Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución tecnológica de colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad en aplicaciones reales. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, un complejo proceso de procesamiento de datos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas arquitectónicos, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completando todo el proceso de entrenamiento dentro de un clúster de alto rendimiento local por una única institución, desde hardware, software de bajo nivel, sistema de programación de clústeres, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria y la sincronización de gradientes.