Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y que tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad en aplicaciones reales. En comparación con la invocación ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia computacional a gran escala, procesos de manejo de datos complejos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, las formas de entrenamiento se pueden dividir 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, realizado 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, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el intercambio de memoria y la sincronización de gradientes.