اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیمایش دنیای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیمایش دنیای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: بهینه‌سازی برای زمان استنتاج (Inference Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت بهینه‌سازی
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای کلیدی آن
• 3. مکانیسم توجه و انواع آن در ترنسفورمرها
• 4. رمزگذار و رمزگشا در معماری ترنسفورمر
• 5. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده: GPT و BERT
• 6. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی استنتاج
• 7. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 8. روش‌های گرادیان کاهشی و مشتقات آن
• 9. بهینه‌سازی استوکاستیک گرادیان (SGD)
• 10. آدام و سایر بهینه‌سازهای تطبیقی
• 11. نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization)
• 12. نرمال‌سازی لایه‌ای (Layer Normalization)
• 13. تکنیک‌های تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 14. کاهش نرخ یادگیری تدریجی (Learning Rate Decay)
• 15. افزایش نرخ یادگیری (Learning Rate Warmup)
• 16. تنظیم هایپرپارامترها و جستجوی شبکه‌ای
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. اهمیت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 20. توکنیزه کردن و انواع آن (WordPiece, BPE)
• 21. بردارهای کلمه (Word Embeddings) و مفاهیم آن
• 22. تکنیک‌های کاهش ابعاد بردارهای کلمه
• 23. آموزش مدل‌های زبانی از ابتدا (Pre-training)
• 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی برای وظایف مختلف
• 26. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 27. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 28. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 29. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 30. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 31. تولید متن (Text Generation)
• 32. ارزیابی کیفیت مدل‌های زبانی تولیدی
• 33. معیارهای ارزیابی تولید متن: BLEU, ROUGE
• 34. روش‌های کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 35. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 36. هرس کردن (Pruning) وزن‌های مدل
• 37. کوانتیزاسیون (Quantization) وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 38. کوانتیزاسیون عدد صحیح (Integer Quantization)
• 39. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
• 40. تکنیک‌های کاهش تاخیر (Latency Reduction)
• 41. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و اهمیت آن
• 42. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای استنتاج
• 43. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU, TPU)
• 44. کتابخانه‌های بهینه‌سازی استنتاج (TensorRT, ONNX Runtime)
• 45. بهینه‌سازی مدل برای اجرای روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 46. ملاحظات امنیتی در استنتاج مدل‌های زبانی
• 47. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ورودی
• 48. مقابله با حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
• 49. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Explainability)
• 50. روش‌های تفسیرپذیری: LIME, SHAP
• 51. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 52. سوگیری در مدل‌های زبانی (Bias) و راه‌های مقابله
• 53. توسعه مدل‌های زبانی مسئولانه
• 54. استانداردهای توسعه و انتشار مدل‌های زبانی
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی در صنایع مختلف
• 56. مدل‌های زبانی در حوزه سلامت (پزشکی)
• 57. مدل‌های زبانی در حوزه آموزش و پرورش
• 58. مدل‌های زبانی در حوزه حقوق و قضا
• 59. مدل‌های زبانی در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
• 60. مدل‌های زبانی در حوزه خدمات مشتریان
• 61. مدل‌های زبانی در حوزه رسانه و انتشارات
• 62. مدل‌های زبانی در حوزه تحقیقات علمی
• 63. روش‌های پیشرفته آموزش مدل‌های زبانی
• 64. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 65. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 66. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای مدل‌های زبانی
• 67. معماری‌های جدیدتر: ترنسفورمرهای کارآمد
• 68. مکانیسم‌های توجه خطی (Linear Attention)
• 69. مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت
• 70. معماری‌های مبتنی بر گراف (Graph Neural Networks)
• 71. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 72. فشرده‌سازی LLMs با استفاده از تقطیر دانش
• 73. فشرده‌سازی LLMs با هرس کردن پارامترها
• 74. فشرده‌سازی LLMs با کوانتیزاسیون
• 75. تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج LLMs
• 76. نکات عملی در پیاده‌سازی بهینه‌سازی استنتاج
• 77. انتخاب معماری مناسب برای وظیفه مورد نظر
• 78. تنظیم پارامترهای استنتاج برای سرعت و دقت
• 79. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 80. بهینه‌سازی کد برای اجرای کارآمد
• 81. مدیریت حافظه در زمان استنتاج
• 82. ملاحظات مربوط به مصرف انرژی در استنتاج
• 83. رویکردهای نوین در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 84. مدل‌های زبانی مولد و بهینه‌سازی آن‌ها
• 85. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا (سازگار)
• 86. تولید کد با استفاده از مدل‌های زبانی
• 87. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal)
• 88. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی چندوجهی
• 89. آینده بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی
• 90. روندهای تحقیقاتی در حوزه مدل‌های زبانی
• 91. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 92. ارتباط بهینه‌سازی با توسعه پایدار و مسئولانه