اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی EconProver: ساخت LLMهای اثبات قضیه سبک و قدرتمند با کسری از هزینه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره EconProver: ساخت LLMهای اثبات قضیه سبک و قدرتمند با کسری از هزینه

موضوع کلی: بهینه‌سازی و کارایی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع میانی: راهکارهای نوین کاهش هزینه محاسباتی در زمان استنتاج LLM

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و کاربردها
• 2. معماری‌های اصلی LLM: Transformer و مشتقات آن
• 3. چالش‌های محاسباتی در استنتاج LLM
• 4. مفهوم بهینه‌سازی و Scaling در LLMها
• 5. مروری بر مقاله EconProver و ایده اصلی آن
• 6. اثبات قضیه خودکار: زمینه و کاربردها
• 7. رابطه اثبات قضیه خودکار و LLMها
• 8. معیارهای ارزیابی LLMها: دقت، سرعت، هزینه
• 9. روش‌های پایه Scaling برای LLMها
• 10. Scaling افقی و عمودی: مزایا و معایب
• 11. Quantization: کاهش دقت محاسباتی
• 12. Pruning: حذف وزن‌های غیرضروری
• 13. Distillation: انتقال دانش از مدل بزرگ به کوچک
• 14. Knowledge Distillation و انواع آن
• 15. روش‌های فشرده‌سازی مدل: مروری کلی
• 16. درک عمیق‌تر معماری Transformer
• 17. Attention Mechanism: جزئیات و بهینه‌سازی
• 18. Multi-Head Attention: افزایش ظرفیت مدل
• 19. Feed Forward Networks: نقش و بهینه‌سازی
• 20. Layer Normalization: بهبود پایداری آموزش
• 21. Residual Connections: تسهیل آموزش مدل‌های عمیق
• 22. Embedding Layer: تبدیل کلمات به بردار
• 23. Positional Encoding: افزودن اطلاعات مکانی به ورودی
• 24. Decoders و Encoders: نقش و تفاوت‌ها
• 25. مقایسه معماری‌های مختلف Transformer: BERT, GPT, T5
• 26. تشریح مقاله EconProver: جزئیات روش پیشنهادی
• 27. اقتصاد Scaling در زمان استنتاج: هدف EconProver
• 28. مفهوم "Query-adaptive Scaling" در EconProver
• 29. استراتژی‌های انتخاب لایه در EconProver
• 30. معیارهای انتخاب لایه: پیچیدگی محاسباتی و دقت
• 31. روش‌های رتبه‌بندی لایه‌ها در EconProver
• 32. استفاده از LLMهای کوچک به عنوان Proxies
• 33. آموزش Proxies برای پیش‌بینی عملکرد لایه‌ها
• 34. ارزیابی Proxies: دقت و سرعت
• 35. اجرای EconProver در محیط‌های مختلف محاسباتی
• 36. مقایسه EconProver با روش‌های Scaling سنتی
• 37. مزایای EconProver: کاهش هزینه و حفظ دقت
• 38. معایب EconProver: پیچیدگی پیاده‌سازی
• 39. پیاده‌سازی گام به گام EconProver با Python و PyTorch
• 40. آماده‌سازی داده برای آموزش Proxy Model
• 41. تعریف معماری Proxy Model
• 42. آموزش Proxy Model با استفاده از داده‌های عملکرد لایه‌ها
• 43. ارزیابی عملکرد Proxy Model
• 44. پیاده‌سازی انتخاب لایه بر اساس پیش‌بینی Proxy Model
• 45. بهینه‌سازی کد Python برای EconProver
• 46. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی محاسباتی
• 47. اجرای EconProver بر روی GPU و CPU
• 48. تست و ارزیابی EconProver با استفاده از Datasetهای اثبات قضیه
• 49. مقایسه نتایج EconProver با Baselineهای مختلف
• 50. تحلیل نتایج: نقاط قوت و ضعف EconProver
• 51. نقش Dataset در عملکرد EconProver
• 52. انواع Datasetهای اثبات قضیه و ویژگی‌های آن‌ها
• 53. تاثیر اندازه Dataset بر آموزش Proxy Model
• 54. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد
• 55. Hyperparameter Tuning در EconProver
• 56. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
• 57. تنظیم Batch Size و Epochs
• 58. Regularization Techniques: Dropout, Weight Decay
• 59. Cross-validation برای ارزیابی پایدار
• 60. روش‌های بهینه‌سازی نرخ یادگیری: Adam, SGD
• 61. نقش Hardware در عملکرد EconProver
• 62. استفاده از GPUهای مختلف برای اجرای EconProver
• 63. بهینه‌سازی کد برای استفاده از Tensor Cores
• 64. Multi-GPU Training برای افزایش سرعت آموزش
• 65. استفاده از TPUها برای اجرای EconProver
• 66. روش‌های موازی‌سازی محاسبات در EconProver
• 67. Distributed Training برای مدل‌های بزرگ
• 68. Model Parallelism و Data Parallelism
• 69. بهینه‌سازی ارتباطات بین پردازنده‌ها
• 70. نقش Memory Management در عملکرد EconProver
• 71. Garbage Collection و مدیریت حافظه
• 72. Memory Profiling برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 73. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 74. بررسی موارد کاربردی EconProver در اثبات قضیه
• 75. استفاده از EconProver برای حل مسائل ریاضی
• 76. استفاده از EconProver برای اثبات قضایای منطقی
• 77. ادغام EconProver با سیستم‌های اثبات قضیه موجود
• 78. آینده EconProver و تحقیقات آتی
• 79. امکان استفاده از EconProver در سایر حوزه‌های LLM
• 80. ادغام EconProver با روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 81. توسعه الگوریتم‌های انتخاب لایه جدید
• 82. بهبود دقت Proxy Model
• 83. استفاده از EconProver در محیط‌های Cloud
• 84. بررسی چالش‌های استقرار EconProver در مقیاس بزرگ
• 85. Security Considerations در EconProver
• 86. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در EconProver
• 87. مقاومت در برابر حملات Adversarial
• 88. بررسی های EconProver
• 89. انتخاب مناسب برای استفاده تجاری و غیرتجاری
• 90. مباحث اخلاقی در استفاده از EconProver
• 91. مسئولیت‌های اخلاقی توسعه‌دهندگان و کاربران
• 92. نقش EconProver در پیشرفت هوش مصنوعی
• 93. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
• 94. کتاب‌ها و مقالات مرتبط با EconProver
• 95. وب‌سایت‌ها و انجمن‌های تخصصی
• 96. ابزارهای مفید برای توسعه و پیاده‌سازی EconProver
• 97. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 98. بازنگری مفاهیم کلیدی EconProver
• 99. چشم‌انداز آینده EconProver
• 100. سوالات متداول در مورد EconProver