Aprendizagem de Protocólo: ICML Social

À medida que o treinamento de IA de ponta se concentra dentro de um número reduzido de laboratórios e hiperescaladores cada vez mais integrados verticalmente, a comunidade de pesquisa enfrenta uma questão estrutural: o treinamento de modelos em larga escala é necessariamente centralizado, ou a centralização é um artefato das escolhas atuais de engenharia e economia? Trabalhos recentes sobre treinamento distribuído, comunicação de baixa largura de banda, aprendizado federado e aprendizado em enxame sugerem o contrário — que uma descentralização significativa está se tornando tecnicamente viável na escala de ponta, e não apenas na escala de brinquedo.Este evento social reúne pesquisadores e praticantes que trabalham na interseção de treinamento descentralizado, aprendizado federado, sistemas distribuídos e governança de IA para discutir: (1) a atual fronteira técnica do treinamento de modelos descentralizados, (2) os problemas de pesquisa abertos que bloqueiam o progresso adicional — eficiência de comunicação, computação verificável, atribuição e robustez adversarial — e (3) o que a propriedade coletiva ou distribuída de modelos de ponta poderia significar na prática, e por que isso é importante como um contrapeso à concentração de computação, capital e tomada de decisões em IA.O evento social de Aprendizagem de Protocólo é organizado em colaboração com o Professor Namhoon Lee e a POSTECH. Junte-se a nós! (Um crachá da conferência ICML é necessário, já que este é um evento social oficial do ICML realizado sem a conferência)