AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezî kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliğine teknik devrim
AI'nin tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engellerin bulunduğu aşamadır; bu durum doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli olarak 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 makalede üzerinde durulacak olan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tüm eğitim sürecini yerel yüksek performanslı küme içinde tek bir kuruluş tarafından tamamlayan en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımını ve gradyan senkronizasyonunu mümkün kılar.