Évolution des paradigmes d'entraînement de l'IA : de la contrôle centralisé à la révolution technique de la coopération décentralisée.
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est la phase qui consomme le plus de ressources et présente la plus haute barrière technique, déterminant directement la limite de capacité des modèles 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 de haute intensité, constituant le véritable « industrie lourde » de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue paradigmatique, les méthodes d'entraînement peuvent être classées 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 institution au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de bas niveau, du système de planification du cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration approfondie permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients.