دوره کاربرد Mixed Precision در افزایش سرعت استنتاج مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Mixed Precision در افزایش سرعت استنتاج مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های استنتاج
• 2. مفهوم دقت عددی در محاسبات کامپیوتری
• 3. انواع دقت‌های عددی: دقت کامل (Full Precision)
• 4. انواع دقت‌های عددی: دقت نیمه (Half Precision)
• 5. انواع دقت‌های عددی: دقت کوارتر (Quarter Precision)
• 6. مزایای استفاده از دقت نیمه در استنتاج
• 7. کاهش مصرف حافظه با استفاده از دقت نیمه
• 8. افزایش سرعت محاسبات با دقت نیمه
• 9. چالش‌های استفاده از دقت نیمه: افت دقت
• 10. چالش‌های استفاده از دقت نیمه: سازگاری سخت‌افزاری
• 11. معرفی فرمت‌های FP16 و BF16
• 12. تفاوت‌های کلیدی بین FP16 و BF16
• 13. کاربرد FP16 در پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 14. کاربرد BF16 در پردازنده‌های تنسور (TPU) و پردازنده‌های نسل جدید
• 15. روش‌های تبدیل مدل‌ها به دقت نیمه
• 16. کوانتیزاسیون (Quantization) و ارتباط آن با Mixed Precision
• 17. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 18. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
• 19. اهمیت کوانتیزاسیون برای کاهش حجم مدل
• 20. کوانتیزاسیون به دقت‌های پایین‌تر (8-bit, 4-bit)
• 21. مفهوم Mixed Precision Training
• 22. کاربرد Mixed Precision در فرآیند آموزش مدل‌های زبانی
• 23. مزایای Mixed Precision Training: سرعت و حافظه
• 24. چالش‌های Mixed Precision Training
• 25. روش‌های مدیریت افت دقت در Mixed Precision Training
• 26. استفاده از Loss Scaling در Mixed Precision
• 27. تنظیم پارامترهای Loss Scaling
• 28. انواع Loss Scaling: Dynamic Loss Scaling
• 29. انواع Loss Scaling: Static Loss Scaling
• 30. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پشتیبان Mixed Precision
• 31. PyTorch و پشتیبانی از Mixed Precision
• 32. TensorFlow و پشتیبانی از Mixed Precision
• 33. NVIDIA Apex و ابزارهای آن
• 34. Intel OpenVINO برای بهینه‌سازی استنتاج
• 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استنتاج
• 36. حذف لایه‌های غیرضروری مدل
• 37. تکنیک Pruning (هرس کردن) وزن‌های مدل
• 38. انواع Pruning: Unstructured Pruning
• 39. انواع Pruning: Structured Pruning
• 40. بهینه‌سازی معماری مدل برای استنتاج سریع‌تر
• 41. استفاده از معماری‌های سبک‌تر مدل‌های زبانی
• 42. معرفی مدل‌های زبانی بهینه‌شده برای استنتاج
• 43. کاربرد ONNX Runtime برای استنتاج چندسکویی
• 44. بهینه‌سازی استنتاج در محیط‌های ابری
• 45. بهینه‌سازی استنتاج بر روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 46. ملاحظات امنیتی در استنتاج مدل‌های زبانی
• 47. حفاظت از مدل در برابر حملات تزریق (Adversarial Attacks)
• 48. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات تزریق
• 49. بررسی تأثیر Mixed Precision بر امنیت مدل
• 50. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 51. شفافیت در مورد دقت محاسباتی مدل
• 52. تأثیر دقت محاسباتی بر خروجی مدل‌های زبانی
• 53. بررسی تأثیر Mixed Precision بر سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 54. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های زبانی
• 55. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با دقت‌های مختلف
• 56. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 57. معیارهای ارزیابی: سرعت (Latency)
• 58. معیارهای ارزیابی: توان عملیاتی (Throughput)
• 59. معیارهای ارزیابی: مصرف حافظه (Memory Footprint)
• 60. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی در دقت کامل و نیمه
• 61. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های ترجمه ماشینی با Mixed Precision
• 62. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های تولید متن با Mixed Precision
• 63. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های پاسخ به پرسش با Mixed Precision
• 64. مطالعات موردی: استنتاج مدل‌های خلاصه‌سازی متن با Mixed Precision
• 65. آینده Mixed Precision در مدل‌های زبانی
• 66. پیشرفت‌های سخت‌افزاری در پشتیبانی از دقت‌های پایین
• 67. توسعه الگوریتم‌های کوانتیزاسیون پیشرفته‌تر
• 68. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر
• 69. نقش Mixed Precision در دموکراتیزه کردن دسترسی به هوش مصنوعی
• 70. چالش‌های پیاده‌سازی Mixed Precision در مقیاس بزرگ
• 71. راهکارهای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision
• 72. انتخاب استراتژی مناسب Mixed Precision برای کاربردهای خاص
• 73. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌شده
• 74. مدیریت چرخه عمر مدل‌های زبانی با Mixed Precision
• 75. بررسی مقررات و استانداردهای مربوط به دقت محاسباتی
• 76. ملاحظات حقوقی در استفاده از مدل‌های بهینه‌شده
• 77. آموزش و توانمندسازی توسعه‌دهندگان در زمینه Mixed Precision
• 78. توسعه ابزارهای خودکار برای بهینه‌سازی Mixed Precision
• 79. تحلیل هزینه-فایده استفاده از Mixed Precision
• 80. اهمیت دقت محاسباتی در کاربردهای حساس
• 81. کاربرد Mixed Precision در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 82. کاربرد Mixed Precision در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. کاربرد Mixed Precision در تحلیل احساسات
• 84. کاربرد Mixed Precision در ربات‌های گفتگو
• 85. کاربرد Mixed Precision در پردازش گفتار
• 86. مروری بر آخرین تحقیقات در زمینه Mixed Precision
• 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 88. پیش‌بینی روندها در زمینه بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی
• 89. نقش تحقیقات بنیادی در پیشبرد Mixed Precision
• 90. تأثیر همکاری‌های بین‌المللی در استانداردسازی Mixed Precision
• 91. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری فناوری Mixed Precision
• 92. بررسی نقش استانداردهای ملی در بومی‌سازی Mixed Precision
• 93. راهکارهای ارتقاء دانش فنی در حوزه Mixed Precision
• 94. توسعه نسلی جدید از مدل‌های زبانی با قابلیت Mixed Precision داخلی
• 95. تأثیر Mixed Precision بر نوآوری در حوزه هوش مصنوعی
• 96. اهمیت مستندسازی و اشتراک‌گذاری تجربیات در Mixed Precision
• 97. بررسی چالش‌های فرهنگی در پذیرش Mixed Precision