AI Eğitim Paradigmasının Evrimi: Merkezi Kontrolden Merkeziyetsizlik İşbirliğine Teknik Devrim

AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engellere sahip aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrılarıyla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalara göre, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı küme içinde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine bir şekilde çalıştırılır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini en üst düzeye çıkarır ve GPT, Gemini gibi büyük ölçekli modellerin eğitimine oldukça uygundur. Yüksek verimlilik ve kaynak kontrolü avantajlarına sahipken, aynı zamanda veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunlar da barındırmaktadır.

Dağıtık eğitim, günümüzde büyük model eğitiminin ana akım yöntemidir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalara ayrılması ve çok sayıda makineye dağıtılarak birlikte çalıştırılması yatmaktadır; bu, tek makine hesaplama ve depolama darboğazlarını aşmak için yapılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olmasına rağmen, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilen planlama ve senkronizasyon altında çalışır ve genellikle yüksek hızlı yerel alan ağı ortamında işler. NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Ana akım yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her düğüm farklı veri parametrelerini paylaşarak eğitiyor, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekiyor.
• Model paralelliği: Modelin farklı kısımlarını farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama;
• Boru hattı paralelliği: Aşamalı seri yürütme, throughput'u artırır;
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölerek paralel granülasyonu artırır.

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur; aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanının işbirliği yaparak görevi tamamlamasını yönlendirmesine benzer. Şu anda hemen hemen tüm ana akım büyük modeller bu yöntemle eğitim alıyor.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre karşı dayanıklı bir geleceği temsil eder. Temel özellikleri şunlardır: Birbirine güvenmeyen birçok düğüm, merkezi bir koordinatör olmaksızın eğitim görevlerini işbirliği içinde tamamlar; genellikle görev dağıtımı ve işbirliği için protokollerle yönlendirilir ve katkının doğruluğunu sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. 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 senkronizasyon darboğazı belirgin;
• Güvenilir yürütme eksikliği: Güvenilir yürütme ortamının olmaması, düğümlerin gerçekten hesaplamaya katılıp katılmadığını doğrulamayı zorlaştırır;
• Birlikte koordine eksikliği: Merkezi bir denetleyici yok, görev dağılımı ve hata geri alma mekanizması karmaşık.

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

Federe öğrenme, dağıtık ve Merkeziyetsizlik arasındaki geçiş biçimi olarak, verilerin yerel olarak saklanmasını ve model parametrelerinin merkezi bir şekilde toplanmasını vurgular ve gizlilik uyumuna önem veren senaryolar için uygundur. Federe öğrenme, dağıtık eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitiminde verilerin dağılma avantajlarını da taşır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı bir özellik taşımaz. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak görülebilir; eğitim görevleri, güven yapılandırması ve iletişim mekanizmaları açısından nispeten ılımlıdır ve endüstride geçici dağıtım mimarisi olarak daha uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırları, fırsatları ve gerçek yolları

Eğitim paradigması açısından, Merkeziyetsizlik eğitimi tüm görev türleri için uygun değildir. Bazı senaryolar, görev yapısının karmaşık olması, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek olması veya işbirliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvenilmez düğümler arasında verimli bir şekilde tamamlanmaya uygun değildir. Örneğin, büyük model eğitimleri genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir, bu da açık ağlarda etkili bir şekilde parçalanıp senkronize edilmesini zorlaştırır; veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamaları olan görevler, yasal uyumluluk ve etik kısıtlamalar nedeniyle açık paylaşımda bulunamaz; işbirliği teşviklerine dayanmayan görevler de dışsal katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut Merkeziyetsizlik eğitiminin gerçek sınırlamalarını oluşturur.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitimlerinin sahte bir kavram olduğu anlamına gelmez. Gerçekten de, yapı olarak hafif, paralel çalışmaya uygun ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin bir uygulama perspektifi göstermektedir. Bunlar arasında, ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayarları, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri, veri toplama eğitim ve etiketleme görevleri, kaynak kontrol edilebilen küçük temel model eğitimi ve uç 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 protokolü, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için oldukça uygundur.

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi öncü alanında, temsil edici blok zinciri 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 keşifler sunmuş ve mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun gerçekleştirme yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemeleri görünmektedir. Bu makalede bu beş projenin arkasındaki temel teknolojiler ve mühendislik mimarisi sırasıyla analiz edilecek ve merkeziyetsiz AI eğitim sistemlerindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha fazla tartışılacaktır.

Prime Intellect: Eğitim yolu doğrulanabilir pekiştirme öğrenimi işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, herkesin katılım gösterebileceği güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı kurmaya kendini adamıştır ve hesaplamaya katkıda bulunanlara güvenilir ödüller sunmaktadır. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modülü ile doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizmaları tam bir AI Merkeziyetsizlik eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.

Prime Intellect, Mayıs 2025'te INTELLECT-2'yi yayımladı; bu, dünya çapında asenkron, güvene dayanmayan Merkeziyetsizlik düğümleriyle işbirliği içinde eğitilen ilk büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada yer alan 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği içinde eğitilmiştir, tamamen asenkron bir mimari kullanılarak 400 saatten fazla eğitim süresiyle, asenkron işbirliği ağının uygulanabilirliği ve istikrarını göstermektedir. Bu model, yalnızca performans açısından bir sıçrama değil, aynı zamanda Prime Intellect'in önerdiği "eğitim, konsensüs demektir" paradigmasının ilk sistematik uygulanışıdır. INTELLECT-2, merkeziyetsiz eğitim ağının eğitim sürecinin açık, doğrulayıcı ve ekonomik teşvik kapalı döngüsünü ilk kez gerçekleştirdiğini simgeleyen PRIM-RL (asenkron eğitim yapısı), TOPLOC (eğitim davranış doğrulama) ve SHARDCAST (asenkron ağırlık birleştirme) gibi temel protokol modüllerini entegre etmiştir.

Performans açısından, INTELLECT-2 QwQ-32B üzerinde eğitilmiş ve kod ile matematikte özel bir RL eğitimi yapılmıştır, mevcut açık kaynaklı RL ince ayar modellerinin öncü seviyesindedir. Henüz GPT-4 veya Gemini gibi kapalı kaynaklı modelleri geride bırakmamış olsa da, gerçek anlamı şudur: Dünyanın ilk tamamen eğitim süreci tekrarlanabilir, doğrulanabilir ve denetlenebilir Merkeziyetsizlik modeli deneyidir. Prime Intellect sadece modeli açık kaynak yapmamış, daha da önemlisi eğitim sürecinin kendisini açık kaynak yapmıştır - eğitim verileri, strateji güncelleme izleri, doğrulama süreçleri ve toplama mantığı tamamen şeffaf ve erişilebilir durumda, herkesin katılabileceği, güvenilir iş birliği ve paylaşımcı kazanç sağlayan bir merkeziyetsiz eğitim ağ prototipi oluşturmuştur.

Pluralis: Asenkron modelin paralel ve yapı sıkıştırma ile işbirliği eğitimi paradigması keşifçisi

Pluralis, "güvenilir işbirliği eğitim ağı"na odaklanan bir Web3 AI projesidir ve temel hedefi, merkeziyetsiz, açık katılım ve uzun vadeli teşvik mekanizmalarına sahip bir model eğitim paradigmasını teşvik etmektir. Mevcut ana akım merkezi veya kapalı eğitim yollarından farklı olarak, Pluralis, model eğitim sürecini "protokolleştiren" yeni bir kavram olan Protokol Öğrenimi'ni (Protocol Learning) önermektedir; doğrulanabilir işbirliği mekanizmaları ve model mülkiyet haritalaması aracılığıyla, içsel teşvik kapalı döngüsüne sahip açık bir eğitim sistemi inşa etmektedir.

Pluralis'in sunduğu Protokol Öğrenimi üç ana temel taş içerir:

• Çıkarılamayan model: Model, birden fazla düğüm arasında parça parça dağıtılır, tek bir düğüm tam ağırlığı geri yükleyemez ve kapalı kaynak olarak kalır. Bu tasarım, modeli doğal olarak "protokol içi varlık" haline getirir ve erişim kimlik doğrulama kontrolü, sızıntı koruması ve kazanç ataması bağlamaya olanak tanır.
• İnternet tabanlı model paralel eğitimi: Asenkron Pipeline model paralel mekanizması (SWARM mimarisi) aracılığıyla, farklı düğümler yalnızca kısmi ağırlıklar taşır ve düşük bant genişliğine sahip bir ağ üzerinden işbirliği yaparak eğitim veya çıkarım işlemlerini tamamlar.
• Katkıya dayalı sahiplik dağıtım modeli: Tüm katılımcı düğümler, eğitim katkıları doğrultusunda modelin kısmi mülkiyetini elde eder ve böylece gelecekteki gelir paylaşımından ve protokol yönetiminden yararlanırlar.

Pluralis, "eş zamanlı model paralelliği"ni ana yön olarak belirterek, veri paralelliğine göre aşağıdaki avantajlara sahip olduğunu vurgulamaktadır:

• Düşük bant genişliği ağlarını ve tutarsız düğümleri destekler;
• Cihaz uyumluluğu heterojen, tüketici seviyesindeki GPU'ların katılımına izin verir;
• Doğal olarak esnek zamanlama yeteneğine sahip, düğümlerin sık sık çevrimiçi/çevrimdışı olmasını destekler;
• Yapısal sıkıştırma + Asenkron güncelleme + Ağırlıkların dışarı alınamazlığı üç büyük突破点.

Gensyn: Doğrulanabilir yürütme ile desteklenen Merkeziyetsizlik eğitim protokol katmanı

Gensyn, "derin öğrenme eğitim görevlerinin güvenilir yürütmesi" üzerine odaklanan bir Web3 AI projesidir; temel, model mimarisini veya eğitim paradigmalarını yeniden yapılandırmakta değil, "görev dağıtımı + eğitim yürütme + sonuç doğrulama + adil teşvik" tüm süreçlerini içeren doğrulanabilir dağıtık eğitim yürütme ağı inşa etmekte yatmaktadır. Off-chain eğitim + on-chain doğrulama mimari tasarımı sayesinde, Gensyn, "eğitim madenciliği"nin gerçeğe dönüşmesini sağlayan verimli, açık ve teşvik edici bir küresel eğitim pazarı oluşturmuştur.

Gensyn, "nasıl eğitim verilir" değil, "kim eğitim verir, nasıl doğrulanır, nasıl kar paylaşılır" altyapısıdır. Temel olarak, eğitim görevlerinin doğrulanabilir hesaplama protokolüdür ve temel olarak şu sorunları çözer:

• Kim eğitim görevlerini yerine getirecek (hesap gücü dağıtımı ve dinamik eşleştirme)
• Sonuçların nasıl doğrulanacağı (tam yeniden hesaplama gerektirmeden, yalnızca tartışmalı operatörleri doğrulama)
• Eğitim kazançları nasıl dağıtılır (Stake, Slashing ve çoklu rol oyun mekanizması)

Gensyn ağı dört tür katılımcıyı tanıtır:

• Gönderen: Eğitim görevlerini yayınlayın, yapı ve bütçe belirleyin;
• Çözücü: Eğitim görevlerini yerine getirir, sonuçları gönderir;
• Doğrulayıcı: Eğitim davranışını doğrulamak, uyumlu ve geçerli olmasını sağlamak;
• İhbarcı: doğrulayıcıları meydan okuyun, hakem ödüllerini kazanın veya ceza ödeyin.

Bu mekanizma, katılımcıları dürüst bir şekilde işbirliği yapmaya teşvik eden ve ağın güvenilir çalışmasını sağlamaya yönelik hata zorunlu olarak eklenmesi + rastgele hakemlik yoluyla Truebit ekonomik oyun tasarımından ilham almıştır.

![AI eğitim paradigmalarının evrimi: Merkezi kontrol sisteminden Merkeziyetsizlik işbirliğine teknik devrim](