کتاب صوتی معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش LLMهای بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش LLMهای بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری معماری‌های توزیع‌شده
• 2. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 4. تاریخچه و تحول LLMها
• 5. معماری‌های پایه LLM: ترانسفورمرها
• 6. لایه انکودر و دیکودر در ترانسفورمرها
• 7. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 8. توجه خودی (Self-Attention)
• 9. توجه متقاطع (Cross-Attention)
• 10. پردازش زبان طبیعی با LLMها
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMها
• 12. توکنیزاسیون (Tokenization) و انواع آن
• 13. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 14. مدل‌های زبانی آماری در مقابل مدل‌های عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 16. محدودیت‌های RNN و LSTM در LLMهای بزرگ
• 17. معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای LLM
• 18. انواع معماری‌های ترانسفورمر (Encoder-only, Decoder-only, Encoder-Decoder)
• 19. مدل‌های GPT و خانواده آن
• 20. مدل‌های BERT و خانواده آن
• 21. مدل‌های T5 و خانواده آن
• 22. آموزش LLMها: اصول کلی
• 23. مجموعه داده‌های عظیم برای آموزش LLM
• 24. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 25. توزیع بار محاسباتی در آموزش LLM
• 26. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی داده‌ها
• 27. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی مدل
• 28. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی تِنسور
• 29. ترکیب استراتژی‌های موازی‌سازی
• 30. مدیریت حافظه در آموزش LLMهای بزرگ
• 31. بهینه‌سازی حافظه با تکنیک‌های مختلف
• 32. بهینه‌سازی هیپرپارامترها در آموزش LLM
• 33. روش‌های بهینه‌سازی گرادیان (SGD, Adam, etc.)
• 34. نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن (Learning Rate Scheduling)
• 35. تنظیم اندازه بچ (Batch Size) و تأثیر آن
• 36. تنظیم اندازه بچ مجازی (Gradient Accumulation)
• 37. تنظیم دقت محاسباتی (Mixed Precision Training)
• 38. استفاده از سخت‌افزارهای موازی (GPU, TPU)
• 39. شبکه‌بندی و ارتباطات بین پردازنده‌ها
• 40. استراتژی‌های توزیع داده در خوشه‌ها
• 41. موازنه بار (Load Balancing) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 42. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
• 43. پروتکل‌های ارتباطی بین نودها (NCCL, Gloo)
• 44. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده (PyTorch Distributed, TensorFlow Distributed)
• 45. کتابخانه‌های کمکی برای آموزش LLM (DeepSpeed, Megatron-LM)
• 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش LLM
• 47. روش‌های فشرده‌سازی مدل‌های LLM
• 48. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 49. هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
• 50. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها
• 52. روش‌های تنظیم دقیق مؤثر (LoRA, Adapters)
• 53. تنظیم دقیق برای وظایف خاص پردازش زبان طبیعی
• 54. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
• 55. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 56. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 57. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 58. ارزیابی LLMها: معیارهای کلیدی
• 59. معیارهای ارزیابی برای تولید متن (BLEU, ROUGE)
• 60. معیارهای ارزیابی برای درک مطلب (Accuracy, F1-score)
• 61. معیارهای ارزیابی برای وظایف خاص
• 62. تست‌های استاندارد برای LLMها (GLUE, SuperGLUE)
• 63. چالش‌های اخلاقی و امنیتی در LLMها
• 64. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 65. روش‌های کاهش سوگیری در LLMها
• 66. امنیت مدل‌های LLM در برابر حملات
• 67. حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
• 68. تولید محتوای نامناسب توسط LLMها
• 69. مسئولیت‌پذیری در توسعه LLMها
• 70. ملاحظات حقوقی و شرعی در تولید محتوا
• 71. چارچوب‌های نظارتی برای LLMها در ایران
• 72. معماری‌های توزیع‌شده پیشرفته برای LLM
• 73. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (ASIC)
• 74. معماری‌های حافظه مشترک و پیام‌گذر
• 75. روش‌های هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 76. مدیریت منابع در مقیاس ابر (Cloud Scale)
• 77. بهینه‌سازی شبکه برای ارتباطات با تأخیر کم
• 78. امنیت در ارتباطات توزیع‌شده
• 79. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 80. نظارت و پایش سیستم‌های توزیع‌شده
• 81. ثبت وقایع (Logging) و تحلیل عملکرد
• 82. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 83. تحلیل مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
• 84. بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU, GPU, Memory)
• 85. مدیریت چرخه عمر مدل‌های LLM
• 86. استقرار (Deployment) مدل‌های LLM
• 87. تکنیک‌های استنتاج (Inference) سریع
• 88. بهینه‌سازی استنتاج با استفاده از پردازش دسته‌ای
• 89. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و بهینه‌تر
• 90. معماری‌های توزیع‌شده برای استنتاج
• 91. استفاده از Edge Computing برای LLMها
• 92. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMها
• 93. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 94. کاربرد LLMها در حوزه‌های دانش‌بنیان
• 95. LLMها در پژوهش و توسعه
• 96. LLMها در آموزش عالی
• 97. LLMها در صنعت و کسب‌وکار
• 98. LLMها در حوزه‌های فرهنگی و هنری
• 99. LLMها در خدمت به جامعه (با رعایت چارچوب‌های دینی و ملی)