AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezî kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrim
AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırlarını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tüm eğitim sürecini yerel yüksek performanslı kümelerde tek bir kuruluşun tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı ve gradyan senkronizasyonunu sağlar.