ترجمه فارسی مقاله تقریب رتبه پایین قطار تنسور (TT-LoRA): دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی با LLM های شتاب یافته
| عنوان مقاله به انگلیسی | Tensor Train Low-rank Approximation (TT-LoRA): Democratizing AI with Accelerated LLMs |
| عنوان مقاله به فارسی | تقریب رتبه پایین قطار تنسور (TT-LoRA): دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی با LLM های شتاب یافته |
| نویسندگان | Afia Anjum, Maksim E. Eren, Ismael Boureima, Boian Alexandrov, Manish Bhattarai |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 9 |
| دسته بندی موضوعات | Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , |
| توضیحات | Submitted 2 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: LA-UR-24-28177 |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده در 2 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: LA-ur-24-28177 |
قیمت: 19,000 تومان
دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحهای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.
قیمت: 99,000 تومان
سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحهای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.
قیمت: 360,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- 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 محصول همان جا 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
چکیده
In recent years, Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across a wide range of natural language processing (NLP) tasks, such as question-answering, sentiment analysis, text summarization, and machine translation. However, the ever-growing complexity of LLMs demands immense computational resources, hindering the broader research and application of these models. To address this, various parameter-efficient fine-tuning strategies, such as Low-Rank Approximation (LoRA) and Adapters, have been developed. Despite their potential, these methods often face limitations in compressibility. Specifically, LoRA struggles to scale effectively with the increasing number of trainable parameters in modern large scale LLMs. Additionally, Low-Rank Economic Tensor-Train Adaptation (LoRETTA), which utilizes tensor train decomposition, has not yet achieved the level of compression necessary for fine-tuning very large scale models with limited resources. This paper introduces Tensor Train Low-Rank Approximation (TT-LoRA), a novel parameter-efficient fine-tuning (PEFT) approach that extends LoRETTA with optimized tensor train (TT) decomposition integration. By eliminating Adapters and traditional LoRA-based structures, TT-LoRA achieves greater model compression without compromising downstream task performance, along with reduced inference latency and computational overhead. We conduct an exhaustive parameter search to establish benchmarks that highlight the trade-off between model compression and performance. Our results demonstrate significant compression of LLMs while maintaining comparable performance to larger models, facilitating their deployment on resource-constraint platforms.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در سالهای اخیر ، مدل های بزرگ زبان (LLMS) قابلیت های قابل توجهی را در طیف گسترده ای از کارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند پاسخ به سؤال ، تجزیه و تحلیل احساسات ، خلاصه متن و ترجمه ماشین نشان داده اند.با این حال ، پیچیدگی روزافزون LLMS منابع محاسباتی عظیمی را می طلبد و مانع تحقیق و کاربرد گسترده تر این مدل ها می شود.برای پرداختن به این موضوع ، استراتژی های مختلف تنظیم دقیق پارامترها ، مانند تقریب درجه پایین (LORA) و آداپتورها ، تدوین شده است.با وجود پتانسیل آنها ، این روش ها اغلب در تراکم پذیری با محدودیت هایی روبرو هستند.به طور خاص ، لورا تلاش می کند تا با افزایش تعداد پارامترهای قابل آموزش در LLM های در مقیاس بزرگ مدرن ، به طور مؤثر مقیاس کند.علاوه بر این ، سازگاری با قطارهای اقتصادی با رتبه پایین (Loretta) ، که از تجزیه قطار تانسور استفاده می کند ، هنوز به سطح فشرده سازی لازم برای تنظیم دقیق مدل های بسیار بزرگ با منابع محدود نرسیده است.در این مقاله ، قطار Tensor تقریباً با رتبه پایین (TT-LORA) ، یک رویکرد تنظیم دقیق و کارآمد پارامتر (PEFT) جدید ارائه شده است که لورتا را با ادغام تجزیه قطار تانسور بهینه (TT) گسترش می دهد.TT-LORA با از بین بردن آداپتورها و ساختارهای سنتی مبتنی بر لورا ، به فشرده سازی مدل بیشتر بدون به خطر انداختن عملکرد کار در پایین دست ، همراه با کاهش تأخیر استنباط و سربار محاسباتی دست می یابد.ما یک جستجوی پارامتر جامع را برای ایجاد معیارهایی انجام می دهیم که تجارت بین فشرده سازی مدل و عملکرد را برجسته می کند.نتایج ما نشان دهنده فشرده سازی قابل توجهی از LLM ها در حالی است که عملکرد قابل مقایسه با مدلهای بزرگتر را حفظ می کند و استقرار آنها را در سیستم عامل های محدودیت منابع تسهیل می کند.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- 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 محصول همان جا 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.