Nous Research використовує глобальні розподілені обчислення для тренування моделей ШІ: переосмислюючи майбутнє штучного інтелекту

Зі швидким розвитком штучного інтелекту (ШІ) обчислювальна потужність стала ключовим фактором, що обмежує ефективність тренування моделей ШІ. Нещодавно Nous Research оголосила про розробку інноваційного підходу, який використовує розподілену мережу комп’ютерів у Інтернеті для тренування великих моделей ШІ. Ця модель не тільки має потенціал знизити витрати, а й може прискорити ітерації та застосування моделей ШІ.

У цій статті буде детально проаналізовано розподілену схему тренування ШІ від Nous Research, її потенційні переваги та вплив на майбутню екосистему ШІ.

![] ( https://img-cdn.gateio.im/social/moments-fe 48664196 f 62 b 9 e 2 f 93 c 4035 bbcf 461)

一、Інноваційна ідея Nous Research

Традиційне тренування моделей ШІ зазвичай залежить від дорогих GPU-кластерів або суперкомп’ютерних центрів, що є високовартісним для малих та середніх команд і розробників. Запропонована Nous Research схема розподіленого тренування залучає вільні обчислювальні ресурси Інтернету до мережі, реалізуючи спільне використання обчислювальної потужності.

Основні ідеї включають:

• Використання глобальних вільних обчислювальних ресурсів Об’єднання персональних комп’ютерів, серверів і навіть краєвих пристроїв для формування розподіленої мережі тренування ШІ.
• Децентралізація та забезпечення безпеки Завдяки шифруванню та розподіленій валідації забезпечується конфіденційність даних і безпека результатів тренування.
• Висока ефективність та масштабованість Чим більша мережа, тим потужніше тренування, при цьому не потрібно залежати від одного дорогого обчислювального кластера.

二、Механізм роботи розподіленого тренування ШІ

1 . Розподіл задач та планування Задачі тренування великих моделей ШІ розбиваються на менші підзадачі, які розподіляються між різними нодами для обчислень. 2 . Агрегація та валідація результатів Після обчислень кожна нода повертає результати до центральної або децентралізованої системи агрегації, де за допомогою механізмів валідації забезпечується точність обчислень. 3 . Динамічне управління ресурсами Система в реальному часі моніторить стан нод і динамічно коригує розподіл задач для підвищення загальної ефективності тренування.

Цей механізм не тільки дозволяє максимально використовувати глобальні обчислювальні ресурси, а й значно знижує навантаження на апаратне забезпечення окремих організацій.

三、Потенційні переваги Nous Research

1 . Падіння витрат У порівнянні з традиційними дата-центрами, що залежить від дорогих GPU або суперкомп’ютерів, розподілені обчислення можуть використовувати існуюче обладнання, знижуючи витрати на тренування. 2 . Прискорення ітерацій моделей Більша кількість нод, що беруть участь у обчисленнях, означає швидше тренування, що дозволяє дослідникам частіше тестувати та оптимізувати моделі. 3 . Екологічна дружелюбність Використання вільних ресурсів замість додавання нових апаратних засобів допомагає знизити енергоспоживання та викиди вуглецю, сприяючи «зеленому» ШІ. 4 . Заохочення співпраці спільноти Розподілена модель сприяє обміну обчислювальною потужністю між розробниками та дослідниками, сприяючи розвитку технологій ШІ.

四、Можливий вплив на індустрію ШІ

1 . Демократизація тренування ШІ Завдяки розподіленому тренуванню більше малих команд і приватних дослідників отримують можливість брати участь у розробці високопродуктивних моделей ШІ, знижуючи бар’єри входу. 2 . Посилення децентралізованої екосистеми ШІ На відміну від традиційного централізованого тренування, розподілене тренування може створити децентралізовану мережу ШІ, що дозволяє обмінюватися даними та обчислювальною потужністю. 3 . Стимулювання нових застосувань Швидке та недороге тренування моделей може прискорити впровадження застосувань у природній мові, розпізнаванні зображень, генеративному ШІ та інших сферах, приносячи більше інновацій для бізнесу та споживачів.

五、Майбутні перспективи

Ідея розподіленого тренування ШІ від Nous Research — це смілий експеримент у сфері ШІ. У майбутньому вона може стати:

• Новим стандартом для тренування великих моделей ШІ
• Прикладом глобального обміну обчислювальними ресурсами
• Важливим шляхом до демократизації технологій ШІ

З розширенням мережі, оптимізацією алгоритмів і вдосконаленням механізмів безпеки, розподілене ШІ стане не лише інструментом для науки, а й потенційно змінить структуру індустрії штучного інтелекту.