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
As Large Language Models (LLMs) push the boundaries of AI capabilities, their demand for data is growing. Much of this data is private and distributed across edge devices, making Federated Learning (FL) a de-facto alternative for fine-tuning (i.e., FedLLM). However, it faces significant challenges due to the inherent heterogeneity among clients, including varying data distributions and diverse task types. Towards a versatile FedLLM, we replace traditional dense model with a sparsely-activated Mixture-of-Experts (MoE) architecture, whose parallel feed-forward networks enable greater flexibility. To make it more practical in resource-constrained environments, we present FedMoE, the efficient personalized FL framework to address data heterogeneity, constructing an optimal sub-MoE for each client and bringing the knowledge back to global MoE. FedMoE is composed of two fine-tuning stages. In the first stage, FedMoE simplifies the problem by conducting a heuristic search based on observed activation patterns, which identifies a suboptimal submodel for each client. In the second stage, these submodels are distributed to clients for further training and returned for server aggregating through a novel modular aggregation strategy. Meanwhile, FedMoE progressively adjusts the submodels to optimal through global expert recommendation. Experimental results demonstrate the superiority of our method over previous personalized FL methods.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
از آنجا که مدل های بزرگ زبان (LLMS) مرزهای قابلیت های هوش مصنوعی را تحت فشار قرار می دهند ، تقاضای آنها برای داده در حال رشد است.بخش اعظم این داده ها خصوصی است و در دستگاه های لبه توزیع می شود و یادگیری فدراسیون (FL) را به عنوان جایگزین de-facto برای تنظیم دقیق (یعنی FedLLM) تبدیل می کند.با این حال ، به دلیل ناهمگونی ذاتی در بین مشتری ، از جمله توزیع داده های مختلف و انواع کار متنوع ، با چالش های قابل توجهی روبرو است.به سمت یک فدرال همه کاره ، ما مدل متراکم سنتی را با یک معماری مخلوط پراکنده (MOE) جایگزین می کنیم ، که شبکه های موازی به جلو آن انعطاف پذیری بیشتری را امکان پذیر می کنند.برای عملی تر شدن آن در محیط های محدود شده از منابع ، ما FedMoe ، چارچوب کارآمد FL را برای پرداختن به ناهمگونی داده ها ، ساختن یک زیرنویس بهینه برای هر مشتری و بازگرداندن دانش به MOE جهانی ارائه می دهیم.FedMoe از دو مرحله تنظیم دقیق تشکیل شده است.در مرحله اول ، FedMoe با انجام یک جستجوی اکتشافی بر اساس الگوهای فعال سازی مشاهده شده ، مشکل را ساده می کند ، که یک زیرمجاز زیر حد را برای هر مشتری مشخص می کند.در مرحله دوم ، این زیرمجموعه ها برای آموزش بیشتر به مشتری ها توزیع می شوند و از طریق یک استراتژی جمع آوری مدولار جدید برای جمع آوری سرور باز می گردند.در همین حال ، FedMoe به تدریج زیرمجموعه ها را از طریق توصیه های متخصص جهانی بهینه تنظیم می کند.نتایج تجربی برتری روش ما نسبت به روشهای قبلی FL شخصی را نشان می دهد.
📚 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
