اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد استنتاج در مدل‌های زبان بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد استنتاج در مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 3. مکانیزم توجه در ترنسفورمرها
• 4. لایه رمزگذار ترنسفورمر
• 5. لایه رمزگشا ترنسفورمر
• 6. توکن‌سازی و نمایش ورودی
• 7. تعبیه‌سازی کلمات و موقعیت
• 8. پردازش موازی در آموزش LLM
• 9. معماری‌های مختلف LLM
• 10. GPT و خانواده آن
• 11. BERT و کاربردهای آن
• 12. LLaMA و پیشرفت‌های آن
• 13. مدل‌های متن به متن
• 14. مدل‌های متن به تصویر
• 15. مدل‌های چندوجهی
• 16. مفاهیم کلیدی در استنتاج LLM
• 17. تولید متن در LLM
• 18. نمونه‌گیری و روش‌های آن
• 19. جستجوی پرتوش و بهینه‌سازی
• 20. کدکنی و روش‌های آن
• 21. تنظیم دما در تولید متن
• 22. جریمه تکرار در تولید متن
• 23. تاثیر طول ورودی بر عملکرد
• 24. حافظه و مدیریت آن در LLM
• 25. کاهش تأخیر در استنتاج
• 26. افزایش توان عملیاتی (Throughput)
• 27. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 28. کوانتیزاسیون مدل‌های LLM
• 29. تکنیک‌های کاهش دقت (Quantization)
• 30. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
• 31. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
• 32. روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 33. هرس کردن (Pruning) مدل
• 34. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 35. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای LLM
• 36. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 37. شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
• 38. مزایای استفاده از TPU
• 39. سخت‌افزارهای تخصصی
• 40. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای LLM
• 41. کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 42. TensorFlow و PyTorch
• 43. نصب و پیکربندی محیط
• 44. مدیریت وابستگی‌ها
• 45. تنظیم پارامترهای استنتاج
• 46. تنظیمات Batch Size
• 47. تنظیمات Beam Search Width
• 48. تنظیمات Temperature
• 49. تنظیمات Top-k Sampling
• 50. تنظیمات Top-p (Nucleus) Sampling
• 51. ارزیابی عملکرد استنتاج
• 52. معیارهای ارزیابی کیفیت متن
• 53. Perplexity و کاربردهای آن
• 54. BLEU Score و کاربردهای آن
• 55. ROUGE Score و کاربردهای آن
• 56. METEOR Score و کاربردهای آن
• 57. ارزیابی سرعت استنتاج
• 58. زمان پاسخ‌دهی (Latency)
• 59. توان عملیاتی (Throughput)
• 60. اندازه‌گیری مصرف منابع
• 61. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 62. تاثیر معماری بر عملکرد
• 63. تاثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد
• 64. تاثیر سخت‌افزار بر عملکرد
• 65. تاثیر پارامترهای استنتاج بر عملکرد
• 66. کاربردهای عملی LLM
• 67. تولید محتوا و مقالات
• 68. خلاصه‌سازی متون
• 69. ترجمه ماشینی
• 70. پاسخ به سوالات
• 71. تولید کد
• 72. کمک به برنامه‌نویسان
• 73. تولید محتوای خلاقانه
• 74. شخصیت‌پردازی در داستان‌ها
• 75. بازی‌سازی و تعامل
• 76. کاربردهای تجاری LLM
• 77. خدمات مشتری خودکار
• 78. تحلیل داده‌های متنی
• 79. پیش‌بینی روند بازار
• 80. بهینه‌سازی تبلیغات
• 81. امنیت سایبری و LLM
• 82. تشخیص ناهنجاری
• 83. تحلیل بدافزارها
• 84. پیش‌بینی حملات سایبری
• 85. اخلاق و مسئولیت در LLM
• 86. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 87. عدالت و انصاف در LLM
• 88. شفافیت و قابلیت تفسیر
• 89. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
• 90. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان
• 91. آینده LLM و تحقیقات پیش رو
• 92. مدل‌های بزرگتر و توانمندتر
• 93. یادگیری تقویتی در LLM
• 94. تعامل انسان و مدل‌های زبانی
• 95. یادگیری مداوم و انطباق‌پذیری
• 96. کاربردهای نوظهور LLM
• 97. توسعه ابزارهای آموزشی
• 98. کمک به تحقیقات علمی
• 99. مباحث پیشرفته در استنتاج LLM
• 100. بهینه‌سازی حافظه در LLM