Новые алгоритмы ускоряют машинное обучение в децентрализованных сетях

Международная команда ученых совершила прорыв в области распределенного машинного обучения, разработав новые алгоритмы, значительно повышающие эффективность обучения моделей в федеративных сетях. Исследование, проведенное учеными из Университета имени Короля Абдуллы ( Саудовская Аравия), Московского физико-технического института (МФТИ), Университета Мила и Монреальского университета (Mila, Канада), Университета имени Мухаммеда бен Зайда по искусственному интеллекту (MBZUAI, ОАЭ) и Принстонского университета (США), представляет собой значительный шаг вперед в решении проблемы высокой вычислительной сложности обучения больших моделей в распределенных системах. Результаты опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024.

Читать далее