Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до децентралізованої співпраці технічна революція
У повній вартісній ланцюгу AI, навчання моделей є найбільш ресурсомістким і має найвищий технічний бар'єр, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. У порівнянні зі стадією висновку, де використовується легка виклик, процес навчання вимагає постійних великих обсягів обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що є справжньою "важкою промисловістю" у будівництві систем AI. З точки зору архітектурних парадигм, методи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою даної статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, який реалізується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи керування кластером до всіх компонентів навчальної рамки, координується єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури дозволяє спільне використання пам'яті та синхронізацію градієнтів.