Kripto AI'nin Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikte Eğitimdeki Sınırları Zorlamak
AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, en yüksek teknik engel oluşturan aşamadır ve modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrıları ile karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigma açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federal öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanımdan alt yazılıma, küme zamanlama sistemine ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenlerinin tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalışmasını sağlar. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımını, gradyan senkronizasyonunu ve hata toleransını mümkün kılar.