اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ روی سخت‌افزارهای محدود

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ روی سخت‌افزارهای محدود

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی کوانتیزاسیون در یادگیری عمیق
• 2. انواع کوانتیزاسیون: تقریب‌زنی خطی و غیرخطی
• 3. کوانتیزاسیون عددی: تعیین تعداد بیت‌ها
• 4. کوانتیزاسیون پارامتری: کوانتیزاسیون وزنی و فعال‌سازی
• 5. روش‌های کوانتیزاسیون پیشرفته
• 6. کوانتیزاسیون هشت‌بیتی (INT8) و کاربردهای آن
• 7. کوانتیزاسیون چهاربیتی (INT4) و چالش‌های آن
• 8. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2) و دو سطحی (Binary)
• 9. کوانتیزاسیون بهینه‌سازی شده برای سخت‌افزار
• 10. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
• 11. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
• 12. کوانتیزاسیون مبتنی بر داده (Data-driven Quantization)
• 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر مدل (Model-based Quantization)
• 14. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
• 15. تکنیک‌های تنظیم کوانتیزاسیون (Quantization Aware Training - QAT)
• 16. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
• 17. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
• 18. مقیاس‌بندی و افست در کوانتیزاسیون
• 19. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 20. روش‌های کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
• 21. نرمال‌سازی در فرآیند کوانتیزاسیون
• 22. کوانتیزاسیون لایه‌های کانولوشن
• 23. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی (Dense)
• 24. کوانتیزاسیون لایه‌های نرمال‌سازی (Normalization Layers)
• 25. کوانتیزاسیون لایه‌های فعال‌سازی (Activation Layers)
• 26. کوانتیزاسیون در معماری‌های ترنسفورمر
• 27. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 29. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ روی پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 30. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ روی پردازنده‌های تخصصی (ASIC)
• 31. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 32. کاهش حجم مدل با کوانتیزاسیون
• 33. افزایش سرعت استنتاج (Inference) با کوانتیزاسیون
• 34. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
• 35. کاهش مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
• 36. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
• 37. TensorFlow Lite Quantization
• 38. PyTorch Mobile Quantization
• 39. ONNX Runtime Quantization
• 40. NVIDIA TensorRT Quantization
• 41. Intel OpenVINO Quantization
• 42. Compass Framework for Quantization
• 43. LLM.int8() و کاربردهای آن
• 44. GPTQ (Generative Pre-trained Transformer Quantization)
• 45. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)
• 46. SpQR (Sparse-Quantized Representation)
• 47. ZQuant (Quantization framework for large models)
• 48. بررسی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
• 49. معیارهای ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
• 50. دقت (Accuracy)، F1-Score، Precision، Recall
• 51. سرعت استنتاج (Inference Latency)
• 52. مصرف حافظه (Memory Footprint)
• 53. مصرف انرژی (Energy Consumption)
• 54. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی بزرگ برای کاربرد خاص
• 55. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 56. کوانتیزاسیون در ترجمه ماشینی
• 57. کوانتیزاسیون در خلاصه‌سازی متن
• 58. کوانتیزاسیون در تولید متن
• 59. کوانتیزاسیون در تحلیل احساسات
• 60. کوانتیزاسیون در پاسخ به پرسش
• 61. کوانتیزاسیون در استنتاج مبتنی بر دانش
• 62. کوانتیزاسیون در مدل‌های توزیع شده
• 63. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 64. کوانتیزاسیون برای موبایل و دستگاه‌های کم‌مصرف
• 65. کوانتیزاسیون و مسائل امنیتی
• 66. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیر (Interpretability)
• 67. چالش‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک
• 68. چالش‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های با دقت بالا
• 69. آینده کوانتیزاسیون در استقرار مدل‌های بزرگ
• 70. تکنیک‌های کوانتیزاسیون نوین
• 71. کوانتیزاسیون نرم (Soft Quantization)
• 72. کوانتیزاسیون ترانسفورماتیو (Transformative Quantization)
• 73. کوانتیزاسیون هوشمند (Intelligent Quantization)
• 74. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 75. کوانتیزاسیون برای پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
• 76. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های توکار (Embedded Systems)
• 77. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی سخت‌افزار
• 78. همکاری بین نرم‌افزار و سخت‌افزار در کوانتیزاسیون
• 79. استانداردهای کوانتیزاسیون
• 80. راهنمای عملی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
• 81. تمرین عملی: کوانتیزاسیون یک مدل پایه
• 82. تمرین عملی: ارزیابی مدل کوانتیزه شده
• 83. تمرین عملی: تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
• 84. تمرین عملی: مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
• 85. تمرین عملی: استقرار مدل کوانتیزه شده روی سخت‌افزار محدود
• 86. بررسی پیشرفت‌های اخیر در زمینه کوانتیزاسیون
• 87. مقالات کلیدی در زمینه کوانتیزاسیون LLM
• 88. نکات پیشرفته در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
• 89. مدیریت توازن بین دقت و کارایی در کوانتیزاسیون
• 90. آینده کوانتیزاسیون و نقش آن در هوش مصنوعی فراگیر