Еволюція парадигм навчання ШІ: від централізованого контролю до децентралізованої кооперації технологічної революції
У всій ціннісній ланцюгу AI, навчання моделей є етапом, що споживає найбільше ресурсів і має найвищий технічний бар'єр, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та реальний ефект застосування. На відміну від легковагових викликів на етапі інференції, процес навчання вимагає постійних великих витрат обчислювальної потужності, складних процесів обробки даних і підтримки високоефективних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи AI. 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.
Концентраційне навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання здійснюється від апаратного забезпечення, основного програмного забезпечення, системи управління кластером до всіх компонентів навчальної рамки, які координуються єдиною контрольною системою. Така глибока співпраця архітектури дозволяє спільне використання пам'яті, синхронізацію градієнтів