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 la plus consommatrice en ressources et avec la plus haute barrière technique, déterminant directement le plafond de capacité du modèle et l'effet d'application réel. 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 à haute intensité, constituant ainsi le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue paradigmatique, les méthodes d'entraînement peuvent être divisées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, couvrant l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, tous coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde collaboration permet le partage de mémoire et la synchronisation des gradients.