فلش‌کارت‌های آموزشی دیباگینگ و بهینه‌سازی فرآیند توکن‌سازی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب دیباگینگ و بهینه‌سازی فرآیند توکن‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Tokenization (WordPiece, Byte-Pair Encoding - BPE)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی توکن‌سازی
• 2. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
• 3. تعریف توکن‌سازی
• 4. اهمیت توکن‌سازی در NLP
• 5. انواع توکن‌سازی
• 6. توکن‌سازی مبتنی بر فاصله
• 7. توکن‌سازی مبتنی بر علائم نگارشی
• 8. توکن‌سازی مبتنی بر قواعد
• 9. توکن‌سازی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 10. چالش‌های توکن‌سازی
• 11. کلمات چندتکه
• 12. مخفف‌ها
• 13. اصطلاحات
• 14. نام‌های خاص
• 15. اعداد
• 16. نمادها
• 17. املاهای نادرست
• 18. زبان‌های راست به چپ
• 19. زبان‌های پیچیده
• 20. ابزارها و کتابخانه‌های توکن‌سازی
• 21. NLTK
• 22. spaCy
• 23. Stanford CoreNLP
• 24. Hugging Face Transformers
• 25. تکنیک‌های پایه توکن‌سازی
• 26. تقسیم‌بندی رشته بر اساس فاصله
• 27. تقسیم‌بندی رشته بر اساس علائم نگارشی
• 28. استفاده از عبارات با قاعده (Regular Expressions)
• 29. مدیریت موارد خاص در توکن‌سازی
• 30. حذف علائم نگارشی
• 31. تبدیل به حروف کوچک
• 32. مدیریت مخفف‌ها
• 33. مدیریت اصطلاحات
• 34. مدیریت نام‌های خاص
• 35. مدیریت اعداد
• 36. مدیریت نمادها
• 37. مدیریت املای نادرست
• 38. مدیریت زبان‌های راست به چپ
• 39. مدیریت زبان‌های پیچیده
• 40. توکن‌سازی پیشرفته
• 41. توکن‌سازی مبتنی بر کلمات (Word Tokenization)
• 42. توکن‌سازی مبتنی بر زیرکلمات (Subword Tokenization)
• 43. Byte Pair Encoding (BPE)
• 44. WordPiece
• 45. SentencePiece
• 46. مزایا و معایب Subword Tokenization
• 47. کاربرد Subword Tokenization
• 48. مدل‌های ترنسفورمر و توکن‌سازی
• 49. توکن‌سازی در مدل‌های BERT
• 50. توکن‌سازی در مدل‌های GPT
• 51. توکن‌سازی در مدل‌های RoBERTa
• 52. توکن‌سازی در مدل‌های XLNet
• 53. تنظیمات توکن‌سازی در مدل‌های ترنسفورمر
• 54. Token IDs
• 55. Attention Masks
• 56. Token Type IDs
• 57. دیباگینگ فرآیند توکن‌سازی
• 58. شناسایی خطاهای رایج توکن‌سازی
• 59. خطاهای مربوط به تقسیم‌بندی
• 60. خطاهای مربوط به مدیریت موارد خاص
• 61. خطاهای مربوط به Subword Tokenization
• 62. خطاهای مربوط به مدل‌های ترنسفورمر
• 63. روش‌های دیباگینگ
• 64. بررسی خروجی توکن‌ساز
• 65. تجسم خروجی توکن‌ساز
• 66. استفاده از نقاط شکست (Breakpoints)
• 67. بررسی مقادیر میانی
• 68. تست با ورودی‌های کوچک
• 69. تست با ورودی‌های پیچیده
• 70. تست با داده‌های واقعی
• 71. استفاده از ابزارهای دیباگینگ
• 72. بررسی مستندات کتابخانه‌ها
• 73. جستجو در انجمن‌های آنلاین
• 74. دیباگینگ در سطح کد
• 75. تجزیه و تحلیل رفتار توکن‌ساز
• 76. شناسایی الگوهای خطا
• 77. عیب‌یابی مشکلات خاص
• 78. بهینه‌سازی فرآیند توکن‌سازی
• 79. اهمیت بهینه‌سازی
• 80. اثرات بهینه‌سازی بر سرعت
• 81. اثرات بهینه‌سازی بر دقت
• 82. اثرات بهینه‌سازی بر حافظه
• 83. تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 84. انتخاب توکن‌ساز مناسب
• 85. انتخاب پارامترهای مناسب توکن‌ساز
• 86. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌شده
• 87. پیاده‌سازی سفارشی توکن‌ساز (در صورت نیاز)
• 88. استفاده از سخت‌افزار مناسب (GPU/TPU)
• 89. موازی‌سازی فرآیند توکن‌سازی
• 90. کش کردن نتایج توکن‌سازی
• 91. مدیریت حافظه در فرآیند توکن‌سازی
• 92. بهینه‌سازی Subword Tokenization
• 93. تنظیم اندازه واژگان (Vocabulary Size)
• 94. تنظیم طول حداکثر توکن (Max Sequence Length)
• 95. بهینه‌سازی توکن‌سازی برای زبان‌های خاص
• 96. بهینه‌سازی توکن‌سازی برای داده‌های خاص
• 97. بهینه‌سازی توکن‌سازی برای مدل‌های خاص
• 98. معیارهای ارزیابی توکن‌سازی
• 99. دقت توکن‌سازی
• 100. سرعت توکن‌سازی