کتاب LoRA: بهینه‌سازی حافظه و محاسبات در آموزش مدل‌های زبانی
, ,

کتاب LoRA: بهینه‌سازی حافظه و محاسبات در آموزش مدل‌های زبانی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026839 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب LoRA: بهینه‌سازی حافظه و محاسبات در آموزش مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LoRA (Low-Rank Adaptation)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و اهمیت LoRA
  • 2. تاریخچه و انگیزه LoRA
  • 3. مشکلات آموزش کامل مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. مفهوم Fine-tuning و چالش‌های آن
  • 5. مفهوم Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
  • 6. LoRA به عنوان یک رویکرد PEFT
  • 7. معرفی LoRA: Low-Rank Adaptation
  • 8. ماتریس‌های رتبه پایین (Low-Rank Matrices)
  • 9. تجزیه ماتریس (Matrix Decomposition)
  • 10. کاربرد تجزیه ماتریس در LoRA
  • 11. ساختار پایه LoRA
  • 12. ماتریس‌های وزن اصلی مدل
  • 13. ماتریس‌های آپدیت اضافه شده توسط LoRA
  • 14. رتبه (Rank) در LoRA
  • 15. پارامترهای قابل تنظیم در LoRA (Learnable Parameters)
  • 16. نحوه اعمال LoRA به لایه‌های مدل
  • 17. تغییرات در لایه‌های خطی (Linear Layers)
  • 18. تغییرات در لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers) (در صورت کاربرد)
  • 19. مکانیسم تزریق LoRA (LoRA Injection Mechanism)
  • 20. تنظیمات و هایپرپارامترهای LoRA
  • 21. مقدار رتبه (r) در LoRA
  • 22. اهمیت انتخاب مقدار r
  • 23. تأثیر r بر عملکرد و کارایی
  • 24. مقدار آلفا (alpha) در LoRA
  • 25. نقش alpha در مقیاس‌دهی آپدیت‌ها
  • 26. ارتباط alpha و r
  • 27. یادگیری نرخ (Learning Rate) در LoRA
  • 28. استراتژی‌های بهینه‌سازی برای LoRA
  • 29. معماری‌های پشتیبانی شده توسط LoRA
  • 30. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 31. لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 32. لایه‌های Feed-Forward
  • 33. لایه‌های Embedding
  • 34. لایه‌های خروجی (Output Layers)
  • 35. مزایای LoRA
  • 36. بهینه‌سازی حافظه
  • 37. کاهش تعداد پارامترهای قابل آموزش
  • 38. کاهش فضای ذخیره‌سازی مدل‌های Fine-tuned
  • 39. کاهش نیاز به GPU RAM
  • 40. بهینه‌سازی محاسبات
  • 41. کاهش هزینه‌های آموزش
  • 42. تسریع فرآیند Fine-tuning
  • 43. قابلیت حمل و نقل مدل‌های Fine-tuned
  • 44. استفاده همزمان از چندین LoRA adapter
  • 45. نحوه بارگذاری و ادغام LoRA adapterها
  • 46. کاربرد LoRA در سناریوهای مختلف
  • 47. تولید متن (Text Generation)
  • 48. خلاصه‌سازی (Summarization)
  • 49. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 50. پاسخگویی به سوالات (Question Answering)
  • 51. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 53. تولید کد (Code Generation)
  • 54. کاربردهای تخصصی LoRA
  • 55. آموزش مدل‌های با اندازه متوسط با LoRA
  • 56. آموزش مدل‌های بزرگ با LoRA
  • 57. مقایسه LoRA با سایر روش‌های PEFT
  • 58. مفهوم Prefix-Tuning
  • 59. مفهوم Prompt-Tuning
  • 60. مفهوم Adapter-Tuning
  • 61. مقایسه LoRA با Prefix-Tuning
  • 62. مقایسه LoRA با Prompt-Tuning
  • 63. مقایسه LoRA با Adapter-Tuning
  • 64. مزایای رقابتی LoRA
  • 65. پیاده‌سازی LoRA
  • 66. کتابخانه‌های محبوب برای LoRA (مانند PEFT Hugging Face)
  • 67. نحوه ادغام LoRA در کد پایتون
  • 68. مثال عملی پیاده‌سازی LoRA
  • 69. تنظیمات پیشرفته LoRA
  • 70. تنظیمات LoRA برای لایه‌های مختلف
  • 71. تنظیمات LoRA برای مدل‌های مختلف
  • 72. تنظیمات LoRA برای وظایف مختلف
  • 73. تکنیک‌های ترکیب LoRA adapterها
  • 74. آموزش LoRA با استفاده از داده‌های کم
  • 75. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای LoRA
  • 76. استراتژی‌های تنظیم هایپرپارامترهای LoRA
  • 77. ارزیابی عملکرد LoRA
  • 78. معیارهای ارزیابی مدل‌های Fine-tuned
  • 79. مقایسه عملکرد LoRA با Fine-tuning کامل
  • 80. مقایسه عملکرد LoRA با سایر روش‌های PEFT
  • 81. تحلیل حساسیت LoRA به هایپرپارامترها
  • 82. چالش‌ها و محدودیت‌های LoRA
  • 83. محدودیت در رتبه (Rank Limitation)
  • 84. تأثیر بر قابلیت‌های مدل (Expressiveness)
  • 85. مدیریت چندین LoRA adapter
  • 86. پتانسیل برای Overfitting
  • 87. تکنیک‌های کاهش Overfitting در LoRA
  • 88. آینده LoRA و PEFT
  • 89. توسعه‌های جدید در LoRA
  • 90. ترکیب LoRA با روش‌های دیگر
  • 91. کاربردهای آینده LoRA
  • 92. LoRA برای مدل‌های مولتی‌مدال (Multimodal Models)
  • 93. LoRA برای مدل‌های گراف (Graph Models)
  • 94. مطالعات موردی (Case Studies) موفق LoRA
  • 95. مثال‌هایی از استفاده LoRA در پروژه‌های واقعی
  • 96. نتایج آماری و مقایسه‌ای از مطالعات موردی
  • 97. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها (Best Practices) برای استفاده از LoRA
  • 98. مدیریت حافظه در زمان آموزش با LoRA
  • 99. انتخاب هایپرپارامترهای مناسب
  • 100. عیب‌یابی مشکلات رایج در LoRA

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب LoRA: بهینه‌سازی حافظه و محاسبات در آموزش مدل‌های زبانی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا