فلش‌کارت‌های آموزشی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر تنوع (Diversity)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر تنوع (Diversity)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار مدل‌های زبانی
• 3. اصول یادگیری ماشین در مدل‌های زبانی
• 4. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی
• 5. معماری ترنسفورمر
• 6. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 7. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 8. مبانی فشرده‌سازی مدل
• 9. نیاز به فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 10. انواع روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 11. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل
• 12. کوانتیزاسیون باینری و ترنری
• 13. مزایای کوانتیزاسیون
• 14. چالش‌های کوانتیزاسیون
• 15. هرس (Pruning) در شبکه‌های عصبی
• 16. انواع هرس: ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 17. معیارهای انتخاب وزن برای هرس
• 18. مفهوم هرس مبتنی بر اهمیت وزن
• 19. هرس مبتنی بر گرادیان
• 20. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل
• 21. هرس مبتنی بر تنوع (Diversity)
• 22. مفهوم تنوع در داده‌ها
• 23. اهمیت تنوع در آموزش مدل
• 24. تنوع در پارامترهای مدل
• 25. تنوع در خروجی‌های مدل
• 26. تکنیک‌های افزایش تنوع در داده‌ها
• 27. تکنیک‌های افزایش تنوع در مدل
• 28. هرس مبتنی بر تنوع: رویکرد کلی
• 29. تفاوت هرس مبتنی بر تنوع با روش‌های سنتی
• 30. مزایای هرس مبتنی بر تنوع
• 31. چالش‌های پیاده‌سازی هرس مبتنی بر تنوع
• 32. مراحل پیاده‌سازی هرس مبتنی بر تنوع
• 33. انتخاب معیارهای تنوع
• 34. پیاده‌سازی الگوریتم هرس مبتنی بر تنوع
• 35. ارزیابی عملکرد مدل فشرده‌شده
• 36. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 37. دقت (Accuracy) و پرپلکسیتی (Perplexity)
• 38. معیارهای کارایی: حجم مدل و سرعت استنتاج
• 39. مقایسه عملکرد مدل فشرده‌شده با مدل اصلی
• 40. مطالعات موردی در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 41. کاربرد فشرده‌سازی در دستگاه‌های محدود
• 42. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای موبایل
• 43. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای اینترنت اشیاء
• 44. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای پردازش ابری
• 45. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای بلادرنگ
• 46. روش‌های هرس مبتنی بر تنوع در مقالات علمی
• 47. مروری بر الگوریتم‌های هرس مبتنی بر تنوع
• 48. تکنیک‌های پیشرفته در هرس مبتنی بر تنوع
• 49. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 50. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از دانش (Knowledge Distillation)
• 51. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با تقطیر دانش
• 52. تکنیک‌های تقطیر دانش
• 53. ارتباط تقطیر دانش با هرس مبتنی بر تنوع
• 54. مدل‌های زبانی کوچک (Small Language Models)
• 55. ساخت مدل‌های زبانی کوچک از ابتدا
• 56. آموزش مدل‌های زبانی کوچک
• 57. کاربرد مدل‌های زبانی کوچک
• 58. چالش‌های آموزش مدل‌های زبانی کوچک
• 59. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 60. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 61. تنظیم دقیق با استفاده از داده‌های کم
• 62. تنظیم دقیق با رویکردهای کارآمد
• 63. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های زبانی
• 64. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های زبانی
• 65. بهینه‌سازی محاسبات در آموزش مدل‌های زبانی
• 66. تکنیک‌های موازی‌سازی در آموزش مدل‌های زبانی
• 67. ابزارهای متن‌باز برای فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 68. کتابخانه‌های محبوب برای فشرده‌سازی
• 69. استفاده از ابزارها برای پیاده‌سازی هرس مبتنی بر تنوع
• 70. ملاحظات اخلاقی در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 71. تأثیر فشرده‌سازی بر عدالت و سوگیری مدل
• 72. حفظ حریم خصوصی در مدل‌های فشرده‌شده
• 73. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی
• 74. آیندهٔ فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 75. روندهای نوظهور در فشرده‌سازی مدل
• 76. پیش‌بینی الگوریتم‌های فشرده‌سازی آینده
• 77. نقش فشرده‌سازی در توسعه هوش مصنوعی پایدار
• 78. بررسی چالش‌های آینده در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 79. طراحی الگوریتم‌های هرس مبتنی بر تنوع نسل جدید
• 80. بهینه‌سازی پارامترهای هرس تنوع
• 81. معیارهای تنوع پویا برای هرس
• 82. هرس تنوع در معماری‌های نوین مدل‌های زبانی
• 83. ارزیابی جامع تأثیر هرس تنوع بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
• 84. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای کاربردهای تخصصی در ایران
• 85. کاربرد فشرده‌سازی در توسعه ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 86. مدل‌های زبانی فارسی و چالش‌های فشرده‌سازی
• 87. پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 88. مقایسه رویکردهای فشرده‌سازی در مدل‌های زبانی فارسی
• 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده فشرده‌سازی مدل‌های زبانی