Aprendizaje de Protocolo: Social de ICML

A medida que el entrenamiento de IA de frontera se concentra en un número reducido de laboratorios e hiperescaleadores cada vez más integrados verticalmente, la comunidad investigadora enfrenta una pregunta estructural: ¿es necesariamente centralizado el entrenamiento de modelos a gran escala, o es la centralización un artefacto de las elecciones actuales de ingeniería y económicas? Trabajos recientes sobre entrenamiento distribuido, comunicación de bajo ancho de banda, aprendizaje federado y aprendizaje en enjambre, sugieren lo contrario: que una descentralización significativa se está volviendo técnicamente factible a escala de frontera, no solo a escala de juguete.Este encuentro social reúne a investigadores y practicantes que trabajan en la intersección del entrenamiento descentralizado, el aprendizaje federado, los sistemas distribuidos y la gobernanza de IA para discutir: (1) la frontera técnica actual del entrenamiento de modelos descentralizados, (2) los problemas de investigación abiertos que dificultan un mayor progreso —eficiencia de comunicación, cálculo verificable, atribución y robustez ante adversarios— y (3) lo que la propiedad colectiva o distribuida de los modelos de frontera podría significar en la práctica y por qué es importante como contrapeso a la concentración de computación, capital y toma de decisiones en IA.El social de Aprendizaje de Protocolo está organizado en colaboración con el Profesor Namhoon Lee y POSTECH. ¡Únete a nosotros! (Se requiere una insignia de conferencia de ICML, ya que este es un evento social oficial de ICML realizado sin la conferencia)