El Santo Grial de Crypto AI: Exploración de vanguardia en entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad computacional, procesos de manejo de datos complejos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, constituyendo 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, completado por una única institución en un clúster de alto rendimiento local, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y la tolerancia a fallos.