Еволюція парадигми навчання ШІ: від централізованого контролю до технологічної революції децентралізованої співпраці
У повній ціннісній ланці штучного інтелекту, навчання моделей є найбільш витратним за ресурсами та з найвищими технологічними бар'єрами етапом, який безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичні результати застосування. У порівнянні з легковажним викликом на етапі виводу, процес навчання потребує постійних великих обсягів обчислювальної потужності, складних процесів обробки даних та підтримки високоефективних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи штучного інтелекту. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, на якому зосереджено увагу в цій статті.
Концентрація навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиною установою в локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, програмного забезпечення нижнього рівня, системи розподілу кластерів до всіх компонентів навчальної платформи координується єдиною системою управління. Така глибока співпраця в архітектурі забезпечує спільний доступ до пам'яті, синхронізацію градієнтів.