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