دوره تسلط بر مکانیسم‌های توجه در ترنسفورمرها: تحلیل دقیق Masked و Cross-Attention همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مکانیسم‌های توجه در ترنسفورمرها: تحلیل دقیق Masked و Cross-Attention

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

موضوع میانی: معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری ترنسفورمر و نقش مدل‌های رمزگشا
• 2. ساختار کلی مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر دیکودر
• 3. تفاوت‌های ساختاری انکودر و دیکودر در پردازش توالی
• 4. تحلیل فرآیند توکنایز کردن و تبدیل متن به بردارهای عددی
• 5. مفهوم فضای نهفته و تعبیه کلمات در مدل‌های زبانی
• 6. مکانیزم خود-توجهی در لایه‌های دیکودر
• 7. نقش ماسک کردن در حفظ ماهیت علّی مدل‌های زبانی
• 8. ریاضیات پشت لایه ماسک شده خود-توجهی
• 9. تفاوت توجه دوطرفه و یک‌طرفه در معماری ترنسفورمر
• 10. آشنایی با مکانیزم توجه متقاطع یا Cross-Attention
• 11. نحوه تعامل دیکودر با خروجی‌های انکودر در مدل‌های توالی به توالی
• 12. تحلیل ماتریس‌های کوئری، کلید و مقدار در توجه متقاطع
• 13. اهمیت وزن‌دهی به اطلاعات ورودی در لایه‌های میانی
• 14. فرآیند نرمال‌سازی لایه‌ای در بلوک‌های دیکودر
• 15. نقش شبکه‌های عصبی پیش‌خور در پردازش ویژگی‌ها
• 16. مکانیسم اتصالات باقی‌مانده و جلوگیری از محو شدگی گرادیان
• 17. تحلیل عملکرد لایه سافت‌مکس در تولید توزیع احتمالات کلمات
• 18. استراتژی‌های جستجوی پرتو در تولید متن خروجی
• 19. مفهوم پنجره زمینه و محدودیت‌های حافظه در دیکودرها
• 20. بررسی پیاده‌سازی عملی ماسک کردن در فریم‌ورک‌های برنامه‌نویسی
• 21. بهینه‌سازی محاسباتی در لایه‌های توجه متقاطع
• 22. مدیریت حافظه کش برای توکن‌های قبلی در فرآیند تولید
• 23. تحلیل تاثیر طول توالی بر دقت مکانیسم‌های توجه
• 24. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در توجه متقاطع
• 25. بررسی چالش‌های استنتاج در مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. ارزیابی مدل‌های دیکودر محور در وظایف ترجمه ماشینی
• 27. نقش توجه متقاطع در مدل‌های پاسخ‌گویی به سوالات
• 28. تأثیر پارامترهای مدل بر کیفیت درک متون پیچیده
• 29. روش‌های پایش و رفع خطای مدل در مراحل تولید متن
• 30. چشم‌انداز آینده معماری‌های مبتنی بر توجه در هوش مصنوعی ایرانی