دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های عملیاتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های عملیاتی

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. چرا کوانتیزاسیون اهمیت دارد؟
• 4. مزایای کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. انواع داده‌های عددی در مدل‌های زبانی
• 6. نمایش اعداد صحیح و ممیز شناور
• 7. بیت‌دپث و تأثیر آن بر دقت
• 8. مفهوم کوانتیزاسیون و اصول آن
• 9. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
• 10. کوانتیزاسیون خطی یکنواخت
• 11. کوانتیزاسیون غیرخطی
• 12. کوانتیزاسیون پویا و ایستا
• 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر مقادیر وزن
• 14. کوانتیزاسیون مبتنی بر فعال‌سازی‌ها
• 15. کوانتیزاسیون تنسورها
• 16. کوانتیزاسیون لایه‌ها
• 17. کوانتیزاسیون مدل کامل
• 18. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های آموزشی
• 19. کوانتیزاسیون بدون داده‌های آموزشی (Zero-shot Quantization)
• 20. روش‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های ترنسفورمر
• 21. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 22. کوانتیزاسیون لایه‌های پیش‌خور (Feed-Forward Layers)
• 23. کوانتیزاسیون جاسازی‌ها (Embeddings)
• 24. کوانتیزاسیون لایه‌های خروجی
• 25. تکنیک‌های بهبود کوانتیزاسیون
• 26. کالیبراسیون در کوانتیزاسیون
• 27. تنظیم مقیاس و افست در کوانتیزاسیون
• 28. کوانتیزاسیون با دقت مختلط (Mixed-Precision Quantization)
• 29. کوانتیزاسیون با تعداد بیت‌های کمتر
• 30. کوانتیزاسیون با مقادیر منفی
• 31. کوانتیزاسیون با استفاده از توابع فعال‌سازی
• 32. کوانتیزاسیون در زمان استنتاج (Inference-time Quantization)
• 33. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Training-time Quantization)
• 34. تنظیم دقیق مدل پس از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Training)
• 35. روش‌های کاهش خطای کوانتیزاسیون
• 36. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 37. تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
• 38. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
• 39. انتخاب محدوده کوانتیزاسیون
• 40. کوانتیزاسیون گسسته و پیوسته
• 41. کوانتیزاسیون مقادیر میانگین
• 42. کوانتیزاسیون مبتنی بر توزیع مقادیر
• 43. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پیشرفته
• 44. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Learned Quantization)
• 45. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی
• 46. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های عصبی کمکی
• 47. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص
• 48. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل
• 49. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
• 50. کوانتیزاسیون برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
• 51. ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
• 52. معیارهای ارزیابی دقت مدل
• 53. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
• 54. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
• 55. تأثیر کوانتیزاسیون بر عملکرد مدل
• 56. کاهش حجم مدل
• 57. افزایش سرعت استنتاج
• 58. کاهش مصرف توان
• 59. چالش‌های کوانتیزاسیون
• 60. افت دقت در مدل‌های کوانتیزه شده
• 61. پیچیدگی پیاده‌سازی
• 62. نیاز به داده‌های کالیبراسیون
• 63. کوانتیزاسیون مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
• 64. کوانتیزاسیون GPT-3
• 65. کوانتیزاسیون BERT
• 66. کوانتیزاسیون T5
• 67. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن
• 68. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
• 69. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 70. کوانتیزاسیون مدل‌های پرسش و پاسخ
• 71. کوانتیزاسیون برای کاربردهای عملی
• 72. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در محیط‌های محدود
• 73. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 74. کوانتیزاسیون برای رباتیک
• 75. کوانتیزاسیون برای دستیارهای صوتی
• 76. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی در دستگاه‌های لبه
• 77. نرم‌افزارها و ابزارهای کوانتیزاسیون
• 78. TensorFlow Lite Quantization
• 79. PyTorch Quantization
• 80. ONNX Runtime Quantization
• 81. TensorRT Quantization
• 82. رویکردهای آینده در کوانتیزاسیون
• 83. کوانتیزاسیون با دقت بسیار پایین (Binary/Ternary Quantization)
• 84. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
• 85. کوانتیزاسیون با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 86. کوانتیزاسیون مبتنی بر انتقال یادگیری (Transfer Learning for Quantization)
• 87. مطالعات موردی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 88. کاربرد کوانتیزاسیون در صنعت
• 89. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث کوانتیزاسیون
• 90. آینده پژوهش در حوزه کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی