🟨"Tipologie di Allenamento nell'Intelligenza Artificiale"
Giorno: 12 giugno 2025 | Ora: 11:13 Il training nell'intelligenza artificiale è complesso e richiede risorse elevate. Si divide in centralizzato, distribuito, federato e decentralizzato. Il centralizzato è comune ma presenta rischi, mentre il distribuito gestisce grandi modelli su più macchine. Il decentralizzato promuove apertura ma ha sfide di comunicazione. Il Federated Learning mantiene i dati locali, ma non è completamente decentralizzato. Sebbene promettente, il decentralizzato non è adatto a tutte le situazioni.
Il modello di allenamento nell'intelligenza artificiale rappresenta una fase cruciale e complessa, caratterizzata da un alto consumo di risorse e da un elevato grado di specializzazione tecnologica. Questa fase determina direttamente le capacità e le prestazioni effettive dei modelli. Rispetto alla fase di inferenza, che è più leggera, l'allenamento richiede investimenti significativi in potenza di calcolo, processi di gestione dati complessi e algoritmi di ottimizzazione intensivi. Esistono diverse modalità di allenamento: centralizzato, distribuito, federato e decentralizzato.
Il metodo di allenamento centralizzato è il più comune e prevede che un'unica entità gestisca l'intero processo in un cluster di alta prestazione. Questo approccio, sebbene efficiente, presenta problemi come la dipendenza dai dati, barriere all'entrata e rischi legati al consumo energetico. Il training distribuito, invece, scompone il compito in sottotask distribuiti su più macchine, mantenendo il controllo centralizzato. Questo metodo è attualmente prevalente per l'allenamento di modelli di grandi dimensioni.
Il training decentralizzato, al contrario, punta a una maggiore apertura e resistenza alla censura. In questo modello, nodi che non si fidano l'uno dell'altro collaborano senza un coordinatore centrale, utilizzando protocolli per la distribuzione dei compiti. Tuttavia, questo approccio affronta sfide significative, come l'eterogeneità dei dispositivi e l'inefficienza nella comunicazione.
Il "Federated Learning", infine, rappresenta una forma intermedia, mantenendo i dati localmente e aggregando i parametri del modello in modo centralizzato, adatta a scenari che richiedono conformità alla privacy. Questa struttura, pur avendo vantaggi, non è completamente decentralizzata.
In conclusione, mentre il training decentralizzato presenta promettenti opportunità, non è adatto a tutte le tipologie di compiti, specialmente quelli che richiedono risorse elevate o che coinvolgono dati sensibili. Tuttavia, per compiti più leggeri, decentralizzati e incentivabili, queste metodologie si mostrano efficaci e promettenti.
