اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 2. اهمیت فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 5. لایه توجه (Attention Layer) در ترنسفورمر
• 6. لایه تغذیه پیشرو (Feed-Forward Layer)
• 7. لایه نرمال‌سازی (Normalization Layer)
• 8. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
• 9. مفهوم پارامتر در مدل‌های زبانی
• 10. تعداد پارامترها و اندازه مدل
• 11. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. نیاز به کاهش حجم مدل
• 13. مفهوم فشرده‌سازی مدل
• 14. دسته‌بندی روش‌های فشرده‌سازی
• 15. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
• 16. مفهوم هرس در شبکه‌های عصبی
• 17. انواع هرس: هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 18. هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)
• 19. مزایای هرس مبتنی بر لایه
• 20. مکانیسم هرس در سطح لایه
• 21. معیارهای انتخاب لایه‌های قابل هرس
• 22. معیارهای انتخاب پارامترهای قابل هرس
• 23. شاخص اهمیت پارامترها
• 24. محاسبه گرادیان برای تعیین اهمیت
• 25. استفاده از نرم پارامترها
• 26. روش‌های تعیین آستانه هرس
• 27. هرس با آستانه ثابت
• 28. هرس با آستانه پویا
• 29. تأثیر هرس بر دقت مدل
• 30. تأثیر هرس بر سرعت استنتاج
• 31. تأثیر هرس بر مصرف حافظه
• 32. فرایند Fine-tuning پس از هرس
• 33. تنظیم دقیق پارامترها پس از هرس
• 34. آموزش مجدد مدل هرس شده
• 35. تکنیک‌های بازیافت دقت
• 36. پوشش دادن وزن‌های صفر شده
• 37. بهینه‌سازی مدل هرس شده
• 38. هرس متقارن و نامتقارن
• 39. هرس مبتنی بر حساسیت (Sensitivity-based Pruning)
• 40. هرس مبتنی بر اطلاعات (Information-based Pruning)
• 41. هرس مبتنی بر تکرار (Redundancy-based Pruning)
• 42. هرس مبتنی بر اهمیت مبتنی بر گرادیان
• 43. هرس لایه‌های کم‌اهمیت
• 44. هرس نورون‌ها یا کانال‌های کم‌اهمیت
• 45. هرس اتصالات (Connections Pruning)
• 46. هرس مبتنی بر لایه در ترنسفورمرها
• 47. هرس لایه‌های توجه
• 48. هرس لایه‌های تغذیه پیشرو
• 49. هرس لایه‌های نرمال‌سازی
• 50. هرس لایه‌های جاسازی (Embedding Layers)
• 51. هرس لایه‌های خروجی
• 52. پیاده‌سازی هرس مبتنی بر لایه
• 53. ابزارها و کتابخانه‌های فشرده‌سازی
• 54. PyTorch و قابلیت‌های فشرده‌سازی
• 55. TensorFlow و قابلیت‌های فشرده‌سازی
• 56. تجزیه و تحلیل نتایج هرس
• 57. ارزیابی مدل هرس شده
• 58. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity, Accuracy)
• 59. معیارهای ارزیابی سرعت (Latency, Throughput)
• 60. معیارهای ارزیابی حجم (Model Size, Memory Footprint)
• 61. مقایسه مدل هرس شده با مدل اصلی
• 62. مطالعات موردی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 63. فشرده‌سازی BERT با هرس مبتنی بر لایه
• 64. فشرده‌سازی GPT با هرس مبتنی بر لایه
• 65. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی کوچک‌تر
• 66. کاربرد فشرده‌سازی در دستگاه‌های محدود
• 67. کاربرد در موبایل و دستگاه‌های لبه
• 68. فشرده‌سازی برای استقرار در محیط‌های ابری
• 69. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
• 70. چالش‌های فشرده‌سازی پیشرفته
• 71. هرس پویا و تطبیقی
• 72. فشرده‌سازی خودکار (Auto-Pruning)
• 73. ترکیب هرس با کوانتیزاسیون (Quantization)
• 74. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 75. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت
• 76. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 77. ارزیابی ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 78. روش‌های پیشرفته هرس مبتنی بر لایه
• 79. هرس متمرکز بر لایه‌های خاص
• 80. هرس سلسله مراتبی (Hierarchical Pruning)
• 81. هرس مبتنی بر لایه با در نظر گرفتن معماری
• 82. پیاده‌سازی هرس مبتنی بر لایه برای مدل‌های خاص
• 83. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی مولد
• 84. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 85. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی
• 86. فشرده‌سازی برای ترجمه ماشینی
• 87. فشرده‌سازی برای تولید متن
• 88. فشرده‌سازی برای خلاصه‌سازی متن
• 89. آینده پژوهش در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 90. روش‌های نوین هرس
• 91. بهینه‌سازی فرایند فشرده‌سازی
• 92. کاربرد گسترده‌تر مدل‌های فشرده
• 93. دستیابی به مدل‌های زبانی کارآمدتر
• 94. ملاحظات اخلاقی در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 95. حفظ کارایی و دقت مدل‌های فشرده
• 96. اهمیت توسعه پایدار در هوش مصنوعی