کتاب صوتی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای مختلف

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و کوانتیزاسیون
• 2. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون در یادگیری عمیق
• 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون: تقطیر و مقیاس‌بندی
• 4. کوانتیزاسیون با دقت پایین: 8 بیتی و کمتر
• 5. کوانتیزاسیون کوانتومی و کاربردهای آن
• 6. کوانتیزاسیون پارامتری و وزن‌ها
• 7. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها
• 8. کوانتیزاسیون ترکیبی: وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 9. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (PTQ)
• 10. کوانتیزاسیون در حین آموزش (QAT)
• 11. مزایای کوانتیزاسیون: کاهش حجم مدل
• 12. مزایای کوانتیزاسیون: افزایش سرعت استنتاج
• 13. مزایای کوانتیزاسیون: کاهش مصرف حافظه
• 14. چالش‌های کوانتیزاسیون: افت دقت
• 15. ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه شده
• 16. معیارهای ارزیابی کوانتیزاسیون
• 17. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر
• 18. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 19. کوانتیزاسیون لایه‌های فیدفوروارد
• 20. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی
• 21. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
• 23. کوانتیزاسیون مدل‌های LLaMA
• 24. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
• 25. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
• 26. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای مختلف
• 27. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 28. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 29. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل
• 30. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 31. کوانتیزاسیون برای FPGA ها
• 32. کوانتیزاسیون برای ASIC ها
• 33. معماری‌های سخت‌افزاری سازگار با کوانتیزاسیون
• 34. برنامه‌ریزی کوانتیزاسیون بر اساس سخت‌افزار
• 35. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
• 36. TensorFlow Lite و کوانتیزاسیون
• 37. PyTorch Mobile و کوانتیزاسیون
• 38. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
• 39. NVIDIA TensorRT و کوانتیزاسیون
• 40. Intel OpenVINO و کوانتیزاسیون
• 41. مباحث پیشرفته در کوانتیزاسیون
• 42. کوانتیزاسیون نامتقارن
• 43. کوانتیزاسیون متقارن
• 44. کوانتیزاسیون متغیر (Mixed-Precision Quantization)
• 45. کوانتیزاسیون با دقت فشرده (Sub-byte Quantization)
• 46. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
• 47. کوانتیزاسیون ثابت (Static Quantization)
• 48. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
• 49. کوانتیزاسیون بدون داده کالیبراسیون
• 50. تکنیک‌های کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
• 51. آموزش مجدد پس از کوانتیزاسیون (Quantization-Aware Fine-tuning)
• 52. بهینه‌سازی لایه‌های حساس به کوانتیزاسیون
• 53. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی در کوانتیزاسیون
• 54. مدل‌های کوانتیزه شده با دقت متغیر (Variable-Precision Models)
• 55. کوانتیزاسیون لایه‌های خاص در ترنسفورمرها
• 56. کوانتیزاسیون با استفاده از درخت‌های تصمیم
• 57. کوانتیزاسیون مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 58. کوانتیزاسیون با استفاده از تحلیل مولفه اصلی (PCA)
• 59. کوانتیزاسیون برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 60. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
• 61. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
• 62. کوانتیزاسیون برای پاسخگویی به سوالات
• 63. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
• 64. کوانتیزاسیون برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 65. کوانتیزاسیون برای مدل‌های مولد
• 66. کاربردهای عملی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
• 67. پیاده‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده در برنامه‌های کاربردی
• 68. مدل‌های کوانتیزه شده برای دستیارهای صوتی
• 69. مدل‌های کوانتیزه شده برای چت‌بات‌ها
• 70. مدل‌های کوانتیزه شده برای تحلیلگرهای متن
• 71. مدل‌های کوانتیزه شده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 72. مدل‌های کوانتیزه شده برای ابزارهای کدنویسی
• 73. مدل‌های کوانتیزه شده برای پردازش تصویر با متن
• 74. چالش‌های استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
• 75. تست و اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده
• 76. امنیت مدل‌های کوانتیزه شده
• 77. کوانتیزاسیون و مسائل مربوط به حریم خصوصی
• 78. آینده کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
• 79. روندهای تحقیقاتی در کوانتیزاسیون
• 80. کوانتیزاسیون خودکار (Auto-Quantization)
• 81. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
• 82. کوانتیزاسیون برای شبکه‌های عصبی کوانتومی
• 83. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
• 84. مطالعات موردی کوانتیزاسیون موفق
• 85. نکات کلیدی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
• 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده کوانتیزاسیون