کتاب تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Long Context Window

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و پنجره زمینه
• 2. مفهوم پنجره زمینه در مدل‌های زبانی
• 3. چالش‌های پردازش پنجره زمینه طولانی
• 4. اهمیت کاهش هزینه‌های محاسباتی
• 5. انواع مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی
• 6. معماری ترنسفورمر و پنجره زمینه
• 7. محدودیت‌های توجه در ترنسفورمرهای استاندارد
• 8. روش‌های کاهش پیچیدگی توجه (Attention)
• 9. توجه پراکنده (Sparse Attention)
• 10. انواع توجه پراکنده: Longformer
• 11. انواع توجه پراکنده: BigBird
• 12. انواع توجه پراکنده: Reformer
• 13. انواع توجه پراکنده: Linformer
• 14. روش‌های کاهش ابعاد برداری (Vector Dimensionality Reduction)
• 15. فشرده‌سازی بردارها (Vector Compression)
• 16. کوانتیزاسیون (Quantization) در مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: 8-bit Quantization
• 18. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: 4-bit Quantization
• 19. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: Binary Quantization
• 20. کاهش اندازه مدل از طریق هرس (Pruning)
• 21. هرس نورون‌ها (Neuron Pruning)
• 22. هرس اتصالات (Connection Pruning)
• 23. هرس ساختاریافته (Structured Pruning)
• 24. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 25. آموزش با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
• 26. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 27. روش Prefix-Tuning
• 28. روش P-Tuning
• 29. روش Adapter-Tuning
• 30. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 31. تقطیر دانش بین مدل‌های هم‌نوع
• 32. تقطیر دانش بین مدل‌های ناهم‌نوع
• 33. تقطیر دانش برای پنجره زمینه طولانی
• 34. استفاده از حافظه خارجی (External Memory)
• 35. شبکه‌های حافظه (Memory Networks)
• 36. مدل‌های بازگشتی با حافظه (Recurrent Memory Networks)
• 37. مدل‌های حافظه ترنسفورمر
• 38. معماری‌های هیبریدی برای پنجره زمینه طولانی
• 39. ترکیب ترنسفورمر و شبکه‌های بازگشتی
• 40. ترکیب ترنسفورمر و گراف (Graph Neural Networks)
• 41. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای مدل‌های بزرگ
• 42. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 43. استفاده از واحد پردازش تنسور (TPU)
• 44. توزیع محاسبات بین چندین دستگاه
• 45. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 46. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 47. تکنیک‌های موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
• 48. بهینه‌سازی زمان اجرا (Runtime Optimization)
• 49. پیش‌کشیدگی (Caching) در مدل‌های زبانی
• 50. بهینه‌سازی توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 51. کاربرد الگوریتم‌های تقریبی (Approximate Algorithms)
• 52. تحلیل پیچیدگی محاسباتی مدل‌های زبانی
• 53. پیچیدگی محاسباتی توجه (Attention Complexity)
• 54. پیچیدگی محاسباتی لایه‌های Feed-Forward
• 55. پیچیدگی محاسباتی لایه‌های Embedding
• 56. اندازه‌گیری هزینه‌های محاسباتی (Metric Calculation)
• 57. هزینه حافظه (Memory Cost)
• 58. هزینه محاسباتی (Computational Cost)
• 59. زمان اجرا (Inference Time)
• 60. توان مصرفی (Power Consumption)
• 61. ارزیابی مدل‌های بهینه‌شده
• 62. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل
• 63. ارزیابی مدل‌های فشرده‌شده
• 64. ارزیابی مدل‌های هرس‌شده
• 65. ارزیابی مدل‌های تقطیر شده
• 66. کاربرد پنجره زمینه طولانی در وظایف مختلف
• 67. خلاصه‌سازی متون طولانی
• 68. ترجمه ماشینی متون طولانی
• 69. پاسخ به پرسش در اسناد طولانی
• 70. تحلیل احساسات در متون حجیم
• 71. تولید متن خلاقانه با زمینه طولانی
• 72. مدل‌های زبانی برای تحلیل کد
• 73. مدل‌های زبانی برای پردازش صدا
• 74. چالش‌های پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 75. نیاز به دانش تخصصی در پیاده‌سازی
• 76. هزینه توسعه و نگهداری مدل‌های بهینه‌شده
• 77. تأثیر بهینه‌سازی بر دقت مدل
• 78. انتخاب تکنیک بهینه‌سازی مناسب برای هر وظیفه
• 79. تأثیر حجم داده آموزشی بر بهینه‌سازی
• 80. ملاحظات امنیتی در مدل‌های بهینه‌شده
• 81. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ورودی
• 82. جلوگیری از حملات adversarial
• 83. استانداردهای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در ایران
• 84. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 85. الزامات فنی برای توسعه مدل‌های داخلی
• 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
• 87. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 88. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
• 89. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
• 90. مطالعه مقالات جدید در زمینه بهینه‌سازی
• 91. شرکت در کنفرانس‌ها و کارگاه‌های تخصصی
• 92. یادگیری از تجربیات عملی در پروژه‌ها
• 93. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز بهینه‌شده
• 94. آینده پژوهش در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی
• 95. توسعه معماری‌های جدید
• 96. بهبود تکنیک‌های بهینه‌سازی موجود
• 97. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی
• 98. مدل‌های زبانی خودبهینه‌شونده
• 99. نتیجه‌گیری از مباحث مطرح شده