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
Large Language Models (LLMs) have become indispensable in numerous real-world applications. Unfortunately, fine-tuning these models at scale, especially in federated settings where data privacy and communication efficiency are critical, presents significant challenges. Existing methods often resort to parameter-efficient fine-tuning (PEFT) to mitigate communication overhead, but this typically comes at the cost of model accuracy. To address these limitations, we propose federated full-parameter tuning at scale for LLMs (Ferret), the first first-order method with shared randomness to enable scalable full-parameter tuning of LLMs across decentralized data sources while maintaining competitive model accuracy. Ferret accomplishes this through three aspects: (1) it employs widely applied first-order methods for efficient local updates; (2) it projects these updates into a low-dimensional space to considerably reduce communication overhead; and (3) it reconstructs local updates from this low-dimensional space with shared randomness to facilitate effective full-parameter global aggregation, ensuring fast convergence and competitive final performance. Our rigorous theoretical analyses and insights along with extensive experiments, show that Ferret significantly enhances the scalability of existing federated full-parameter tuning approaches by achieving high computational efficiency, reduced communication overhead, and fast convergence, all while maintaining competitive model accuracy. Our implementation is available at https://github.com/allen4747/Ferret.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های بزرگ زبان (LLM) در بسیاری از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی ضروری شده اند.متأسفانه ، تنظیم دقیق این مدل ها در مقیاس ، به ویژه در تنظیمات فدرال که در آن حریم خصوصی داده ها و راندمان ارتباطات بسیار مهم است ، چالش های قابل توجهی را نشان می دهد.روشهای موجود غالباً به تنظیم دقیق پارامتر (PEFT) برای کاهش سربار ارتباطات متوسل می شوند ، اما این به طور معمول به هزینه دقت مدل می رسد.برای پرداختن به این محدودیت ها ، ما تنظیم کامل پارامتر فدرال را در مقیاس برای LLMS (Ferret) ، روش اول مرتبه اول با تصادفی مشترک برای فعال کردن تنظیم کامل پارامتر مقیاس پذیر LLM ها در منابع داده های غیر متمرکز و در عین حال حفظ صحت مدل رقابتی پیشنهاد می کنیم.فرت این کار را از طریق سه جنبه انجام می دهد: (1) از روشهای گسترده مرتبه اول برای به روزرسانی های محلی کارآمد استفاده می کند.(2) IT این به روزرسانی ها را در یک فضای کم بعدی برای کاهش قابل توجهی در سربار ارتباطات قرار می دهد.و (3) آن را به روزرسانی های محلی از این فضای کم بعدی با تصادفی مشترک برای تسهیل تجمع جهانی پارامتر مؤثر ، اطمینان از همگرایی سریع و عملکرد نهایی رقابتی بازسازی می کند.تجزیه و تحلیل های نظری دقیق ما به همراه آزمایش های گسترده ، نشان می دهد که Ferret با دستیابی به راندمان محاسباتی بالا ، کاهش سربار ارتباطات و همگرایی سریع ، همه در حالی که دقت مدل رقابتی را کاهش می دهد ، مقیاس پذیری رویکردهای تنظیم کامل پارامتر موجود را افزایش می دهد.اجرای ما در https://github.com/allen4747/ferret در دسترس است.
📚 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 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
