دوره هرس مشارکتی (Collaborative Pruning) برای مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس مشارکتی (Collaborative Pruning) برای مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هرس مشارکتی در مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه هرس مدل‌های زبانی
• 3. ضرورت هرس در مدل‌های بزرگ
• 4. انواع هرس مدل‌های زبانی
• 5. هرس مبتنی بر وزن
• 6. هرس مبتنی بر نورون
• 7. هرس مبتنی بر کانال
• 8. هرس مبتنی بر لایه
• 9. هرس قطعی (Magnitude Pruning)
• 10. هرس غیرقطعی (Non-Magnitude Pruning)
• 11. روش‌های ارزیابی اهمیت پارامترها
• 12. شاخص‌های هرس
• 13. معیارهای انتخاب پارامترهای کم‌اهمیت
• 14. فرایند تکراری هرس و تنظیم مجدد (Fine-tuning)
• 15. تنظیم مجدد پس از هرس
• 16. تأثیر تنظیم مجدد بر عملکرد مدل
• 17. تنظیم نرخ یادگیری در تنظیم مجدد
• 18. روش‌های پیشرفته تنظیم مجدد
• 19. تکنیک‌های افزایش داده برای تنظیم مجدد
• 20. مدیریت حافظه در حین تنظیم مجدد
• 21. هرس مشارکتی: تعریف و اهداف
• 22. تفاوت هرس مشارکتی با هرس انفرادی
• 23. مکانیسم‌های همکاری در هرس
• 24. ارتباط بین هرس پارامترهای مختلف
• 25. مدل‌سازی وابستگی بین پارامترها
• 26. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای هرس مشارکتی
• 27. کاربرد GNN در شناسایی الگوهای هرس
• 28. طراحی ساختار GNN برای هرس مشارکتی
• 29. آموزش GNN برای پیش‌بینی اهمیت پارامتر
• 30. مجموعه‌های داده برای آموزش GNN هرس
• 31. معیارهای ارزیابی هرس مشارکتی
• 32. شاخص‌های کاهش پیچیدگی مدل
• 33. شاخص‌های حفظ دقت مدل
• 34. اندازه‌گیری توازن بین فشرده‌سازی و دقت
• 35. روش‌های مقایسه هرس مشارکتی با سایر روش‌ها
• 36. ملاحظات محاسباتی در هرس مشارکتی
• 37. زمان محاسباتی برای هرس مشارکتی
• 38. نیاز به منابع سخت‌افزاری
• 39. بهینه‌سازی فرایند هرس مشارکتی
• 40. مقیاس‌پذیری هرس مشارکتی
• 41. کاربرد هرس مشارکتی در مدل‌های ترنسفورمر
• 42. هرس در لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 43. هرس در لایه‌های فیدفوروارد (Feed-forward Layers)
• 44. هرس در لایه‌های جاسازی (Embedding Layers)
• 45. تأثیر هرس مشارکتی بر مکانیزم توجه
• 46. نکات عملی در هرس مشارکتی مدل‌های ترنسفورمر
• 47. هرس مشارکتی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 48. چالش‌های هرس LLMs
• 49. راهکارهای هرس مشارکتی برای LLMs
• 50. فشرده‌سازی LLMs با هرس مشارکتی
• 51. حفظ دانش در LLMs فشرده‌شده
• 52. هرس مشارکتی در مدل‌های کاربردی
• 53. کاربرد در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 54. کاربرد در تولید متن
• 55. کاربرد در ترجمه ماشینی
• 56. کاربرد در خلاصه‌سازی متن
• 57. کاربرد در طبقه‌بندی متن
• 58. هرس مشارکتی برای مدل‌های کوچک‌تر
• 59. کاربرد در دستگاه‌های با منابع محدود
• 60. فشرده‌سازی مدل برای اجرا روی موبایل
• 61. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای خاص
• 62. مطالعات موردی هرس مشارکتی
• 63. مثال‌های عملی از موفقیت هرس مشارکتی
• 64. تحلیل نتایج مطالعات موردی
• 65. درس‌های آموخته از مطالعات موردی
• 66. چالش‌های آینده در هرس مشارکتی
• 67. نیاز به روش‌های هرس خودکارتر
• 68. توسعه الگوریتم‌های هرس مشارکتی تطبیقی
• 69. ادغام هرس مشارکتی با کوانتیزاسیون
• 70. همکاری هرس و کوانتیزاسیون برای فشرده‌سازی بیشتر
• 71. تأثیر همزمان هرس و کوانتیزاسیون
• 72. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای هرس مشارکتی
• 73. کتابخانه‌های موجود برای هرس مدل
• 74. پیاده‌سازی سفارشی هرس مشارکتی
• 75. ابزارهای بصری‌سازی در هرس مشارکتی
• 76. نمایش اهمیت پارامترها
• 77. نمایش ساختار مدل پس از هرس
• 78. ارزیابی تأثیر هرس بر توزیع وزن‌ها
• 79. اخلاق در هرس مدل‌های زبانی
• 80. تضمین عدالت و عدم تبعیض در مدل‌های فشرده
• 81. حفظ حریم خصوصی در فرایند هرس
• 82. شفافیت در فرایند هرس مدل
• 83. ملاحظات امنیتی در مدل‌های هرس‌شده
• 84. پتانسیل سوءاستفاده از مدل‌های فشرده
• 85. راهکارهای پیشگیری از سوءاستفاده
• 86. استانداردسازی روش‌های هرس مشارکتی
• 87. تعریف معیارهای استاندارد برای ارزیابی
• 88. تدوین دستورالعمل‌های عملیاتی
• 89. آینده پژوهش در هرس مشارکتی
• 90. جهت‌گیری‌های جدید در تحقیقات
• 91. پتانسیل‌های کشف نشده هرس مشارکتی
• 92. نقش هرس مشارکتی در هوش مصنوعی پایدار
• 93. فشرده‌سازی مدل‌ها برای کاهش مصرف انرژی
• 94. محیط زیست و هوش مصنوعی
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی