Новая парадигма обучения ИИ: передовые исследования в области Децентрализация обучения
В полной цепочке создания стоимости AI обучение моделей является этапом с наибольшими затратами ресурсов и наивысшими технологическими барьерами, что непосредственно определяет предельные возможности модели и эффективность её применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных вложений в масштабные вычислительные мощности, сложные процессы обработки данных и высокоинтенсивную поддержку алгоритмов оптимизации, что является настоящей "тяжёлой промышленностью" в строительстве AI-систем. С точки зрения архитектурной парадигмы, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределённое обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, которое является основным предметом обсуждения в данной статье.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным методом, который выполняется единственным учреждением в локальном высокопроизводительном кластере, охватывающем весь процесс обучения: от аппаратного обеспечения, базового программного обеспечения, системы управления кластерами до всех компонентов обучающей структуры, которые координируются единой управляющей системой. Эта глубокая согласованная архитектура обеспечивает эффективность совместного использования памяти, синхронизации градиентов и механизмов отказоустойчивости.