Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Keşfetmek

AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan aşamadır, bu doğrudan modelin yetenek sınırlarını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritması desteği gerektirir, bu da AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi" kısmıdır. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz yapı, en yaygın geleneksel yöntemdir; tek bir kurum, yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim süreçlerini tamamlar. 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 optimize eder, GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahiptir, ancak aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlarla da karşı karşıyadır.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde ana akım bir yöntemdir, temelinde model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılıp iş birliği içinde yürütülmesi yatar, bu sayede tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarının üstesinden gelinir. Fiziksel olarak "dağıtık" bir özellik taşımasına rağmen, genel olarak merkezi bir kurum tarafından kontrol, planlama ve senkronizasyon altında tutulur, genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamlarında çalışır, NVLink yüksek hızlı bağlantı hattı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri bir arada koordine eder. Ana akım yöntemler arasında:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametrelerini eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı parçalarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlamak.
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırma
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel parçalama derecesini artırmak

Dağıtık eğitim, "merkezî kontrol + dağıtık icra" kombinasyonudur. Bu, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını görevi tamamlamak için işbirliği yapmaya yönlendirmesine benzetilebilir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA gibi ) bu yöntemle eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceğin yolunu temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birden fazla düğüm (, ev bilgisayarları, bulut GPU'ları veya kenar cihazları ), merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlayabilir; genellikle görev dağıtımı ve işbirliği için protokollerle yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kripto teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve parçalama zorluğu: Heterojen cihazlar arasında koordinasyon zorluğu yüksek, görev parçalama verimliliği düşük
• İletişim verimliliği darboğazı: Ağ iletişimi istikrarsız, gradyan senkronizasyonu darboğazı belirgin.
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının eksikliği, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırıyor.
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağıtımı ve istisnai geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi, dünya genelindeki bir grup gönüllünün her birinin hesaplama gücü katkıda bulunarak modeli ortaklaşa eğitmesi olarak anlaşılabilir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hala sistematik bir mühendislik zorluğudur ve sistem mimarisi, iletişim protokolleri, şifre güvenliği, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok alanı kapsar. Ancak "ortak etkili + dürüstlüğü teşvik etme + doğru sonuç" sağlanabilir mi henüz erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated learning, as a transitional form between distributed and Merkeziyetsizlik, emphasizes local data retention and centralized aggregation of model parameters, making it suitable for privacy-compliant scenarios such as healthcare, finance. Federated learning has the engineering structure of distributed training and local collaboration capabilities, while also possessing the data dispersion advantages of Merkeziyetsizlik training. However, it still relies on trusted coordinating parties and does not have the characteristics of complete openness and resistance to censorship. It can be seen as a "controlled merkeziyetsizlik" solution in privacy-compliant scenarios, with relatively moderate training tasks, trust structures, and communication mechanisms, making it more suitable as a transitional deployment architecture in the industry.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türlerine uygun değildir. Bazı senaryolarda, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin çok yüksek olması veya işbirliği zorluğu nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilir olmayan düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimleri genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliğine bağımlıdır, açık ağlarda etkili bir şekilde parçalanması ve senkronize edilmesi zordur; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler (, tıbbi, finansal, gizli veri ) gibi, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; ayrıca işbirliği teşvik temeli olmayan görevler (, şirketin kapalı kaynak modeli veya iç prototip eğitimi ) gibi, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminde gerçek sınırlamaları oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin bir sahte önerme olduğu anlamına gelmez. Aslında, yapı olarak hafif, kolay paralel hale getirilebilen ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimleri belirgin bir uygulama potansiyeli göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri (, 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 genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesap gücüne tolerans gibi özelliklere sahiptir ve P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizasyon araçları gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

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 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 önermekte ve mevcut teorik araştırmaların 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 yapılarını sırayla analiz edecek ve Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemindeki farklılıklar ve tamamlayıcı ilişkilerini daha fazla tartışacaktır.

( 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 eğitime katılabilir ve hesaplama katkıları için güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü aracılığıyla, doğrulanabilirlik, açıklık ve teşvik mekanizması tam olan bir AI merkeziyetsiz eğitim sistemi inşa etmeyi hedeflemektedir.

)# 01, Prime Intellect protokol yığını yapısı ve ana modül değerleri

![Crypto AI'nin Kutsal Kasesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Ön Cephesi]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0a322ea8b70c3d00d8d99606559c1864.webp###

(# 02, Prime Intellect eğitiminin ana mekanizmalarının detaylı açıklaması

#PRIME-RL: Decoupled Asynchronous Reinforcement Learning Task Architecture

PRIME-RL, Prime Intellect tarafından merkeziyetsiz eğitim senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir görev modelleme ve yürütme çerçevesidir ve heterojen ağlar ile asenkron katılım için özel olarak tasarlanmıştır. Güçlendirilmiş öğrenmeyi öncelikli uyum nesnesi olarak kullanır, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmaları ile iş birliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme sürecine kıyasla, PRIME-RL, merkezi bir planlama ortamında esnek eğitim gerçekleştirmek için daha uygundur; sistem karmaşıklığını azaltmanın yanı sıra çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi için bir temel oluşturur.

#TOPLOC:Ağırlıklandırılmış Eğitim Davranış Doğrulama Mekanizması

TOPLOC)Güvenilir Gözlem & Politika-yerellik Kontrolü###, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirlik çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gözlem verilerine dayalı olarak gerçekten etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC, tam model yeniden hesaplamasına bağımlı değildir; bunun yerine, "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. İlk kez eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştürmektedir; bu, güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımını sağlamanın anahtar yeniliğidir ve denetlenebilir, teşvik edilebilir Merkeziyetsizlik işbirlikçi eğitim ağlarının inşası için uygulanabilir bir yol sunmaktadır.

#SHARDCAST:Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma 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 ve yerel senkronizasyon stratejisini birleştirerek, birden fazla düğümün senkronize olmayan durumlarda sürekli olarak kısmi güncellemeler göndermesine izin verir. Bu, ağırlıkların kademeli olarak yakınsamasını ve çoklu versiyon evrimini sağlar. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsizlikte eğitim ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır ve stabil ağırlık konsensüsü ile sürekli eğitim iterasyonu inşa etmek için temel bir altyapıdır.

#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. Bu çerçeve, merkeziyetsizlik eğitimi sırasında sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için özel olarak tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmaktadır ve Ring, Expander, Small-World gibi seyrek üst yapı yapıları inşa ederek küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetinden kaçınmakta, yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak modelin işbirlikçi eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti tolerans mekanizmasıyla birleştiren OpenDiLoCo, tüketici seviyesindeki GPU'ların ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılmasını sağlayarak, küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmakta ve merkeziyetsizlik eğitim ağı inşası için önemli bir iletişim alt yapısı oluşturmaktadır.

#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 uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır ve heterojen cihazlar ile düşük bant genişliğine sahip ağlardaki adaptasyon sıkıntılarını gidermektedir. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyetli senkronizasyonu ve kesintiden geri yüklemeyi destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve kararsız düğümler üzerinde çalışabilir. OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin alt bileşenidir. Eğitim ağlarının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene ihtiyaç duymayan işbirlikçi eğitim ağlarının "son bir kilometre" iletişim temelini sağlamaktadır.

(# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herhangi birinin görevlere katılmasını ve gerçek katkılara dayalı ödüller kazanmasını sağlayan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizması içeren bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol temelinde çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlamak
• Eğitim Düğümleri: Yerel eğitim yürütme, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini gönderme
• Doğrulama Düğümü: Eğitim davranışının gerçekliğini doğrulamak için TOPLOC mekanizmasını kullanır ve ödül hesaplamalarına ve strateji birleştirmeye katılır

Protokolün temel süreci, 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 Eğitiminin Sınırları](