Merkeziyetsizlik Eğitimi: AI Alanında Yeni Bir Paradigma Keşfi

Yapay zekanın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engellerin bulunduğu aşamadır; doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana konu olan Merkeziyetsizlik eğitimi.

Merkeziyetsiz eğitim, tüm eğitim sürecini yerel yüksek performanslı kümeler içinde tek bir kuruluşun tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, birleşik bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. 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 eğitimi için son derece uygundur. Yüksek verimlilik ve kontrol edilebilir kaynaklar gibi avantajlara sahip olmasına rağmen, veri tekelciliği, kaynak engelleri, enerji tüketimi ve tek nokta riski gibi sorunları da beraberinde getirir.

Dağıtık eğitim, günümüz büyük model eğitiminde yaygın bir yöntemdir. Temelinde, model eğitim görevlerinin parçalanarak birden fazla makineye dağıtılması ve işbirliği içinde yürütülmesi yatmaktadır; bu sayede tek bir makinenin hesaplama ve depolama darboğazları aşılmaktadır. Fiziksel olarak "dağıtık" özelliklere sahip olsa da, genel olarak merkezi bir kuruluş tarafından kontrol edilmekte ve senkronizasyon sağlanmaktadır. Genellikle yüksek hızlı yerel alan ağları ortamında çalışır ve NVLink yüksek hızlı bağlantı teknolojisi ile ana düğüm, alt görevleri koordine eder. Yaygın yöntemler şunlardır:

• Veri paralelliği: Her bir düğüm farklı veri parametreleri eğitir, model ağırlıklarının eşleşmesi gerekir.
• Model paralelliği: Modelin farklı bölümlerini farklı düğümlere dağıtarak güçlü ölçeklenebilirlik sağlama
• Boru hattı paralel: Aşamalı seri yürütme, verimliliği artırır
• Tensör paralelliği: Matris hesaplamalarını ince bir şekilde bölmek, paralel granülasyonu artırmak

Dağıtık eğitim, "merkezi kontrol + dağıtık yürütme" kombinasyonudur, aynı patronun uzaktan birden fazla "ofis" çalışanını işbirliği yaparak görev tamamlamasıyla benzerlik gösterir. Şu anda neredeyse tüm ana akım büyük modeller (GPT-4, Gemini, LLaMA gibi ) bu şekilde eğitim tamamlamaktadır.

Merkeziyetsizlik eğitimi, daha açık ve sansüre dayanıklı bir gelecek yolu anlamına gelir. Temel özelliği, birbirine güvenmeyen birden fazla düğümün ( ev bilgisayarı, bulut GPU veya kenar cihazları ) olmadan merkezi bir koordinatör altında işbirliği yaparak eğitim görevlerini tamamlayabilmesidir; genellikle görev dağıtımı ve işbirliği için protokollerle yönlendirilir ve katkının dürüstlüğünü sağlamak için kriptografik teşvik mekanizmaları kullanılır. Bu modelin karşılaştığı başlıca zorluklar şunlardır:

• Cihaz heterojenliği ve parçalama zorluğu: Heterojen cihazların koordine edilmesi zor, 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: Merkezî bir denetleyici yok, görev dağıtımı, anormal geri alma mekanizması karmaşık

Merkeziyetsizlik eğitimi şu şekilde anlaşılabilir: Dünyanın dört bir yanından bir grup gönüllü, kendi hesaplama güçlerini birleştirerek modelleri eğitmektedir, ancak "gerçekten uygulanabilir büyük ölçekli merkeziyetsizlik eğitimi" hâlâ sistematik bir mühendislik zorluğudur; sistem mimarisi, iletişim protokolleri, kriptografik güvenlik, ekonomik mekanizmalar, model doğrulama gibi birçok yönü kapsamaktadır. Ancak, "eşgüdümlü etkin + dürüstlüğü teşvik eden + doğru sonuçlar" sağlanıp sağlanamayacağı hâlâ erken prototip keşif aşamasındadır.

Federated öğrenme, dağıtılmış 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(. Federated öğrenme, dağıtılmış eğitim mühendislik yapısına ve yerel iş birliği yeteneğine sahipken, aynı zamanda Merkeziyetsizlik eğitimindeki veri dağıtım avantajını da taşır; ancak yine de güvenilir bir koordinatöre bağımlıdır ve tamamen açık ve sansüre dayanıklı özelliklere sahip değildir. Gizlilik uyumu senaryolarında "kontrollü merkeziyetsizlik" çözümü olarak düşünülebilir; eğitim görevleri, güven yapısı ve iletişim mekanizmaları açısından görece ılımlıdır ve endüstri için 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 senaryolarda, görev yapısının karmaşık, kaynak gereksinimlerinin son derece yüksek veya iş birliği zorluğunun büyük olması nedeniyle, doğal olarak heterojen, güvensiz düğümler arasında etkili bir şekilde tamamlanması zordur. Örneğin, büyük model eğitimi genellikle yüksek bellek, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği gerektirir; bu da açık ağda verimli bir şekilde bölünmesini ve senkronize edilmesini zorlaştırır. Veri gizliliği ve egemenlik kısıtlamalarının güçlü olduğu görevler ), örneğin sağlık, finans, gizli veriler (, yasal uyumluluk ve etik kısıtlar nedeniyle açıkça paylaşılamaz; iş birliği teşviklerinin temelinin eksik olduğu görevler ), örneğin şirket kapalı kaynak modelleri veya iç prototip eğitimi (, dış katılım motivasyonundan yoksundur. Bu sınırlar, mevcut merkeziyetsiz eğitim gerçekliğinin sınırlamalarını oluşturmaktadır.

Ancak bu, merkeziyetsizlik eğitiminin bir safsata olduğu anlamına gelmez. Gerçekten de, yapı olarak hafif, kolay paralelleştirilebilir ve teşvik edici görev türlerinde, merkeziyetsizlik eğitimi belirgin uygulama perspektifleri göstermektedir. Bunlar arasında ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere: LoRA ince ayar, davranış hizalama sonrası eğitim görevleri ) gibi RLHF, DPO (, veri toplama eğitimi ve etiketleme görevleri, kaynak kontrolüne sahip küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların katılımıyla yapılan işbirlikçi eğitim senaryoları bulunmaktadır. Bu görevler genel olarak yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücüne tolerans gösterme özelliklerine sahiptir, bu nedenle P2P ağlar, Swarm protokolü, dağıtık optimizatörler gibi yöntemlerle işbirlikçi eğitim için son derece uygundur.

![Crypto AI'nin Kutsal Kadehi: Merkeziyetsizlikle Eğitimin Sınırlarını Zorlamak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a8004f094fff74515470052b3a24617c.webp(

Merkeziyetsizlik eğitim klasik proje analizi

Şu anda Merkeziyetsizlik eğitim ve federasyon öğrenimi alanında, temsilci blockchain projeleri arasında Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research ve Flock.io yer almaktadır. Teknik yenilik ve mühendislik uygulama zorluğu açısından, Prime Intellect, Nous Research ve Pluralis.ai sistem mimarisi ve algoritma tasarımı konusunda daha fazla özgün keşif sunarak mevcut teorik araştırmanın öncü yönlerini temsil etmektedir; Gensyn ve Flock.io'nun uygulama yolları ise nispeten net olup, ilk mühendislik ilerlemelerini görmek mümkündür. Bu makalede, bu beş projenin arkasındaki temel teknoloji ve mühendislik yapıları sırayla analiz edilecek ve Merkeziyetsizlik AI eğitim sistemindeki farklılıkları ve tamamlayıcı ilişkileri daha da araştırılacaktır.

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

) Prime Intellect: Eğitim izleri doğrulanabilir pekiştirmeli öğrenme işbirlikçi ağ öncüsü

Prime Intellect, güvene ihtiyaç duymayan bir AI eğitim ağı inşa etmeye adanmıştır; böylece herkes eğitime katılabilir ve hesaplama katkılarından güvenilir ödüller alabilir. Prime Intellect, PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST üç ana modül aracılığıyla, doğrulanabilir, açık ve teşvik mekanizması eksiksiz bir AI merkeziyetsizlik eğitim sistemi kurmayı hedeflemektedir.

01, Prime Intellect Protokol Yığını Yapısı ve Ana Modül Değeri

![Crypto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlik Eğitiminin Sınırlarını Zorlamak]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69eb6c2dab3d6284b890285c71e7a47f.webp(

)# 02, Prime Intellect eğitimi anahtar mekanizmasının detaylı açıklaması

#PRIME-RL: Decoupled Asynchronous Reinforcement Learning Task Architecture

PRIME-RL, Prime Intellect'in Merkeziyetsizlik eğitim senaryoları için özel olarak geliştirdiği görev modelleme ve uygulama çerçevesidir, heterojen ağlar ve asenkron katılımcılar için tasarlanmıştır. Öncelikli uyum nesnesi olarak pekiştirmeli öğrenmeyi benimser, eğitim, çıkarım ve ağırlık yükleme süreçlerini yapısal olarak ayrıştırır, böylece her eğitim düğümü yerel olarak bağımsız bir şekilde görev döngüsünü tamamlayabilir ve standart arayüzler aracılığıyla doğrulama ve toplama mekanizmaları ile işbirliği yapabilir. Geleneksel denetimli öğrenme süreçlerine kıyasla, PRIME-RL merkezi bir planlamanın olmadığı ortamlarda esnek eğitimi gerçekleştirmek için daha uygundur, hem sistem karmaşıklığını azaltır hem de çoklu görev paralelliği ve strateji evrimi desteklemek için bir temel oluşturur.

#TOPLOC:Ağır olmayan eğitim davranış doğrulama mekanizması

TOPLOC###Güvenilir Gözlem ve Politika-Yerellik Kontrolü(, Prime Intellect tarafından önerilen eğitim doğrulanabilirliği çekirdek mekanizmasıdır ve bir düğümün gerçekten gözlem verilerine dayanarak etkili bir politika öğrenimi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini belirlemek için kullanılır. ZKML gibi ağır çözümlerden farklı olarak, TOPLOC tam model yeniden hesaplamasına dayanmaz, bunun yerine "gözlem dizisi↔politika güncelleme" arasındaki yerel tutarlılık izlerini analiz ederek hafif yapı doğrulaması gerçekleştirir. Bu, eğitim sürecindeki davranış izlerini doğrulanabilir nesnelere dönüştüren ilk sistemdir ve güvene dayanmayan eğitim ödül dağıtımının gerçekleştirilmesinde hayati bir yenilik sunar, denetlenebilir ve teşvik edici bir Merkeziyetsizlik işbirliği eğitim ağı inşa etmek için uygulanabilir bir yol sağlar.

#SHARDCAST: Asenkron Ağırlık Toplama ve Yayılma Protokolü

SHARDCAST, Prime Intellect tarafından tasarlanan 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 kısmi güncellemeler göndermesine izin verir; böylece ağırlıkların kademeli olarak yakınsaması ve çoklu versiyon evrimi sağlanır. Merkezi veya senkronize AllReduce yöntemlerine kıyasla, SHARDCAST merkeziyetsiz eğitimin ölçeklenebilirliğini ve hata toleransını önemli ölçüde artırır, bu da kararlı ağırlık konsensüsü ve sürekli eğitim iterasyonu oluşturmak için temel bir altyapıdır.

#OpenDiLoCo: Seyrek Asenkron İletişim Çerçevesi

OpenDiLoCo, Prime Intellect ekibinin DeepMind tarafından önerilen DiLoCo fikrini bağımsız olarak gerçekleştirdiği ve açık kaynak yaptığı bir iletişim optimizasyon çerçevesidir. Özellikle merkeziyetsizlik eğitiminde sıkça karşılaşılan bant genişliği kısıtlılığı, cihaz heterojenliği ve düğüm istikrarsızlığı gibi zorluklar için tasarlanmıştır. Mimarisi veri paralelliğine dayanmakta olup, Ring, Expander, Small-World gibi seyreltik topoloji yapıları oluşturarak, küresel senkronizasyonun yüksek iletişim maliyetlerinden kaçınmakta ve yalnızca yerel komşu düğümlere dayanarak model işbirliği eğitimini tamamlamaktadır. Asenkron güncellemeler ve kesinti toleransı mekanizması ile OpenDiLoCo, tüketici düzeyindeki GPU’lar ve kenar cihazlarının eğitim görevlerine kararlı bir şekilde katılabilmesini sağlamakta ve küresel işbirliği eğitimine katılabilirliği önemli ölçüde artırmaktadır. Bu, merkeziyetsizlik eğitim ağı inşa etmenin temel iletişim altyapılarından biridir.

#PCCL: İşbirliği İletişim Kitaplığı

PCCL)Prime Collective Communication Library(, Prime Intellect tarafından Merkeziyetsizlik AI eğitim ortamı için özel olarak tasarlanmış hafif bir iletişim kütüphanesidir. Geleneksel iletişim kütüphanelerinin ), NCCL ve Gloo( gibi heterojen cihazlar ve düşük bant genişliği ağlarındaki uyum sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. PCCL, seyrek topolojiyi, gradyan sıkıştırmayı, düşük hassasiyet senkronizasyonunu ve kesinti kurtarmayı destekler, tüketici sınıfı GPU'lar ve istikrarsız düğümlerde çalışabilir ve OpenDiLoCo protokolünün asenkron iletişim yeteneklerinin temel bileşenidir. Bu, eğitim ağının bant genişliği toleransını ve cihaz uyumluluğunu önemli ölçüde artırarak, gerçekten açık ve güvene dayanmayan işbirlikçi eğitim ağını oluşturmanın "son bir mil" iletişim altyapısını sağlamıştır.

)# 03, Prime Intellect teşvik ağı ve rol dağılımı

Prime Intellect, herkese katılma imkanı sunan, izin gerektirmeyen, doğrulanabilir ve ekonomik teşvik mekanizmasıyla donatılmış bir eğitim ağı inşa etti. Protokol, üç ana rol üzerinde çalışmaktadır:

• Görev başlatıcısı: Eğitim ortamını, başlangıç modelini, ödül fonksiyonunu ve doğrulama standartlarını tanımlar.
• Eğitim düğümü: Yerel eğitim gerçekleştirmek, ağırlık güncellemelerini ve gözlem izlerini göndermek
• Doğrulama Düğümleri: Eğitim davranışının doğruluğunu TOPLOC mekanizması ile doğrulayarak ödül hesaplaması ve strateji birleştirmesine katılır.

Protokolün ana 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 Eğitiminin Sınırları])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b11af8d10db6e8baa0c19e87aa18dd82.webp(

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

Prime Intellect, 2025 Mayısında INTELLECT-2'yi piyasaya sürdü. Bu, dünyanın ilk asenkron, güven gerektirmeyen Merkeziyetsizlik düğümleri ile işbirliği içinde eğitilmiş güçlendirilmiş öğrenme büyük modelidir ve parametre ölçeği 32B'ye ulaşmaktadır. INTELLECT-2 modeli, üç kıtada 100'den fazla GPU heterojen düğüm tarafından işbirliği ile eğitilmiştir, kullanarak