کتاب EconProver: ساخت LLMهای اثبات قضیه سبک و قدرتمند با کسری از هزینه
, ,

کتاب EconProver: ساخت LLMهای اثبات قضیه سبک و قدرتمند با کسری از هزینه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014451 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب EconProver: ساخت LLMهای اثبات قضیه سبک و قدرتمند با کسری از هزینه

موضوع کلی: بهینه‌سازی و کارایی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع میانی: راهکارهای نوین کاهش هزینه محاسباتی در زمان استنتاج LLM

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و کاربردها
  • 2. معماری‌های اصلی LLM: Transformer و مشتقات آن
  • 3. چالش‌های محاسباتی در استنتاج LLM
  • 4. مفهوم بهینه‌سازی و Scaling در LLMها
  • 5. مروری بر مقاله EconProver و ایده اصلی آن
  • 6. اثبات قضیه خودکار: زمینه و کاربردها
  • 7. رابطه اثبات قضیه خودکار و LLMها
  • 8. معیارهای ارزیابی LLMها: دقت، سرعت، هزینه
  • 9. روش‌های پایه Scaling برای LLMها
  • 10. Scaling افقی و عمودی: مزایا و معایب
  • 11. Quantization: کاهش دقت محاسباتی
  • 12. Pruning: حذف وزن‌های غیرضروری
  • 13. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به کوچک
  • 14. Knowledge Distillation و انواع آن
  • 15. روش‌های فشرده‌سازی مدل: مروری کلی
  • 16. درک عمیق‌تر معماری Transformer
  • 17. Attention Mechanism: جزئیات و بهینه‌سازی
  • 18. Multi-Head Attention: افزایش ظرفیت مدل
  • 19. Feed Forward Networks: نقش و بهینه‌سازی
  • 20. Layer Normalization: بهبود پایداری آموزش
  • 21. Residual Connections: تسهیل آموزش مدل‌های عمیق
  • 22. Embedding Layer: تبدیل کلمات به بردار
  • 23. Positional Encoding: افزودن اطلاعات مکانی به ورودی
  • 24. Decoders و Encoders: نقش و تفاوت‌ها
  • 25. مقایسه معماری‌های مختلف Transformer: BERT, GPT, T5
  • 26. تشریح مقاله EconProver: جزئیات روش پیشنهادی
  • 27. اقتصاد Scaling در زمان استنتاج: هدف EconProver
  • 28. مفهوم "Query-adaptive Scaling" در EconProver
  • 29. استراتژی‌های انتخاب لایه در EconProver
  • 30. معیارهای انتخاب لایه: پیچیدگی محاسباتی و دقت
  • 31. روش‌های رتبه‌بندی لایه‌ها در EconProver
  • 32. استفاده از LLMهای کوچک به عنوان Proxies
  • 33. آموزش Proxies برای پیش‌بینی عملکرد لایه‌ها
  • 34. ارزیابی Proxies: دقت و سرعت
  • 35. اجرای EconProver در محیط‌های مختلف محاسباتی
  • 36. مقایسه EconProver با روش‌های Scaling سنتی
  • 37. مزایای EconProver: کاهش هزینه و حفظ دقت
  • 38. معایب EconProver: پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 39. پیاده‌سازی گام به گام EconProver با Python و PyTorch
  • 40. آماده‌سازی داده برای آموزش Proxy Model
  • 41. تعریف معماری Proxy Model
  • 42. آموزش Proxy Model با استفاده از داده‌های عملکرد لایه‌ها
  • 43. ارزیابی عملکرد Proxy Model
  • 44. پیاده‌سازی انتخاب لایه بر اساس پیش‌بینی Proxy Model
  • 45. بهینه‌سازی کد Python برای EconProver
  • 46. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی محاسباتی
  • 47. اجرای EconProver بر روی GPU و CPU
  • 48. تست و ارزیابی EconProver با استفاده از Datasetهای اثبات قضیه
  • 49. مقایسه نتایج EconProver با Baselineهای مختلف
  • 50. تحلیل نتایج: نقاط قوت و ضعف EconProver
  • 51. نقش Dataset در عملکرد EconProver
  • 52. انواع Datasetهای اثبات قضیه و ویژگی‌های آن‌ها
  • 53. تاثیر اندازه Dataset بر آموزش Proxy Model
  • 54. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد
  • 55. Hyperparameter Tuning در EconProver
  • 56. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
  • 57. تنظیم Batch Size و Epochs
  • 58. Regularization Techniques: Dropout, Weight Decay
  • 59. Cross-validation برای ارزیابی پایدار
  • 60. روش‌های بهینه‌سازی نرخ یادگیری: Adam, SGD
  • 61. نقش Hardware در عملکرد EconProver
  • 62. استفاده از GPUهای مختلف برای اجرای EconProver
  • 63. بهینه‌سازی کد برای استفاده از Tensor Cores
  • 64. Multi-GPU Training برای افزایش سرعت آموزش
  • 65. استفاده از TPUها برای اجرای EconProver
  • 66. روش‌های موازی‌سازی محاسبات در EconProver
  • 67. Distributed Training برای مدل‌های بزرگ
  • 68. Model Parallelism و Data Parallelism
  • 69. بهینه‌سازی ارتباطات بین پردازنده‌ها
  • 70. نقش Memory Management در عملکرد EconProver
  • 71. Garbage Collection و مدیریت حافظه
  • 72. Memory Profiling برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 73. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
  • 74. بررسی موارد کاربردی EconProver در اثبات قضیه
  • 75. استفاده از EconProver برای حل مسائل ریاضی
  • 76. استفاده از EconProver برای اثبات قضایای منطقی
  • 77. ادغام EconProver با سیستم‌های اثبات قضیه موجود
  • 78. آینده EconProver و تحقیقات آتی
  • 79. امکان استفاده از EconProver در سایر حوزه‌های LLM
  • 80. ادغام EconProver با روش‌های فشرده‌سازی مدل
  • 81. توسعه الگوریتم‌های انتخاب لایه جدید
  • 82. بهبود دقت Proxy Model
  • 83. استفاده از EconProver در محیط‌های Cloud
  • 84. بررسی چالش‌های استقرار EconProver در مقیاس بزرگ
  • 85. Security Considerations در EconProver
  • 86. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در EconProver
  • 87. مقاومت در برابر حملات Adversarial
  • 88. بررسی های EconProver
  • 89. انتخاب مناسب برای استفاده تجاری و غیرتجاری
  • 90. مباحث اخلاقی در استفاده از EconProver
  • 91. مسئولیت‌های اخلاقی توسعه‌دهندگان و کاربران
  • 92. نقش EconProver در پیشرفت هوش مصنوعی
  • 93. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
  • 94. کتاب‌ها و مقالات مرتبط با EconProver
  • 95. وب‌سایت‌ها و انجمن‌های تخصصی
  • 96. ابزارهای مفید برای توسعه و پیاده‌سازی EconProver
  • 97. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 98. بازنگری مفاهیم کلیدی EconProver
  • 99. چشم‌انداز آینده EconProver
  • 100. سوالات متداول در مورد EconProver

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب EconProver: ساخت LLMهای اثبات قضیه سبک و قدرتمند با کسری از هزینه”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا