دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: کاهش ردپای محاسباتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: کاهش ردپای محاسباتی

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. اهمیت کوانتیزاسیون در کاهش ردپای محاسباتی
• 4. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
• 5. کوانتیزاسیون مبتنی بر تقریب
• 6. کوانتیزاسیون مبتنی بر گسسته‌سازی
• 7. کوانتیزاسیون ثابت-نقطه‌ای
• 8. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
• 9. کوانتیزاسیون پارامتری
• 10. کوانتیزاسیون وزن‌ها
• 11. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
• 12. کوانتیزاسیون به بیت‌های کمتر (مانند ۸ بیت)
• 13. کوانتیزاسیون به بیت‌های بسیار کمتر (مانند ۴ بیت)
• 14. کوانتیزاسیون به ۱ بیت (Binary Quantization)
• 15. کوانتیزاسیون به ۲ بیت
• 16. کوانتیزاسیون به ۳ بیت
• 17. کوانتیزاسیون بهینه‌سازی شده
• 18. کوانتیزاسیون با حفظ دقت
• 19. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری
• 20. کوانتیزاسیون بدون افت دقت
• 21. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر
• 22. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه
• 23. کوانتیزاسیون لایه‌های پیش‌خور (Feed-forward)
• 24. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی
• 25. کوانتیزاسیون لایه‌های امبدینگ
• 26. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama
• 27. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
• 28. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
• 29. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
• 30. کوانتیزاسیون مدل‌های PaLM
• 31. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 32. کوانتیزاسیون طی آموزش (Quantization-Aware Training)
• 33. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
• 34. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های آموزشی
• 35. کوانتیزاسیون با حداقل خطای کوانتیزاسیون
• 36. کوانتیزاسیون با حداکثر فشرده‌سازی
• 37. کوانتیزاسیون لایه‌های غیرخطی
• 38. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی
• 39. روش‌های مقایسه‌ای کوانتیزاسیون
• 40. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
• 41. معیارهای ارزیابی دقت مدل
• 42. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
• 43. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
• 44. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی
• 45. اثر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
• 46. اثر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
• 47. کوانتیزاسیون و محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 48. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های موبایل
• 49. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های تعبیه‌شده
• 50. کوانتیزاسیون برای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 51. کوانتیزاسیون و محاسبات کوانتومی
• 52. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
• 53. TensorFlow Lite Quantization
• 54. PyTorch Quantization Toolkit
• 55. ONNX Runtime Quantization
• 56. OpenVINO Quantization
• 57. NVIDIA TensorRT
• 58. کوانتیزاسیون و معماری‌های مدل
• 59. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 60. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 61. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 62. کوانتیزاسیون و شبکه‌های عصبی گراف
• 63. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده
• 64. فشرده‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده
• 65. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning)
• 66. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس کردن
• 67. کوانتیزاسیون و یادگیری تقویتی
• 68. کوانتیزاسیون و پردازش زبان طبیعی
• 69. کوانتیزاسیون و ترجمه ماشینی
• 70. کوانتیزاسیون و خلاصه‌سازی متن
• 71. کوانتیزاسیون و تولید متن
• 72. کوانتیزاسیون و پاسخ به سوال
• 73. کوانتیزاسیون و طبقه‌بندی متن
• 74. کوانتیزاسیون و تشخیص موجودیت نام‌دار
• 75. کوانتیزاسیون و تحلیل احساسات
• 76. کوانتیزاسیون و مدل‌های مولد
• 77. کوانتیزاسیون و مدل‌های زبانی کوچک (SLMs)
• 78. کوانتیزاسیون و کاربردهای صنعتی
• 79. کوانتیزاسیون و کاربردهای تحقیقاتی
• 80. کوانتیزاسیون و چالش‌های آینده
• 81. کوانتیزاسیون با دقت پایین‌تر از ۸ بیت
• 82. کوانتیزاسیون با استفاده از تکنیک‌های دینامیک
• 83. کوانتیزاسیون تطبیقی
• 84. کوانتیزاسیون برای مدل‌های توزیع‌شده
• 85. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
• 86. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری
• 87. کوانتیزاسیون و تعصبات آماری
• 88. کوانتیزاسیون و ملاحظات اخلاقی
• 89. کوانتیزاسیون و آینده هوش مصنوعی
• 90. ملاحظات حقوقی و انطباق در کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 91. استانداردهای فنی در کوانتیزاسیون مدل
• 92. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از مدل‌های کوانتیزه شده
• 93. حفاظت از داده‌ها در فرآیند کوانتیزاسیون
• 94. شفافیت در فرآیندهای کوانتیزاسیون
• 95. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
• 96. اهمیت اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده
• 97. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های کوانتیزه شده