فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های زبان بزرگ بر روی سخت‌افزار محدود

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های زبان بزرگ بر روی سخت‌افزار محدود

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
• 3. معماری ترنسفورمر
• 4. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 5. فرآیند آموزش مدل‌های زبان
• 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 7. مقدمه‌ای بر استنتاج مدل‌های زبان
• 8. چالش‌های استنتاج مدل‌های زبان
• 9. بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبان
• 10. مفهوم تراکم پارامتر
• 11. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 12. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
• 13. معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبان
• 14. روش‌های کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 15. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
• 16. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
• 17. کوانتیزاسیون با دقت متغیر
• 18. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 19. حذف وزن‌های غیرضروری
• 20. تقطیر دانش
• 21. بهینه‌سازی معماری مدل
• 22. روش‌های استنتاج سریع‌تر
• 23. کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 24. استفاده از سخت‌افزار تخصصی
• 25. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 26. حافظه GPU
• 27. پهنای باند حافظه
• 28. مدیریت حافظه در GPU
• 29. تکنیک‌های پیشرفته مدیریت حافظه
• 30. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 31. پردازش دسته‌ای تطبیقی
• 32. استفاده از کرنل‌های بهینه‌شده
• 33. نرم‌افزارهای بهینه‌سازی استنتاج
• 34. کتابخانه‌های شتاب‌دهنده GPU
• 35. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 36. TensorRT
• 37. ONNX Runtime
• 38. OpenVINO
• 39. مدل‌های زبان کوچک‌تر
• 40. تکنیک‌های کاهش پارامتر
• 41. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
• 42. کوانتیزاسیون پس از آموزش
• 43. کوانتیزاسیون در حین آموزش
• 44. آموزش با پارامترهای کم (LoRA)
• 45. روش‌های تطبیق مدل
• 46. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 47. تنظیم دقیق پارامترهای کم
• 48. استفاده از داده‌های کم‌حجم
• 49. تکنیک‌های تولید متن
• 50. تولید متن خلاقانه
• 51. تولید متن با کیفیت بالا
• 52. تولید متن در زبان فارسی
• 53. کاربردهای مدل‌های زبان در پردازش زبان طبیعی
• 54. ترجمه ماشینی
• 55. خلاصه‌سازی متن
• 56. پاسخ به پرسش
• 57. تحلیل احساسات
• 58. تشخیص موجودیت نام‌دار
• 59. مدل‌های مولد
• 60. مدل‌های زبانی برای برنامه‌نویسی
• 61. مدل‌های زبانی برای آموزش
• 62. مدل‌های زبانی برای تحقیقات علمی
• 63. مدل‌های زبانی برای خدمات مشتری
• 64. مدل‌های زبانی برای محتوای دیجیتال
• 65. مدل‌های زبانی برای تولید محتوای آموزشی
• 66. مدل‌های زبانی برای بهینه‌سازی وب‌سایت
• 67. مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌ها
• 68. مدل‌های زبانی برای کشف دانش
• 69. مدل‌های زبانی برای امنیت سایبری
• 70. مدل‌های زبانی برای کاربردهای پزشکی
• 71. مدل‌های زبانی برای کاربردهای حقوقی
• 72. مدل‌های زبانی برای کاربردهای مالی
• 73. مدل‌های زبانی برای کاربردهای هنری
• 74. مدل‌های زبانی برای کاربردهای رباتیک
• 75. مدل‌های زبانی برای تعامل انسان و ماشین
• 76. مدل‌های زبانی چندوجهی
• 77. مدل‌های زبانی با حافظه طولانی
• 78. مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال
• 79. مدل‌های زبانی با قابلیت توضیح‌پذیری
• 80. مدل‌های زبانی با قابلیت یادگیری تقویتی
• 81. مدل‌های زبانی با قابلیت یادگیری مداوم
• 82. مدل‌های زبانی با قابلیت شخصی‌سازی
• 83. مدل‌های زبانی با قابلیت تعامل پویا
• 84. مدل‌های زبانی با قابلیت خودبهبودبخشی
• 85. مدل‌های زبانی با قابلیت پایداری
• 86. مدل‌های زبانی با قابلیت اخلاقی
• 87. مدل‌های زبانی با مسئولیت‌پذیری
• 88. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبان
• 89. حریم خصوصی داده‌ها
• 90. سوگیری در مدل‌های زبان
• 91. امنیت مدل‌های زبان
• 92. قابلیت اطمینان مدل‌های زبان
• 93. شفافیت مدل‌های زبان
• 94. قابلیت تفسیر مدل‌های زبان
• 95. آینده مدل‌های زبان
• 96. نوآوری‌های آتی در مدل‌های زبان
• 97. چالش‌های آینده مدل‌های زبان
• 98. نقش مدل‌های زبان در جامعه
• 99. تأثیر مدل‌های زبان بر بازار کار
• 100. تأثیر مدل‌های زبان بر آموزش