اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیشبرد مرزهای هرس در مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشبرد مرزهای هرس در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ و ضرورت کاهش پیچیدگی
• 2. بنیادین‌سازی مفهوم هرس (Pruning) در شبکه‌های عصبی
• 3. بررسی الگوریتم‌های هرس مقادیر مطلق (Magnitude Pruning)
• 4. هرس ساختاری (Structured) در مقابل هرس غیرساختاری (Unstructured)
• 5. تحلیل تأثیر هرس بر عملکرد و دقت مدل‌های زبانی
• 6. استراتژی‌های هرس در مراحل آموزش اولیه (Training-Aware Pruning)
• 7. استراتژی‌های هرس پس از آموزش (Post-Training Pruning)
• 8. شناسایی و انتخاب وزن‌های کم‌اهمیت با روش‌های آماری
• 9. الگوریتم‌های هرس مبتنی بر گرادیان و اطلاعات (Gradient-Based Pruning)
• 10. هرس تدریجی و یافتن نقطه کناری بهینه (Iterative Pruning)
• 11. معیارها و شاخص‌های ارزیابی کارایی هرس
• 12. تعادل بین کاهش اندازه مدل و حفظ توانایی استنتاج (Accuracy-Compression Trade-off)
• 13. بازسازی دقت مدل پس از هرس با روش‌های Fine-Tuning
• 14. کاهش داده‌های بازآموزش (Knowledge Distillation) در کنار هرس
• 15. هرس و بهینه‌سازی هسته‌های پردازشی GPU و TPU
• 16. معماری‌های سخت‌افزاری خاص برای پشتیبانی از مدل‌های کم‌حجم
• 17. اسپارسیتی پویا و تطبیق‌پذیری مدل‌ها (Dynamic Sparsity)
• 18. روش‌های هرس مبتنی بر حذف وزن‌های ناکارآمد (Wanda Pruning)
• 19. هرس یکپارچه برای مدل‌های زبانی در بلوغ کامل (SparseGPT)
• 20. استراتژی‌های هرس برای مدل‌های ترکیبی و مالتی‌مدا
• 21. حفظ دانش لغوی و ساختار دستوری پس از هرس
• 22. مقابله با ازدست رفتن ظرفیت‌های خاص مدل در هرس (Catastrophic Forgetting)
• 23. کاربردهای عملی هرس در مدل‌های زبانی روی دستگاه‌های لبه (Edge AI)
• 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از هرس در مدل‌های زبانی
• 25. هرس در مدل‌های تولید متن و کد (Code LLMs)
• 26. تکنیک‌های هرس برای افزایش سرعت استنتاج (Inference Latency Reduction)
• 27. اثرگذاری هرس برای مدل‌های زبانی چندزبانه
• 28. بررسی رفتار هرس در لایه‌های Attention و Feed-Forward
• 29. هرس ماتریس‌های Attention و کاهش هزینه محاسباتی
• 30. تکنیک‌های ماتریس کم‌رتبه (Low-Rank Approximation) در کنار هرس
• 31. هرس و کوانتیزاسیون: ترکیب‌بندی بهینه برای فشرده‌سازی
• 32. تحلیل حساسیت لایه‌ها به هرس (Layer-wise Sensitivity Analysis)
• 33. شناسایی لایه‌های بحرانی و جلوگیری از هرس بیش از حد (Critical Layer Preservation)
• 34. روش‌های هرس خودکار با استفاده از یادگیری تقویتی
• 35. یادگیری نمونه‌ها برای تعیین سیاست هرس (Sample-Based Pruning)
• 36. استفاده از شبکه‌های کمکی برای پیش‌بینی اهمیت وزن‌ها
• 37. هرس در مدل‌های استاتیک در مقابل مدل‌های داینامیک
• 38. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های هرس پیشرفته در پایگاه‌های داده مختلف
• 39. تأثیر اندازه دیتاستraining بر مقاومت مدل در برابر هرس
• 40. هرس و عمومیت (Generalization) در مدل‌های زبانی
• 41. بررسی نقش هرس در کاهش ترجمه اخلاقی (Bias Reduction)
• 42. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی و حقوقی
• 43. چالش‌های امنیتی و مقاومت در برابر حملات در مدل‌های هرس‌شده
• 44. هرس و تفسیرپذیری (Interpretability) شبکه‌های عصبی
• 45. استفاده از نظریه اطلاعات برای معیارگذاری هرس
• 46. پروتکل‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های هرس‌شده شده
• 47. ابزارهای نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها برای پیاده‌سازی هرس
• 48. استانداردهای صنعتی برای ارزیابی کارایی مدل‌های فشرده
• 49. پیاده‌سازی عملی هرس در فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow
• 50. استراتژی‌های مدیریت حافظه برای مدل‌های زبانی هرس‌شده
• 51. بهینه‌سازی پیچیدگی محاسباتی O(n) در لایه‌های هرس‌شده
• 52. نقش هرس در توسعه مدل‌های زبانی کم‌هزینه
• 53. بررسی محدودیت‌های فعلی و آینده هرس در مدل‌های زبانی
• 54. پروتکل‌های اشتراک‌گذاری دانش بین مدل‌های هرس‌شده مختلف
• 55. هرس و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در زبان طبیعی