دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی روی دستگاه (On-Device) با رویکرد تنظیم دقیق توکن‌های کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های زبانی روی دستگاه (On-Device) با رویکرد تنظیم دقیق توکن‌های کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و بهینه‌سازی مدل‌های سبک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ روی دستگاه
• 2. معماری مدل‌های زبانی سبک و بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای محدود
• 3. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در محیط‌های لبه
• 4. بررسی مدل Octopus v2 و تفاوت آن با مدل‌های زبانی سنتی
• 5. مفهوم توکن‌های کاربردی در تعامل با فراخوانی توابع
• 6. نقش مدل‌های زبانی در کاهش تاخیر پردازش داده‌ها
• 7. زیرساخت‌های سخت‌افزاری مورد نیاز برای اجرای مدل‌های محلی
• 8. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش توکن‌های کاربردی
• 9. روش‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های سبک
• 10. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل شامل کوانتایزاسیون و هرس کردن
• 11. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای اجرای دستورات خاص
• 12. پیاده‌سازی مکانیسم فراخوانی توابع در مدل‌های On-Device
• 13. بهینه‌سازی حافظه برای اجرای مدل‌های زبانی روی گوشی‌های هوشمند
• 14. مدیریت مصرف انرژی در پردازش‌های هوش مصنوعی موبایل
• 15. استفاده از یادگیری نظارت‌شده برای بهبود دقت توکن‌های کاربردی
• 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های سبک در محیط‌های عملیاتی
• 17. تکنیک‌های کاهش توهم در مدل‌های زبانی کوچک
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌شده با رابط‌های کاربری موبایل
• 19. امنیت و حفظ حریم خصوصی در پردازش‌های محلی مدل‌های زبانی
• 20. روش‌های کاهش ابعاد فضای برداری در مدل‌های فشرده
• 21. تکنیک‌های تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد
• 22. استفاده از دانش تقطیر شده برای ارتقای مدل‌های سبک
• 23. مدیریت توکن‌های خروجی برای افزایش دقت اجرای دستورات
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگوی هوشمند بدون اتصال به اینترنت
• 25. بهینه‌سازی نرخ استنتاج در مدل‌های زبانی محلی
• 26. بررسی استانداردهای کدنویسی برای توابع مورد استفاده در مدل
• 27. تست و عیب‌یابی مدل‌های زبانی در شرایط محدودیت سخت‌افزاری
• 28. مقایسه عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با مدل‌های پایه
• 29. استفاده از پایگاه داده‌های برداری سبک در دستگاه
• 30. استقرار مدل‌های زبانی در سیستم‌عامل‌های موبایل
• 31. راهکارهای به‌روزرسانی مدل‌های محلی بدون نیاز به بازآموزی کامل
• 32. تحلیل پایداری مدل‌های سبک در کاربردهای واقعی
• 33. بهره‌گیری از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش مدل
• 34. اصول طراحی رابط کاربری مبتنی بر تعامل با مدل‌های زبانی
• 35. مانیتورینگ عملکرد مدل در لحظه اجرا بر روی دستگاه
• 36. بهینه‌سازی جریان داده میان مدل و توابع سیستمی
• 37. اصول اخلاقی و رعایت مقررات در توسعه هوش مصنوعی محلی
• 38. آینده مدل‌های زبانی سبک و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی فراگیر