کتاب صوتی Deep Dive into Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Deep Dive into Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دقت محاسباتی در یادگیری عمیق
• 2. اهمیت دقت در مدل‌های یادگیری عمیق
• 3. تاریخچه اعداد ممیز شناور و استانداردهای IEEE
• 4. نمایش اعداد در مبنای دو و چالش‌های دقت
• 5. مفهوم دقت (Precision) و مقیاس‌پذیری (Scale)
• 6. اعداد صحیح و نمایش آن‌ها در محاسبات
• 7. اعداد ممیز شناور تک‌دقتی (FP32) و کاربردهای آن
• 8. اعداد ممیز شناور نیم‌دقتی (FP16) و مزایای آن
• 9. تحدیدات FP16 و مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری
• 10. معرفی فرمت‌های عددی با دقت پایین‌تر
• 11. اعداد ممیز شناور هشت‌دقتی (FP8) و پتانسیل آن
• 12. انواع فرمت‌های FP8: E4M3 و E5M2
• 13. تفاوت‌های کلیدی بین E4M3 و E5M2
• 14. چالش‌های پیاده‌سازی FP8 در سخت‌افزار
• 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش دقت
• 16. کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
• 17. کوانتیزاسیون از FP32 به FP16
• 18. کوانتیزاسیون از FP16 به FP8
• 19. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 20. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training)
• 21. مزایای کوانتیزاسیون برای حافظه و سرعت
• 22. معایب کوانتیزاسیون و افت دقت احتمالی
• 23. روش‌های حفظ دقت در حین کوانتیزاسیون
• 24. کالیبراسیون کوانتیزاسیون
• 25. تکنیک‌های نگاشت مقیاس (Scale Mapping)
• 26. استفاده از مقادیر صفر و بی‌نهایت در فرمت‌های با دقت پایین
• 27. مدیریت مقادیر NaN (Not a Number)
• 28. استانداردهای جدید دقت پایین و آینده آن
• 29. فرمت‌های عددی جدید: BF16 و IF16
• 30. مقایسه BF16 با FP16 و FP32
• 31. کاربرد BF16 در مدل‌های زبان بزرگ
• 32. اهمیت معماری‌های سخت‌افزاری برای دقت پایین
• 33. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پشتیبانی از دقت پایین
• 34. واحد پردازش تنسور (TPU) و بهینه‌سازی برای دقت پایین
• 35. تراشه‌های تخصصی هوش مصنوعی و دقت محاسباتی
• 36. نقش نرم‌افزار و فریم‌ورک‌ها در پشتیبانی از دقت پایین
• 37. TensorFlow و پشتیبانی از FP16 و FP8
• 38. PyTorch و امکانات کوانتیزاسیون
• 39. کتابخانه‌های بهینه‌سازی برای دقت پایین
• 40. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با دقت مختلط
• 41. ترکیب فرمت‌های عددی مختلف در یک مدل
• 42. نکات کلیدی برای انتخاب فرمت دقت مناسب
• 43. تأثیر دقت بر آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 44. تنظیم نرخ یادگیری در حین استفاده از دقت پایین
• 45. مدیریت گرادیان‌های کوچک (Gradient Clipping)
• 46. تکنیک‌های تثبیت آموزش با دقت مختلط
• 47. کاربرد دقت پایین در استنتاج (Inference)
• 48. کاهش تأخیر (Latency) با استفاده از دقت پایین
• 49. افزایش توان عملیاتی (Throughput) با دقت پایین
• 50. کاربرد دقت پایین در مدل‌های موبایل و دستگاه‌های لبه
• 51. چالش‌های پیاده‌سازی دقت پایین در دستگاه‌های محدود
• 52. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای دستگاه‌های موبایل
• 53. کاربرد دقت پایین در پردازش تصویر
• 54. کاربرد دقت پایین در پردازش زبان طبیعی
• 55. کاربرد دقت پایین در مدل‌های مولد
• 56. چالش‌های امنیتی مرتبط با دقت پایین
• 57. مقاومت مدل‌های کوانتیزه شده در برابر حملات
• 58. روش‌های ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری عمیق
• 59. معیارهای ارزیابی افت دقت
• 60. متریک‌های استاندارد ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 61. مقایسه عملکرد مدل‌ها با دقت‌های مختلف
• 62. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات دقت
• 63. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد دقت پایین
• 64. پیاده‌سازی FP8 در مدل‌های تشخیص تصویر
• 65. استفاده از FP8 در مدل‌های تولید متن
• 66. تجربه‌های موفق در استفاده از دقت مختلط
• 67. راهنمایی‌های عملی برای پیاده‌سازی FP8
• 68. نکات پیشرفته در استفاده از فرمت‌های با دقت پایین
• 69. آینده تحقیقات در زمینه دقت محاسباتی
• 70. نقش دقت در پیشرفت‌های آینده هوش مصنوعی
• 71. همگرایی بین سخت‌افزار و نرم‌افزار در دقت محاسباتی
• 72. استانداردهای جدید و تحولات آتی در فرمت‌های عددی
• 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از دقت پایین
• 74. تضمین عدالت (Fairness) در مدل‌های با دقت پایین
• 75. شفافیت (Transparency) در محاسبات با دقت پایین
• 76. مسئولیت‌پذیری (Accountability) در مدل‌های یادگیری عمیق
• 77. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با دقت پایین
• 78. منابع برای یادگیری بیشتر در زمینه دقت محاسباتی
• 79. مشارکت در جامعه علمی هوش مصنوعی
• 80. چالش‌های باز و تحقیقات آینده
• 81. خلاصه و جمع‌بندی مباحث کلیدی
• 82. نگاهی به تأثیر FP8 بر نسل بعدی مدل‌های هوش مصنوعی