Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої кооперації
У повній ціннісній ланцюжку AI, навчання моделей є найбільш ресурсомістким та технічно складним етапом, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагових викликів на етапі інференції, процес навчання потребує постійних інвестицій у великомасштабні обчислення, складні процеси обробки даних і високоінтенсивну підтримку оптимізаційних алгоритмів, що є справжньою "важкою промисловістю" у побудові AI-систем. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиною установою на локальному кластері високої продуктивності, де всі етапи навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи планування кластерів до всіх компонентів навчальної рамки, координуються єдиною контрольованою системою. Така глибока кооперація архітектури забезпечує спільне використання пам'яті та синхронізацію градієнтів.