فلش‌کارت‌های آموزشی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر حذف اتصالات (Connection Pruning)

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر حذف اتصالات (Connection Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ
• 2. چالش های مدل های زبانی بزرگ
• 3. نیاز به فشرده سازی مدل
• 4. مفهوم فشرده سازی مدل
• 5. انواع روش های فشرده سازی مدل
• 6. معرفی فشرده سازی مدل های زبانی
• 7. اهمیت فشرده سازی مدل های زبانی
• 8. کاربرد فشرده سازی مدل های زبانی
• 9. مقدمه ای بر شبکه های عصبی عمیق
• 10. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 11. اجزای کلیدی ترنسفورمر
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. لایه های ترنسفورمر
• 14. نحوه آموزش مدل های زبانی
• 15. مشکلات آموزش مدل های زبانی بزرگ
• 16. معرفی هرس (Pruning) در شبکه های عصبی
• 17. مفهوم هرس
• 18. انواع هرس
• 19. مزایای هرس
• 20. معایب هرس
• 21. مقدمه ای بر هرس مبتنی بر حذف اتصالات
• 22. تفاوت هرس اتصالات با هرس نورون
• 23. چرا هرس اتصالات موثر است؟
• 24. مبانی نظری هرس اتصالات
• 25. اهمیت وزن ها در شبکه های عصبی
• 26. نقش اتصالات در انتقال اطلاعات
• 27. ارتباط بین وزن ها و اتصالات
• 28. مفهوم حذف اتصالات غیرضروری
• 29. چگونه اتصالات غیرضروری را شناسایی کنیم؟
• 30. معیارهای حذف اتصالات
• 31. معیارهای مبتنی بر اهمیت وزن
• 32. معیارهای مبتنی بر گرادیان
• 33. معیارهای مبتنی بر تاثیر بر خروجی
• 34. معیارهای مبتنی بر اطلاعات متقابل
• 35. روش های تکراری هرس اتصالات
• 36. هرس یک مرحله ای در مقابل هرس تکراری
• 37. مراحل هرس تکراری
• 38. فاز آموزش
• 39. فاز هرس
• 40. فاز تنظیم مجدد (Fine-tuning)
• 41. چرخه هرس تکراری
• 42. انتخاب نرخ هرس (Pruning Rate)
• 43. تاثیر نرخ هرس بر فشرده سازی
• 44. تاثیر نرخ هرس بر دقت
• 45. استراتژی های انتخاب نرخ هرس
• 46. هرس جهانی (Global Pruning) در مقابل هرس محلی (Layer-wise Pruning)
• 47. مزایا و معایب هرس جهانی
• 48. مزایا و معایب هرس محلی
• 49. استفاده ترکیبی از رویکردهای هرس
• 50. معرفی تکنیک های پیشرفته هرس اتصالات
• 51. هرس مبتنی بر حساسیت (Sensitivity-based Pruning)
• 52. هرس مبتنی بر اطلاعات (Information-theoretic Pruning)
• 53. هرس مبتنی بر بهینه سازی (Optimization-based Pruning)
• 54. هرس مبتنی بر تنک سازی (Sparsity-inducing Regularization)
• 55. هرس ساختار یافته (Structured Pruning)
• 56. هرس غیرساختار یافته (Unstructured Pruning)
• 57. تفاوت هرس ساختار یافته و غیرساختار یافته
• 58. مزایا و معایب هر یک
• 59. کاربرد هرس ساختار یافته برای مدل های زبانی
• 60. کاربرد هرس غیرساختار یافته برای مدل های زبانی
• 61. پیاده سازی هرس اتصالات با استفاده از فریمورک های یادگیری عمیق
• 62. PyTorch و هرس اتصالات
• 63. TensorFlow و هرس اتصالات
• 64. ابزارها و کتابخانه های مرتبط با هرس
• 65. چالش های پیاده سازی هرس اتصالات
• 66. مدیریت حافظه در حین هرس
• 67. مدیریت زمان محاسباتی در حین هرس
• 68. ارزیابی مدل های هرس شده
• 69. معیارهای ارزیابی دقت مدل
• 70. معیارهای ارزیابی میزان فشرده سازی
• 71. معیارهای ارزیابی سرعت استنتاج
• 72. مقایسه مدل های هرس شده با مدل های اصلی
• 73. مطالعات موردی (Case Studies) در فشرده سازی مدل های زبانی
• 74. فشرده سازی مدل های ترنسفورمر با هرس اتصالات
• 75. نتایج فشرده سازی مدل های GPT با هرس اتصالات
• 76. نتایج فشرده سازی مدل های BERT با هرس اتصالات
• 77. تاثیر هرس اتصالات بر وظایف مختلف NLP (پردازش زبان طبیعی)
• 78. فشرده سازی برای وظایف تولید متن
• 79. فشرده سازی برای وظایف درک متن
• 80. فشرده سازی برای وظایف ترجمه ماشینی
• 81. فشرده سازی برای وظایف پاسخگویی به سوال
• 82. ملاحظات اخلاقی و عملی در فشرده سازی مدل های زبانی
• 83. تاثیر فشرده سازی بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
• 84. پیامدهای زیست محیطی فشرده سازی مدل ها
• 85. محدودیت های هرس اتصالات
• 86. آینده هرس اتصالات در مدل های زبانی
• 87. ترکیب هرس اتصالات با سایر روش های فشرده سازی
• 88. کمیت سازی (Quantization) و هرس اتصالات
• 89. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) و هرس اتصالات
• 90. پیشرفت های آینده در الگوریتم های هرس
• 91. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و هرس اتصالات
• 92. فشرده سازی مدل های زبانی برای دستگاه های محدود (Edge Devices)
• 93. نتیجه گیری و جمع بندی
• 94. نکات کلیدی در فشرده سازی مدل های زبانی با هرس اتصالات
• 95. مسیرهای تحقیقاتی آینده