فلش‌کارت‌های آموزشی چالش‌ها و راهکارها در هرس مدل‌های زبانی بسیار بزرگ

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب چالش‌ها و راهکارها در هرس مدل‌های زبانی بسیار بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه به هرس مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اهمیت هرس در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. اهداف اصلی هرس مدل‌های زبانی
• 4. انواع هرس مدل‌های زبانی
• 5. هرس ساختاری در مقابل هرس غیرساختاری
• 6. هرس مبتنی بر وزن
• 7. هرس مبتنی بر نورون
• 8. هرس مبتنی بر کانال
• 9. هرس مبتنی بر لایه
• 10. هرس مبتنی بر توجه (Attention)
• 11. هرس مبتنی بر ساختار ترنسفورمر
• 12. مبانی تئوری هرس
• 13. ارتباط هرس با پیچیدگی مدل
• 14. ارتباط هرس با قابلیت تعمیم (Generalization)
• 15. ارتباط هرس با فشرده‌سازی مدل
• 16. مکانیسم‌های هرس
• 17. معیارهای انتخاب وزن برای هرس
• 18. معیارهای مبتنی بر اندازه وزن
• 19. معیارهای مبتنی بر گرادیان
• 20. معیارهای مبتنی بر اهمیت وزنی
• 21. معیارهای مبتنی بر حساسیت خروجی
• 22. معیارهای مبتنی بر اطلاعات متقابل
• 23. معیارهای مبتنی بر عدم قطعیت
• 24. معیارهای مبتنی بر فیلترهای نرمال‌سازی
• 25. معیارهای مبتنی بر ارتباط بین وزن‌ها
• 26. معیارهای مبتنی بر ویژگی‌های آماری
• 27. معیارهای مبتنی بر اهمیت نورون‌ها
• 28. معیارهای مبتنی بر اهمیت کانال‌ها
• 29. روش‌های هرس
• 30. هرس تکراری (Iterative Pruning)
• 31. هرس یکباره (One-Shot Pruning)
• 32. هرس با تنظیم مجدد (Pruning with Fine-tuning)
• 33. هرس بدون تنظیم مجدد (Pruning without Fine-tuning)
• 34. هرس تطبیقی (Adaptive Pruning)
• 35. هرس پویا (Dynamic Pruning)
• 36. هرس در زمان آموزش (Pruning during Training)
• 37. هرس پس از آموزش (Post-training Pruning)
• 38. هرس مبتنی بر قوانین (Rule-based Pruning)
• 39. هرس مبتنی بر یادگیری (Learning-based Pruning)
• 40. هرس خودکار (Automated Pruning)
• 41. روش‌های هرس ساختاری
• 42. هرس مبتنی بر گروه‌بندی وزن‌ها
• 43. هرس مبتنی بر خوشه‌بندی کانال‌ها
• 44. هرس مبتنی بر حذف نورون‌های کم‌اهمیت
• 45. هرس مبتنی بر حذف سربرگ‌های توجه (Attention Heads)
• 46. هرس مبتنی بر حذف لایه‌های کامل
• 47. هرس مبتنی بر حذف بلوک‌های ترنسفورمر
• 48. روش‌های هرس غیرساختاری
• 49. هرس وزن‌های منفرد
• 50. هرس کانال‌های منفرد
• 51. هرس نورون‌های منفرد
• 52. چالش‌های هرس مدل‌های زبانی بزرگ
• 53. اندازه بسیار بزرگ مدل‌ها
• 54. پیچیدگی معماری ترنسفورمر
• 55. وابستگی‌های پیچیده بین پارامترها
• 56. کاهش دقت پس از هرس
• 57. از دست دادن اطلاعات مهم
• 58. هزینه محاسباتی فرآیند هرس
• 59. پیچیدگی تنظیم مجدد (Fine-tuning)
• 60. انتخاب پارامترهای هرس (نرخ هرس، معیارها)
• 61. عدم قطعیت در نتایج هرس
• 62. تأثیر هرس بر قابلیت تفسیر مدل
• 63. تأثیر هرس بر مقاومت مدل در برابر حملات
• 64. تأثیر هرس بر مدل‌های چندزبانه
• 65. تأثیر هرس بر مدل‌های مولد
• 66. تأثیر هرس بر مدل‌های فهم زبان طبیعی
• 67. چالش‌های عملی پیاده‌سازی هرس
• 68. نیاز به سخت‌افزار تخصصی
• 69. پیچیدگی کدنویسی و ابزارها
• 70. پشتیبانی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 71. ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 72. سنجه‌های ارزیابی (دقت، سرعت، اندازه)
• 73. مقایسه مدل‌های هرس شده با مدل‌های اصلی
• 74. سنجه‌های کارایی سخت‌افزاری
• 75. راهکارهای هرس مدل‌های زبانی بزرگ
• 76. انتخاب معیارهای هرس مناسب
• 77. استفاده از معیارهای ترکیبی
• 78. توسعه معیارهای جدید و اختصاصی
• 79. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم مجدد
• 80. تنظیم مجدد با نرخ یادگیری کاهشی
• 81. تنظیم مجدد با استفاده از داده‌های متنوع
• 82. تنظیم مجدد با استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی
• 83. استفاده از تکنیک‌های هرس تطبیقی
• 84. استفاده از هرس پویا در زمان آموزش
• 85. توسعه الگوریتم‌های هرس خودکار
• 86. استفاده از یادگیری تقویتی برای هرس
• 87. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی اهمیت پارامترها
• 88. توسعه ابزارها و فریم‌ورک‌های هرس
• 89. پشتیبانی بهتر در فریم‌ورک‌های موجود
• 90. توسعه کتابخانه‌های اختصاصی هرس
• 91. بهبود روش‌های ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 92. توسعه سنجه‌های جدید برای ارزیابی کارایی
• 93. توسعه ابزارهای شبیه‌سازی سخت‌افزار
• 94. مطالعات موردی و کاربردها
• 95. هرس در مدل‌های زبانی کوچک‌تر
• 96. هرس در مدل‌های زبانی با معماری‌های متفاوت
• 97. هرس در مدل‌های مخصوص وظایف خاص
• 98. هرس برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 99. هرس برای کاربردهای بلادرنگ
• 100. هرس برای کاهش مصرف انرژی