دوره کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه‌های آموزش LLM همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه‌های آموزش LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. آشنایی با دقت محاسباتی در یادگیری عمیق
• 3. مفاهیم پایه دقت ممیز شناور (Floating-Point)
• 4. استاندارد IEEE 754 و انواع آن
• 5. فرمت‌های دقت پایین: FP16 و BF16
• 6. مزایای استفاده از دقت پایین در آموزش LLM
• 7. کاهش مصرف حافظه GPU
• 8. افزایش سرعت محاسبات
• 9. کاهش هزینه‌های آموزش
• 10. چالش‌های استفاده از دقت پایین
• 11. مشکل افت دقت (Underflow)
• 12. مشکل سرریز (Overflow)
• 13. روش‌های حل مشکل افت دقت: مقیاس‌گذاری پویا (Dynamic Scaling)
• 14. مقیاس‌گذاری ثابت (Loss Scaling)
• 15. انواع مقیاس‌گذاری پویا
• 16. پیاده‌سازی Mixed Precision در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 17. PyTorch و Mixed Precision
• 18. TensorFlow و Mixed Precision
• 19. کتابخانه‌های کمکی برای Mixed Precision
• 20. Apex و NVIDIA
• 21. XLA و TensorFlow
• 22. تنظیمات بهینه برای Mixed Precision
• 23. انتخاب فرمت دقت مناسب (FP16 یا BF16)
• 24. تنظیم ضریب مقیاس‌گذاری (Loss Scale)
• 25. استراتژی‌های گرادیان پیش‌بینی (Gradient Accumulation)
• 26. بهینه‌سازی‌های سخت‌افزاری برای Mixed Precision
• 27. معماری‌های GPU با پشتیبانی از Tensor Cores
• 28. تأثیر Tensor Cores بر سرعت آموزش
• 29. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های LLM
• 30. مدل‌های Transformer و معماری آن‌ها
• 31. آموزش مدل‌های GPT با Mixed Precision
• 32. آموزش مدل‌های BERT با Mixed Precision
• 33. آموزش مدل‌های LLaMA با Mixed Precision
• 34. تنظیمات خاص برای مدل‌های مختلف LLM
• 35. پارامترهای کلیدی در آموزش LLM
• 36. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 37. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
• 38. تنظیمات زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduler)
• 39. تکنیک‌های تنظیم پارامتر برای Mixed Precision
• 40. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 42. تنظیمات خودکار Mixed Precision
• 43. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
• 44. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل (Perplexity, BLEU)
• 45. مقایسه سرعت و دقت آموزش با و بدون Mixed Precision
• 46. تحلیل هزینه‌های آموزش با و بدون Mixed Precision
• 47. مطالعات موردی (Case Studies)
• 48. آموزش یک LLM سفارشی با Mixed Precision
• 49. بهینه‌سازی آموزش یک مدل موجود
• 50. کاربرد Mixed Precision در وظایف مختلف LLM
• 51. تولید متن (Text Generation)
• 52. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 53. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 54. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 56. پشتیبانی فریم‌ورک‌ها از Mixed Precision در طول زمان
• 57. روند پیشرفت و بهبود الگوریتم‌های Mixed Precision
• 58. چالش‌های آینده در استفاده از دقت پایین
• 59. مدل‌های بسیار بزرگتر و نیاز به دقت بیشتر
• 60. پشتیبانی از سخت‌افزارهای جدید
• 61. استانداردهای جدید دقت محاسباتی
• 62. روش‌های پیشرفته برای حفظ دقت در Mixed Precision
• 63. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 64. استفاده از دقت‌های ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
• 65. آموزش با دقت متغیر (Variable Precision Training)
• 66. تأثیر Mixed Precision بر پایداری آموزش
• 67. روش‌های تشخیص و رفع ناپایداری در آموزش
• 68. پیش‌بینی ناپایداری با استفاده از معیارهای آماری
• 69. نقش کتابخانه‌های متن‌باز در ترویج Mixed Precision
• 70. جامعه توسعه‌دهندگان و مشارکت در بهبود
• 71. منابع آموزشی و مستندات برای Mixed Precision
• 72. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در استفاده از Mixed Precision
• 73. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفق Mixed Precision
• 74. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده Mixed Precision در LLM
• 75. تأثیر Mixed Precision بر دسترسی به آموزش LLM
• 76. نقش Mixed Precision در تسریع تحقیقات LLM
• 77. فرهنگ‌سازی استفاده از Mixed Precision در جامعه علمی
• 78. ملاحظات امنیتی در استفاده از Mixed Precision (اگر مرتبط باشد)
• 79. تأثیر Mixed Precision بر مصرف انرژی (Carbon Footprint)
• 80. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های تخصصی
• 81. آموزش مدل‌های زبان فارسی با Mixed Precision
• 82. آموزش مدل‌های چندزبانه با Mixed Precision
• 83. آینده‌ی Mixed Precision: فراتر از LLM
• 84. کاربرد در سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
• 85. توسعه‌ی ابزارهای خودکار برای Mixed Precision
• 86. نقش استانداردسازی در آینده Mixed Precision
• 87. نقش تحقیقات بنیادی در پیشرفت Mixed Precision
• 88. همکاری بین صنعت و دانشگاه در حوزه Mixed Precision
• 89. تأثیر Mixed Precision بر مدل‌های کوچک و متوسط
• 90. بهینه‌سازی Mixed Precision برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 91. آموزش مدل‌های LLM در محیط‌های با منابع محدود
• 92. چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در Mixed Precision (در صورت نیاز به دقت بالا)
• 93. نقش Mixed Precision در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
• 94. تأثیر Mixed Precision بر نوآوری در حوزه LLM
• 95. پیش‌بینی روند رشد استفاده از Mixed Precision
• 96. نقش Mixed Precision در کاهش شکاف دیجیتال
• 97. ملاحظات اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
• 98. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش در حوزه Mixed Precision
• 99. تأثیر Mixed Precision بر توسعه ابزارهای توسعه‌دهنده LLM
• 100. نقش Mixed Precision در افزایش بهره‌وری محققان AI