اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع ران‌تایم‌های متن‌باز مدل‌های زبانی بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع ران‌تایم‌های متن‌باز مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 4. معماری ترنسفورمر
• 5. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 6. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 7. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 9. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 10. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 11. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. تولید متن
• 13. خلاصه‌سازی متن
• 14. ترجمه ماشینی
• 15. پاسخ به پرسش
• 16. تحلیل احساسات
• 17. طبقه‌بندی متن
• 18. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 19. استخراج رابطه
• 20. مدل‌های زبانی متن‌باز
• 21. معرفی ران‌تایم‌های متن‌باز
• 22. مزایای استفاده از ران‌تایم‌های متن‌باز
• 23. معایب استفاده از ران‌تایم‌های متن‌باز
• 24. معیارهای انتخاب ران‌تایم
• 25. معرفی ران‌تایم‌های محبوب
• 26. TensorRT-LLM
• 27. vLLM
• 28. DeepSpeed
• 29. Hugging Face Transformers
• 30. OpenLLM
• 31. Llama.cpp
• 32. ONNX Runtime
• 33. GGUF Format
• 34. AWQ Quantization
• 35. GPTQ Quantization
• 36. BitsAndBytes Quantization
• 37. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 38. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 39. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 40. هرس کردن (Pruning)
• 41. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج
• 42. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 43. اجرای موازی (Parallel Execution)
• 44. استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU, TPU)
• 45. مدیریت حافظه در استنتاج
• 46. تنظیم پارامترهای استنتاج
• 47. دما (Temperature)
• 48. Top-k Sampling
• 49. Top-p Sampling (Nucleus Sampling)
• 50. Beam Search
• 51. تولید متن با کیفیت بالا
• 52. چالش‌های استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
• 53. تأخیر (Latency)
• 54. توان عملیاتی (Throughput)
• 55. مصرف حافظه
• 56. هزینه‌های محاسباتی
• 57. امنیت در مدل‌های زبانی
• 58. سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی
• 59. اخلاق در هوش مصنوعی
• 60. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های زبانی
• 61. پایش و نظارت بر مدل‌های زبانی
• 62. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی
• 63. مقیاس‌پذیری ران‌تایم‌ها
• 64. قابلیت اطمینان ران‌تایم‌ها
• 65. انعطاف‌پذیری ران‌تایم‌ها
• 66. مستندسازی ران‌تایم‌ها
• 67. جامعه کاربری ران‌تایم‌ها
• 68. مقایسه عملکرد ران‌تایم‌ها
• 69. بنچمارک‌های استنتاج
• 70. انتخاب بهترین ران‌تایم برای کاربرد خاص
• 71. ادغام ران‌تایم‌ها با برنامه‌های کاربردی
• 72. توسعه برنامه‌های مبتنی بر LLM
• 73. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استفاده از LLM
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. مالکیت معنوی خروجی LLM
• 76. مقررات مربوط به محتوای تولید شده توسط LLM
• 77. کاربرد LLM در صنایع مختلف
• 78. کاربرد LLM در آموزش
• 79. کاربرد LLM در سلامت
• 80. کاربرد LLM در مالی
• 81. کاربرد LLM در خدمات مشتری
• 82. کاربرد LLM در توسعه نرم‌افزار
• 83. آینده ران‌تایم‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 84. روندهای نوظهور در استنتاج LLM
• 85. بهینه‌سازی‌های سخت‌افزاری آینده
• 86. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 87. استنتاج مدل‌های زبانی چندوجهی
• 88. کاربرد LLM در کشور
• 89. توسعه مدل‌های زبانی بومی
• 90. چالش‌های بومی‌سازی LLM
• 91. فرصت‌های استفاده از LLM در ایران
• 92. پژوهش و توسعه LLM در ایران
• 93. فناوری‌های مرتبط با LLM
• 94. پردازش تصویر با LLM
• 95. پردازش صدا با LLM
• 96. تکنیک‌های پیشرفته در استنتاج
• 97. یادگیری تقویتی در استنتاج
• 98. مدل‌های زبانی توزیع‌شده
• 99. استنتاج ابری برای LLM
• 100. استنتاج لبه (Edge Inference) برای LLM