اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کوانتیزاسیون پیشرفته برای مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترانسفورمر

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون پیشرفته برای مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر ترانسفورمر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. پایه‌های نظری کوانتیزاسیون: تقریب پست‌ترین بیت
  • 3. دقت عدد شناور و محدودیت‌های حافظه در ترانسفورمرها
  • 4. کوانتیزاسیون یک‌پارامتره و چندپارامتره
  • 5. تکنیک‌های تزریق دما و مقیاس‌دهی
  • 6. Round-to-Nearest و Round-to-Zero در کوانتیزاسیون
  • 7. پارامترهای آماری: میانه، میانگین، درصدی و MAD
  • 8. کوانتیزاسیون پست-آموزشی PTQ: مفهوم و جریان کار
  • 9. کوانتیزاسیون آگاهانه از آموزش QAT در مدل‌های ترانسفورمر
  • 10. GPTQ: کوانتیزاسیون مبتنی بر کوچک‌ترین مربعات
  • 11. AWQ: وزن‌های مهم‌تر و حفاظت از دقت
  • 12. LLM.int8() و کوانتیزاسیون هیبرید ۸ بیتی
  • 13. NF4 و کوانتیزاسیون نرمال‌فریم ۴ بیتی
  • 14. Double Quantization و KV Cache
  • 15. bitsandbytes: پیاده‌سازی ۸ و ۴ بیت در PyTorch
  • 16. llama.cpp و فرمت GGUF: استفاده در CPU/GPU حاشیه‌ای
  • 17. vLLM و TensorRT-LLM: استنتاج سریع با مدل‌های کوانتیزه
  • 18. AutoGPTQ و AutoAWQ: یکپارچگی با Hugging Face
  • 19. SmoothQuant: کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
  • 20. RTN, ABS, OOMQ: روش‌های رتبه‌بندی بیت
  • 21. Mixture-of-Quantization MoQ و ترکیب بیت‌ها
  • 22. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه Attention
  • 23. کوانتیزاسیون FFN و لایه‌های Feed-Forward
  • 24. کوانتیزاسیون Embedding و LayerNorm
  • 25. کوانتیزاسیون KV Cache و Attention Head
  • 26. کوانتیزاسیون در مدل‌های چندزبانه و چندوجهی
  • 27. کوانتیزاسیون برای مدل‌های رمزگشا و رمزنگار
  • 28. کوانتیزاسیون در مدل‌های ترکیبی Encoder-Decoder
  • 29. تحلیل دقت: Perplexity و benchmark های استاندارد
  • 30. بازیابی دقت: Knowledge Distillation پس از کوانتیزاسیون
  • 31. تصحیح خطا و Calibration Set بهینه
  • 32. کوانتیزاسیون واکنش‌گراً بر اساس محتوا Outlier-aware
  • 33. کوانتیزاسیون چندحافظه‌ای و ترکیب دستگاه‌ها
  • 34. بهینه‌سازی حافظه: VRAM, RAM, SSD-offload
  • 35. مقایسه عملکرد: سرعت، تأخیر، توان مصرفی
  • 36. کوانتیزاسیون در لبه Edge AI و دستگاه‌های موبایل
  • 37. کوانتیزاسیون برای استنتاج روی Apple Silicon
  • 38. کوانتیزاسیون و امنیت: مدل‌های فشرده و محافظت مالکیتی
  • 39. کوانتیزاسیون مدل‌های ترکیبی Mixture of Experts
  • 40. کوانتیزاسیون در مدل‌های چندزبانه بزرگ
  • 41. کوانتیزاسیون و RLHF: تنظیم دقیق پس از فشرده‌سازی
  • 42. کوانتیزاسیون در زنجیره‌های ابزار Tool-Use و Agent
  • 43. کوانتیزاسیون برای Fine-tuning و LoRA روی مدل‌های کوانتیزه
  • 44. بهینه‌سازی Kernel و Quantized MatMul
  • 45. کوانتیزاسیون گراف محاسباتی و Graph Optimization
  • 46. پیش‌پردازش داده و Calibration Strategy
  • 47. ارزیابی کیفیت خروجی پس از کوانتیزاسیون
  • 48. خطای کوانتیزاسیون و تحلیل ابعاد
  • 49. کوانتیزاسیون ۳ بیتی و ۲ بیتی: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
  • 50. کوانتیزاسیون در مدل‌های واقعی: LLaMA, Mistral, Qwen, Phi
  • 51. پوشش عملی: پیاده‌سازی کامل یک پروژه کوانتیزاسیون
  • 52. ترکیب کوانتیزاسیون با Pruning و Sparsity
  • 53. کوانتیزاسیون و Compression: ترکیب تکنیک‌ها
  • 54. مستقبل کوانتیزاسیون: ۱ بیت و سایرکید ترکیبی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

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.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • 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.
مناسب برای چه کسانی است؟

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.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: AI AWQ bitsandbytes GGUF GPTQ LLaMA LLM Quantization استنتاج ترانسفورمر فشرده‌سازی مدل کوانتیزاسیون کوانتیزاسیون پیشرفته مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.