Эволюция парадигм обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация кооперативной технической революции
В полной цепочке создания ценности ИИ моделирование является этапом с наибольшим потреблением ресурсов и самым высоким техническим барьером, что напрямую определяет пределы возможностей модели и ее фактическую эффективность. По сравнению с легковесными вызовами на этапе вывода, процесс обучения требует постоянного масштабного вычислительного вмешательства, сложных потоков обработки данных и поддержки высокоинтенсивных алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжелой индустрией" в построении систем ИИ. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, на котором сосредоточено обсуждение в данной статье.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, где единый институт завершает весь процесс обучения на локальном высокопроизводительном кластере, начиная от аппаратного обеспечения, программного обеспечения низкого уровня, системы управления кластерами до всех компонентов обучающего фреймворка, которые координируются единой управляющей системой. Эта глубоко согласованная архитектура позволяет совместное использование памяти и синхронизацию градиентов.