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
Recent research has demonstrated that Feed-Forward Networks (FFNs) in Large Language Models (LLMs) play a pivotal role in storing diverse linguistic and factual knowledge. Conventional methods frequently face challenges due to knowledge confusion stemming from their monolithic and redundant architectures, which calls for more efficient solutions with minimal computational overhead, particularly for LLMs. In this paper, we explore the FFN computation paradigm in LLMs and introduce FactorLLM, a novel approach that decomposes well-trained dense FFNs into sparse sub-networks without requiring any further modifications, while maintaining the same level of performance. Furthermore, we embed a router from the Mixture-of-Experts (MoE), combined with our devised Prior-Approximate (PA) loss term that facilitates the dynamic activation of experts and knowledge adaptation, thereby accelerating computational processes and enhancing performance using minimal training data and fine-tuning steps. FactorLLM thus enables efficient knowledge factorization and activates select groups of experts specifically tailored to designated tasks, emulating the interactive functional segmentation of the human brain. Extensive experiments across various benchmarks demonstrate the effectiveness of our proposed FactorLLM which achieves comparable performance to the source model securing up to 85% model performance while obtaining over a 30% increase in inference speed. Code: https://github.com/zhenwuweihe/FactorLLM.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تحقیقات اخیر نشان داده است که شبکه های خوراک رو به جلو (FFN) در مدل های بزرگ زبان (LLMS) نقش مهمی در ذخیره دانش متنوع زبانی و واقعی دارند.روشهای متعارف غالباً به دلیل سردرگمی دانش ناشی از معماری های یکپارچه و زائد آنها ، که خواستار راه حل های کارآمدتر با حداقل سربار محاسباتی ، به ویژه برای LLM ها هستند ، با چالش هایی روبرو هستند.در این مقاله ، ما الگوی محاسبه FFN را در LLMS بررسی می کنیم و FactorLLM را معرفی می کنیم ، یک رویکرد جدید که FFN های متراکم به خوبی آموزش دیده را به زیر شبکه های پراکنده تجزیه می کند بدون اینکه نیاز به تغییر بیشتر داشته باشد ، ضمن حفظ همان سطح عملکرد.علاوه بر این ، ما یک روتر را از مخلوط کنفرانس (MOE) تعبیه کردیم ، همراه با اصطلاح از دست دادن پیش بینی شده قبلی (PA) که باعث فعال سازی پویا متخصصان و سازگاری دانش می شود ، از این طریق فرایندهای محاسباتی را تسریع می کند و عملکرد را با استفاده از حداقل آموزش تقویت می کندداده ها و مراحل تنظیم دقیق.FactorLLM بنابراین عامل کارآمد دانش را قادر می سازد و گروه های انتخابی از متخصصان را که به طور خاص متناسب با وظایف تعیین شده متناسب هستند ، فعال می کند و از تقسیم بندی عملکردی تعاملی مغز انسان تقلید می کند.آزمایش های گسترده در معیارهای مختلف ، اثربخشی فاکتور پیشنهادی ما را نشان می دهد که عملکرد قابل مقایسه ای را با مدل منبع که تا 85 ٪ عملکرد مدل را تضمین می کند ، در حالی که بیش از 30 ٪ افزایش در سرعت استنتاج را بدست می آورد ، نشان می دهد.کد: https://github.com/zhenwuweihee/factorllm.
📚 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
