğinde, OpenDiLoCo, tüketici sınıfı GPU'ların ve kenar cihazların eğitim görevlerine istikrarlı bir şekilde katılmasına olanak tanır, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırır ve merkeziyetsizlik eğitim ağı oluşturmanın kritik iletişim altyapılarından biridir.

PCCL: İşbirliği İletişim Kütüphanesi

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Bu kütüphane, geleneksel iletişim kütüphanelerinin), örneğin NCCL, Gloo( gibi, heterojen cihazlar ve düşük bant genişliğine sahip ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojileri, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden kurtarmayı destekler; tüketici sınıfı GPU'larda ve kararsız düğümlerde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerini destekleyen temel bileşendir. Bu, eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamlaştırmaktadır.

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

)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkesin görevlere katılabileceği ve gerçek katkılara dayalı ödüller alabileceği, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasına sahip bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol sınıfına dayanarak çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim yap, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izini gönder
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplaması ve strateji birleştirmesine katılır.

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

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

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

Prime Intellect, 2025 Mayıs'ta INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü, bu da dünyada merkeziyetsizlikle yaratılan ilk ürün.