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