اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: کاهش حجم و افزایش سرعت در مدلهای زبانی مدرن
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ: کاهش حجم و افزایش سرعت در مدلهای زبانی مدرن
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر کوانتیزاسیون در مدلهای زبانی بزرگ
- 2. اهمیت کوانتیزاسیون: کاهش حجم و افزایش سرعت
- 3. بررسی روشهای ذخیرهسازی وزنها در مدلهای زبانی
- 4. معماریهای مدل زبانی بزرگ و تأثیر آنها بر کوانتیزاسیون
- 5. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
- 6. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training)
- 7. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 8. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
- 9. مقایسه کوانتیزاسیون پویا و ایستا
- 10. کوانتیزاسیون وزنها به int8
- 11. کوانتیزاسیون وزنها به int4 و کمتر
- 12. روشهای کالیبراسیون در کوانتیزاسیون
- 13. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 14. ارزیابی مدل کوانتیزه شده
- 15. کوانتیزاسیون لایههای مختلف مدل زبانی
- 16. کوانتیزاسیون لایههای Embedding
- 17. کوانتیزاسیون لایههای Attention
- 18. کوانتیزاسیون لایههای Feedforward
- 19. کوانتیزاسیون فعالسازیها (Activations)
- 20. تکنیکهای Quantization-Aware Training
- 21. تنظیم هایپرپارامترها در Quantization-Aware Training
- 22. کوانتیزاسیون در سختافزارهای مختلف (CPU, GPU, TPU)
- 23. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه TensorFlow Lite
- 24. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه PyTorch
- 25. کوانتیزاسیون با استفاده از کتابخانه ONNX Runtime
- 26. بهینهسازی مدلهای کوانتیزه شده برای استنتاج (Inference)
- 27. کوانتیزاسیون و فشردهسازی مدلهای ترنسفورمر
- 28. کوانتیزاسیون و مدلهای تولید متن
- 29. کوانتیزاسیون و مدلهای طبقهبندی متن
- 30. کوانتیزاسیون و مدلهای پاسخ به سؤال
- 31. کوانتیزاسیون و مدلهای ترجمه ماشینی
- 32. کوانتیزاسیون و مدلهای خلاصهسازی متن
- 33. کوانتیزاسیون و مدلهای تشخیص گفتار
- 34. کوانتیزاسیون و مدلهای تولید صدا
- 35. کوانتیزاسیون و مدلهای چندوجهی (Multimodal)
- 36. کوانتیزاسیون و یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 37. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
- 38. استفاده از کوانتیزاسیون برای کاهش مصرف انرژی
- 39. کوانتیزاسیون و استقرار مدلها روی دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 40. کوانتیزاسیون و مدلهای سبک (Lightweight Models)
- 41. کوانتیزاسیون و معماریهای مدل کمدقت (Low-Precision Architectures)
- 42. روشهای پیشرفته کوانتیزاسیون: Binary/Ternary Quantization
- 43. روشهای پیشرفته کوانتیزاسیون: Group Quantization
- 44. روشهای پیشرفته کوانتیزاسیون: SmoothQuant
- 45. کوانتیزاسیون و آموزش تقطیری (Knowledge Distillation)
- 46. کوانتیزاسیون و هرس کردن (Pruning)
- 47. کوانتیزاسیون و بهینهسازی گراف محاسباتی (Graph Optimization)
- 48. چالشها و محدودیتهای کوانتیزاسیون
- 49. آینده کوانتیزاسیون در مدلهای زبانی بزرگ
- 50. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون BERT
- 51. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون GPT
- 52. ابزارهای خودکار کوانتیزاسیون
- 53. استراتژیهای انتخاب لایهها برای کوانتیزاسیون
- 54. کوانتیزاسیون و معماریهای sparse
- 55. کوانتیزاسیون و کاهش تأثیر نویز کوانتیزاسیون
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.