اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی کارآمد با پارامترهای محدود برای اجرا روی سخت‌افزارهای داخلی و گوشی‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی کارآمد با پارامترهای محدود برای اجرا روی سخت‌افزارهای داخلی و گوشی‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای پردازش‌های لبه‌ای (Edge Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های مدل‌های زبانی کوچک در پردازش لبه
• 2. معماری مدل‌های زبانی با پارامترهای محدود زیر یک میلیارد
• 3. بررسی چالش‌های سخت‌افزاری در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی گوشی‌های هوشمند
• 4. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای محیط‌های محدود
• 5. ساختار شبکه‌های عصبی ترنسفورمر و بهینه‌سازی برای دستگاه‌های کم‌مصرف
• 6. بررسی اهمیت داده‌های آموزشی با کیفیت در مدل‌های مقیاس کوچک
• 7. روش‌های پیش‌پردازش متن برای بهبود کارایی مدل‌های سبک
• 8. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل شامل وزن‌دهی و کوانتایزاسیون
• 9. معرفی مدل‌های MobileLLM و تحلیل ساختار آن‌ها
• 10. تأثیر طراحی لایه‌ها بر سرعت استنتاج در سخت‌افزارهای داخلی
• 11. روش‌های کاهش مصرف حافظه رم در اجرای مدل‌های زبانی
• 12. استراتژی‌های اشتراک‌گذاری وزن‌ها برای کاهش حجم مدل
• 13. بهینه‌سازی توابع فعال‌ساز برای پردازنده‌های موبایل
• 14. بررسی معماری‌های جایگزین برای افزایش سرعت استنتاج
• 15. تکنیک‌های تقطیر دانش برای انتقال مهارت به مدل‌های کوچک
• 16. پیاده‌سازی بهینه‌سازی‌های لایه‌ای در مدل‌های زبانی سبک
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوچک در وظایف پردازش زبان طبیعی
• 18. روش‌های تنظیم دقیق برای کاربردهای خاص روی دستگاه
• 19. مدیریت توان مصرفی و دما در اجرای هوش مصنوعی روی گوشی
• 20. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی برای واحدهای پردازش عصبی موبایل
• 21. بررسی محدودیت‌های حافظه پنهان در پردازش‌های لبه‌ای
• 22. استفاده از کتابخانه‌های بهینه برای اجرای مدل روی سیستم‌عامل‌های موبایل
• 23. تکنیک‌های کاهش تأخیر در تولید پاسخ مدل‌های زبانی
• 24. شبیه‌سازی محیط‌های سخت‌افزاری محدود برای تست مدل
• 25. بهینه‌سازی حافظه برای توالی‌های طولانی در مدل‌های کوچک
• 26. بررسی دقت مدل در مقایسه با مدل‌های بزرگ در کاربردهای خاص
• 27. روش‌های رمزگذاری و امنیت مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی آفلاین با استفاده از مدل‌های سبک
• 29. تحلیل توازن میان دقت و کارایی در طراحی مدل‌های لبه
• 30. روش‌های نظارت بر عملکرد مدل در شرایط عملیاتی
• 31. تکنیک‌های افزایش سرعت توکن‌سازی در محیط‌های محدود
• 32. بررسی تأثیر کوانتایزاسیون بر کاهش خطاهای احتمالی
• 33. ساخت ابزارهای رابط کاربری ساده برای مدل‌های لبه
• 34. تکنیک‌های فشرده‌سازی لایه‌های Attention
• 35. بررسی پایداری مدل‌های کوچک در طولانی‌مدت
• 36. روش‌های به‌روزرسانی مدل‌های کوچک روی دستگاه
• 37. ارزیابی مدل‌های بهینه‌شده با استفاده از معیارهای بومی
• 38. مستندسازی و استقرار مدل‌های بهینه‌شده در اپلیکیشن‌های داخلی
• 39. آینده‌ی مدل‌های زبانی کارآمد در اکوسیستم فناوری کشور