Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technologique de la collaboration décentralisée
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente le plus haut niveau de barrière technique, déterminant directement le plafond de capacité des modèles et l'efficacité des applications réelles. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant ainsi le véritable "industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est l'objet principal de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule institution au sein d'un cluster local à haute performance, où l'ensemble du processus d'entraînement, depuis le matériel, les logiciels sous-jacents, le système de planification du cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet le partage de mémoire et la synchronisation des gradients.