اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: کاهش ردپای محاسباتی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: کاهش ردپای محاسباتی
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 2. مفاهیم پایه در کوانتیزاسیون
- 3. اهمیت کوانتیزاسیون در کاهش ردپای محاسباتی
- 4. انواع روشهای کوانتیزاسیون
- 5. کوانتیزاسیون مبتنی بر تقریب
- 6. کوانتیزاسیون مبتنی بر گسستهسازی
- 7. کوانتیزاسیون ثابت-نقطهای
- 8. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
- 9. کوانتیزاسیون پارامتری
- 10. کوانتیزاسیون وزنها
- 11. کوانتیزاسیون فعالسازیها
- 12. کوانتیزاسیون به بیتهای کمتر (مانند ۸ بیت)
- 13. کوانتیزاسیون به بیتهای بسیار کمتر (مانند ۴ بیت)
- 14. کوانتیزاسیون به ۱ بیت (Binary Quantization)
- 15. کوانتیزاسیون به ۲ بیت
- 16. کوانتیزاسیون به ۳ بیت
- 17. کوانتیزاسیون بهینهسازی شده
- 18. کوانتیزاسیون با حفظ دقت
- 19. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری
- 20. کوانتیزاسیون بدون افت دقت
- 21. کوانتیزاسیون مدلهای ترنسفورمر
- 22. کوانتیزاسیون لایههای توجه
- 23. کوانتیزاسیون لایههای پیشخور (Feed-forward)
- 24. کوانتیزاسیون لایههای نرمالسازی
- 25. کوانتیزاسیون لایههای امبدینگ
- 26. کوانتیزاسیون مدلهای Llama
- 27. کوانتیزاسیون مدلهای GPT
- 28. کوانتیزاسیون مدلهای BERT
- 29. کوانتیزاسیون مدلهای T5
- 30. کوانتیزاسیون مدلهای PaLM
- 31. تکنیکهای کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
- 32. کوانتیزاسیون طی آموزش (Quantization-Aware Training)
- 33. کوانتیزاسیون با استفاده از دادههای کالیبراسیون
- 34. کوانتیزاسیون با استفاده از دادههای آموزشی
- 35. کوانتیزاسیون با حداقل خطای کوانتیزاسیون
- 36. کوانتیزاسیون با حداکثر فشردهسازی
- 37. کوانتیزاسیون لایههای غیرخطی
- 38. کوانتیزاسیون لایههای خطی
- 39. روشهای مقایسهای کوانتیزاسیون
- 40. ارزیابی عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 41. معیارهای ارزیابی دقت مدل
- 42. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
- 43. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
- 44. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدلهای زبانی
- 45. اثر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
- 46. اثر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
- 47. کوانتیزاسیون و محدودیتهای سختافزاری
- 48. کوانتیزاسیون برای دستگاههای موبایل
- 49. کوانتیزاسیون برای دستگاههای تعبیهشده
- 50. کوانتیزاسیون برای شتابدهندههای سختافزاری
- 51. کوانتیزاسیون و محاسبات کوانتومی
- 52. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 53. TensorFlow Lite Quantization
- 54. PyTorch Quantization Toolkit
- 55. ONNX Runtime Quantization
- 56. OpenVINO Quantization
- 57. NVIDIA TensorRT
- 58. کوانتیزاسیون و معماریهای مدل
- 59. کوانتیزاسیون و شبکههای عصبی کانولوشنی
- 60. کوانتیزاسیون و شبکههای عصبی بازگشتی
- 61. کوانتیزاسیون و شبکههای عصبی ترنسفورمر
- 62. کوانتیزاسیون و شبکههای عصبی گراف
- 63. بهینهسازی مدلهای کوانتیزه شده
- 64. فشردهسازی مدلهای کوانتیزه شده
- 65. تکنیکهای هرس کردن (Pruning)
- 66. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس کردن
- 67. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی
- 68. کوانتیزاسیون و پردازش زبان طبیعی
- 69. کوانتیزاسیون و ترجمه ماشینی
- 70. کوانتیزاسیون و خلاصهسازی متن
- 71. کوانتیزاسیون و تولید متن
- 72. کوانتیزاسیون و پاسخ به سوال
- 73. کوانتیزاسیون و طبقهبندی متن
- 74. کوانتیزاسیون و تشخیص موجودیت نامدار
- 75. کوانتیزاسیون و تحلیل احساسات
- 76. کوانتیزاسیون و مدلهای مولد
- 77. کوانتیزاسیون و مدلهای زبانی کوچک (SLMs)
- 78. کوانتیزاسیون و کاربردهای صنعتی
- 79. کوانتیزاسیون و کاربردهای تحقیقاتی
- 80. کوانتیزاسیون و چالشهای آینده
- 81. کوانتیزاسیون با دقت پایینتر از ۸ بیت
- 82. کوانتیزاسیون با استفاده از تکنیکهای دینامیک
- 83. کوانتیزاسیون تطبیقی
- 84. کوانتیزاسیون برای مدلهای توزیعشده
- 85. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
- 86. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری
- 87. کوانتیزاسیون و تعصبات آماری
- 88. کوانتیزاسیون و ملاحظات اخلاقی
- 89. کوانتیزاسیون و آینده هوش مصنوعی
- 90. ملاحظات حقوقی و انطباق در کوانتیزاسیون مدلها
- 91. استانداردهای فنی در کوانتیزاسیون مدل
- 92. چارچوبهای قانونی برای استفاده از مدلهای کوانتیزه شده
- 93. حفاظت از دادهها در فرآیند کوانتیزاسیون
- 94. شفافیت در فرآیندهای کوانتیزاسیون
- 95. مدیریت ریسک در پیادهسازی کوانتیزاسیون
- 96. اهمیت اعتبارسنجی مدلهای کوانتیزه شده
- 97. مسئولیتپذیری در توسعه مدلهای کوانتیزه شده
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.