Evolusi Paradigma Pelatihan AI: Dari Kontrol Terpusat ke Revolusi Teknologi Kolaborasi Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling menghabiskan sumber daya dan memiliki hambatan teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efektivitas aplikasi yang sebenarnya. Dibandingkan dengan pemanggilan ringan di tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang intensif, merupakan "industri berat" yang sebenarnya dalam pembangunan sistem AI. Dari perspektif paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus diskusi dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga dalam kumpulan kinerja tinggi lokal yang menyelesaikan seluruh proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kumpulan, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang terintegrasi. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori dan sinkronisasi gradien.