【币界】Hay una tendencia tecnológica interesante que vale la pena seguir: el entrenamiento descentralizado está creciendo rápidamente. Según un estudio profundo de Epoch AI (que analizó más de 100 artículos), la escala de cálculo en este campo se está multiplicando por 20 cada año, superando con creces la tasa de crecimiento anual del 5% del entrenamiento centralizado.
¿Y por qué es tan impresionante? La ventaja principal se resume en dos palabras: seguridad. Al aprender de manera distribuida en múltiples nodos, se puede proteger mejor la privacidad de los datos y la capacidad de tolerancia a fallos del sistema también mejora significativamente.
En la realidad, el entrenamiento descentralizado todavía es aproximadamente 1000 veces menor que las soluciones centralizadas de vanguardia, por lo que la diferencia es evidente. Pero esto no es un problema fatal: desde el punto de vista técnico, es completamente factible, y a medida que se libera el efecto de red, es totalmente posible que respalde un desarrollo más amplio y colaborativo de modelos más potentes. En otras palabras, el entrenamiento de IA distribuido no es un futuro lejano, sino que está ocurriendo ahora mismo.
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APY追逐者
· hace21h
Un crecimiento de 20 veces y directamente despegar, esto es realmente adelantar en curva... La seguridad de la privacidad realmente ha tocado un punto sensible
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LoneValidator
· 01-08 10:29
¿Incremento de 20 veces? Estos datos son un poco exagerados, parece otra vez una de esas ideas de moda
Ahora falta 1000 veces, hablar es barato
El tema de privacidad y seguridad hay que esperar a que realmente sean atacados para saber si son confiables
Parece que todavía hay que ver quién realmente lo usa, no solo en las publicaciones académicas
Cuando algún día un gran modelo corra en un sistema descentralizado, entonces te creeré
Esta tecnología debería haber surgido hace tiempo, ¿por qué sigue siendo un desconocido?
En temas de privacidad, los usuarios tampoco parecen preocuparse mucho
Las cosas entrenadas en un sistema centralizado son definitivamente más fuertes, hay que admitirlo
Decirlo bonito, pero ¿por qué es tan difícil implementarlo en la práctica?
Apostemos que, en tres años, el esquema centralizado seguirá siendo dominante
Es una buena idea, pero ¿quién se encarga de la consistencia de los datos?
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SchrodingersPaper
· 01-07 08:29
¿Es cierto que la tasa de crecimiento es de 20 veces? Siento que otra vez están haciendo marketing de conceptos... Pero hay que decir que esta vez sí que hay algo
Pero ya hay una diferencia de 1000 veces, ¿para qué seguir hablando en presente? Parece que tendremos que esperar otros cinco o diez años
En cuanto a la seguridad y privacidad, esa sí que es una necesidad real, aunque no sé si los inversores minoristas podrán aprovechar la oportunidad
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SellLowExpert
· 01-07 08:26
¿Un crecimiento de 20 veces? ¡Vaya, esto no será una broma, la formación de IA distribuida realmente va a dar un giro!
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MevTears
· 01-07 08:21
Un crecimiento de 20 veces es realmente increíble, pero una diferencia de 1000 veces no es ninguna broma... ¿Realmente podrán alcanzarlo?
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FlashLoanPhantom
· 01-07 08:03
Este crecimiento de 20 veces suena genial, pero una diferencia de 1000 veces no se puede compensar solo con palabras.
El entrenamiento de IA descentralizado se dispara: crecimiento 20 veces mayor liderando soluciones centralizadas
【币界】Hay una tendencia tecnológica interesante que vale la pena seguir: el entrenamiento descentralizado está creciendo rápidamente. Según un estudio profundo de Epoch AI (que analizó más de 100 artículos), la escala de cálculo en este campo se está multiplicando por 20 cada año, superando con creces la tasa de crecimiento anual del 5% del entrenamiento centralizado.
¿Y por qué es tan impresionante? La ventaja principal se resume en dos palabras: seguridad. Al aprender de manera distribuida en múltiples nodos, se puede proteger mejor la privacidad de los datos y la capacidad de tolerancia a fallos del sistema también mejora significativamente.
En la realidad, el entrenamiento descentralizado todavía es aproximadamente 1000 veces menor que las soluciones centralizadas de vanguardia, por lo que la diferencia es evidente. Pero esto no es un problema fatal: desde el punto de vista técnico, es completamente factible, y a medida que se libera el efecto de red, es totalmente posible que respalde un desarrollo más amplio y colaborativo de modelos más potentes. En otras palabras, el entrenamiento de IA distribuido no es un futuro lejano, sino que está ocurriendo ahora mismo.