سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)

کتاب فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فشرده‌سازی مدل‌های زبانی با رویکرد هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 2. اهمیت فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
  • 5. لایه توجه (Attention Layer) در ترنسفورمر
  • 6. لایه تغذیه پیشرو (Feed-Forward Layer)
  • 7. لایه نرمال‌سازی (Normalization Layer)
  • 8. تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 9. مفهوم پارامتر در مدل‌های زبانی
  • 10. تعداد پارامترها و اندازه مدل
  • 11. چالش‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. نیاز به کاهش حجم مدل
  • 13. مفهوم فشرده‌سازی مدل
  • 14. دسته‌بندی روش‌های فشرده‌سازی
  • 15. فشرده‌سازی مبتنی بر هرس (Pruning)
  • 16. مفهوم هرس در شبکه‌های عصبی
  • 17. انواع هرس: هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 18. هرس مبتنی بر لایه (Layer-wise Pruning)
  • 19. مزایای هرس مبتنی بر لایه
  • 20. مکانیسم هرس در سطح لایه
  • 21. معیارهای انتخاب لایه‌های قابل هرس
  • 22. معیارهای انتخاب پارامترهای قابل هرس
  • 23. شاخص اهمیت پارامترها
  • 24. محاسبه گرادیان برای تعیین اهمیت
  • 25. استفاده از نرم پارامترها
  • 26. روش‌های تعیین آستانه هرس
  • 27. هرس با آستانه ثابت
  • 28. هرس با آستانه پویا
  • 29. تأثیر هرس بر دقت مدل
  • 30. تأثیر هرس بر سرعت استنتاج
  • 31. تأثیر هرس بر مصرف حافظه
  • 32. فرایند Fine-tuning پس از هرس
  • 33. تنظیم دقیق پارامترها پس از هرس
  • 34. آموزش مجدد مدل هرس شده
  • 35. تکنیک‌های بازیافت دقت
  • 36. پوشش دادن وزن‌های صفر شده
  • 37. بهینه‌سازی مدل هرس شده
  • 38. هرس متقارن و نامتقارن
  • 39. هرس مبتنی بر حساسیت (Sensitivity-based Pruning)
  • 40. هرس مبتنی بر اطلاعات (Information-based Pruning)
  • 41. هرس مبتنی بر تکرار (Redundancy-based Pruning)
  • 42. هرس مبتنی بر اهمیت مبتنی بر گرادیان
  • 43. هرس لایه‌های کم‌اهمیت
  • 44. هرس نورون‌ها یا کانال‌های کم‌اهمیت
  • 45. هرس اتصالات (Connections Pruning)
  • 46. هرس مبتنی بر لایه در ترنسفورمرها
  • 47. هرس لایه‌های توجه
  • 48. هرس لایه‌های تغذیه پیشرو
  • 49. هرس لایه‌های نرمال‌سازی
  • 50. هرس لایه‌های جاسازی (Embedding Layers)
  • 51. هرس لایه‌های خروجی
  • 52. پیاده‌سازی هرس مبتنی بر لایه
  • 53. ابزارها و کتابخانه‌های فشرده‌سازی
  • 54. PyTorch و قابلیت‌های فشرده‌سازی
  • 55. TensorFlow و قابلیت‌های فشرده‌سازی
  • 56. تجزیه و تحلیل نتایج هرس
  • 57. ارزیابی مدل هرس شده
  • 58. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity, Accuracy)
  • 59. معیارهای ارزیابی سرعت (Latency, Throughput)
  • 60. معیارهای ارزیابی حجم (Model Size, Memory Footprint)
  • 61. مقایسه مدل هرس شده با مدل اصلی
  • 62. مطالعات موردی فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 63. فشرده‌سازی BERT با هرس مبتنی بر لایه
  • 64. فشرده‌سازی GPT با هرس مبتنی بر لایه
  • 65. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی کوچک‌تر
  • 66. کاربرد فشرده‌سازی در دستگاه‌های محدود
  • 67. کاربرد در موبایل و دستگاه‌های لبه
  • 68. فشرده‌سازی برای استقرار در محیط‌های ابری
  • 69. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص
  • 70. چالش‌های فشرده‌سازی پیشرفته
  • 71. هرس پویا و تطبیقی
  • 72. فشرده‌سازی خودکار (Auto-Pruning)
  • 73. ترکیب هرس با کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 74. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 75. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت
  • 76. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
  • 77. ارزیابی ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
  • 78. روش‌های پیشرفته هرس مبتنی بر لایه
  • 79. هرس متمرکز بر لایه‌های خاص
  • 80. هرس سلسله مراتبی (Hierarchical Pruning)
  • 81. هرس مبتنی بر لایه با در نظر گرفتن معماری
  • 82. پیاده‌سازی هرس مبتنی بر لایه برای مدل‌های خاص
  • 83. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی مولد
  • 84. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
  • 85. مدل‌های زبانی برای پردازش زبان طبیعی
  • 86. فشرده‌سازی برای ترجمه ماشینی
  • 87. فشرده‌سازی برای تولید متن
  • 88. فشرده‌سازی برای خلاصه‌سازی متن
  • 89. آینده پژوهش در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 90. روش‌های نوین هرس
  • 91. بهینه‌سازی فرایند فشرده‌سازی
  • 92. کاربرد گسترده‌تر مدل‌های فشرده
  • 93. دستیابی به مدل‌های زبانی کارآمدتر
  • 94. ملاحظات اخلاقی در فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 95. حفظ کارایی و دقت مدل‌های فشرده
  • 96. اهمیت توسعه پایدار در هوش مصنوعی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.