کتاب تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با معماری‌های متنوع با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با معماری‌های متنوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هرس مدل‌های زبانی
• 2. مبانی هرس در شبکه‌های عصبی
• 3. چرا هرس برای مدل‌های زبانی ضروری است؟
• 4. اهداف کلیدی هرس: کاهش حجم و افزایش سرعت
• 5. انواع اصلی هرس: ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 6. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
• 7. هرس مبتنی بر نورون (Neuron Pruning)
• 8. هرس مبتنی بر کانال (Channel Pruning)
• 9. هرس مبتنی بر لایه (Layer Pruning)
• 10. معیارهای انتخاب وزن برای هرس
• 11. آستانه‌گذاری ساده (Magnitude Pruning)
• 12. هرس مبتنی بر گرادیان
• 13. هرس مبتنی بر اهمیت (Importance-based Pruning)
• 14. هرس ساختاریافته برای مدل‌های ترنسفورمر
• 15. هرس توجه (Attention Pruning)
• 16. هرس سر (Head Pruning) در ترنسفورمرها
• 17. هرس اتصالات در لایه‌های Feed-Forward
• 18. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های recurrence (RNN, LSTM, GRU)
• 19. هرس نورون‌ها در لایه‌های بازگشتی
• 20. هرس اتصالات در سلول‌های حافظه
• 21. هرس لایه‌های Embeding
• 22. هرس لایه‌های خروجی
• 23. روش‌های بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
• 24. بازآموزی کامل مدل هرس شده
• 25. بازآموزی جزئی (Selective Fine-tuning)
• 26. استراتژی‌های بازآموزی برای حفظ کارایی
• 27. اهمیت داده‌های بازآموزی
• 28. هرس پویا (Dynamic Pruning) در زمان آموزش
• 29. هرس تدریجی (Iterative Pruning)
• 30. هرس با یک مرحله‌ای (One-shot Pruning)
• 31. مقایسه روش‌های هرس پویا و ایستا
• 32. پیاده‌سازی هرس با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 33. PyTorch و ابزارهای هرس
• 34. TensorFlow و ابزارهای هرس
• 35. کتابخانه‌های تخصصی هرس (مانند NNI)
• 36. ابزارهای اتوماسیون فرآیند هرس
• 37. ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 38. سنجه‌های ارزیابی: دقت، سرعت، حجم
• 39. تست مدل هرس شده بر روی داده‌های اعتبارسنجی
• 40. تحلیل حساسیت مدل هرس شده به پارامترهای هرس
• 41. مقایسه مدل هرس شده با مدل اصلی
• 42. چالش‌های هرس در مدل‌های زبانی بسیار بزرگ (LLMs)
• 43. هرس مدل‌های زبانی با میلیاردها پارامتر
• 44. راهکارهای عملی برای هرس LLMs
• 45. تأثیر هرس بر حافظه مصرفی مدل
• 46. تأثیر هرس بر مصرف انرژی
• 47. هرس و بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای خاص
• 48. هرس برای دستگاه‌های موبایل و Edge
• 49. هرس برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 50. هرس برای پردازنده‌های تنسور (TPU)
• 51. کاربرد هرس در استقرار مدل‌های زبانی
• 52. کاهش زمان پاسخگویی در اپلیکیشن‌ها
• 53. کاهش هزینه‌های استقرار
• 54. هرس و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 55. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با رویکردهای دیگر
• 56. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information Pruning)
• 57. هرس مبتنی بر تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis Pruning)
• 58. هرس مبتنی بر تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Pruning)
• 59. هرس خودکار (Automated Pruning)
• 60. روش‌های جستجو برای یافتن ساختار بهینه هرس
• 61. الگوریتم‌های ژنتیک برای هرس
• 62. جستجوی تصادفی برای هرس
• 63. یادگیری عصبی معماری (Neural Architecture Search) برای هرس
• 64. هرس و تعادل بین دقت و کارایی
• 65. یافتن نقطه بهینه در منحنی دقت-کارایی
• 66. روش‌های پیشرفته هرس ساختاریافته
• 67. هرس مبتنی بر بلوک‌های ساختاری (Structured Block Pruning)
• 68. هرس گروه‌های پارامتری (Group Lasso Pruning)
• 69. هرس لایه‌های تخصصی (Specialized Layer Pruning)
• 70. هرس و انطباق با قوانین (Compliance Pruning)
• 71. هرس برای کاهش ریسک‌های محاسباتی
• 72. هرس و بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های زبانی
• 73. هرس برای کاهش اثرات بایاس در مدل‌ها
• 74. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی چندزبانه
• 75. هرس مدل‌های ترنسفورمر برای پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 76. تأثیر هرس بر قابلیت‌های چندزبانه
• 77. هرس و مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)
• 78. هرس مدل‌های GAN برای تولید متن
• 79. هرس مدل‌های VAE برای تولید متن
• 80. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی با معماری‌های پیشرفته
• 81. هرس مدل‌های Reformer
• 82. هرس مدل‌های Longformer
• 83. هرس مدل‌های Performer
• 84. هرس مدل‌های Swin Transformer
• 85. تحلیل عمیق‌تر تأثیر هرس بر نمایش‌های زبانی (Embeddings)
• 86. تغییرات در فضای نمایش کلمات پس از هرس
• 87. حفظ معنا در نمایش‌های هرس شده
• 88. هرس و بازسازی مدل‌های فشرده
• 89. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression) مرتبط با هرس
• 90. کوانتیزاسیون (Quantization) و ارتباط آن با هرس
• 91. جدول‌بندی (Distillation) و ارتباط آن با هرس
• 92. هرس و مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
• 93. شفافیت مدل‌های هرس شده
• 94. قابل تفسیر بودن مدل‌های هرس شده
• 95. هرس و آینده مدل‌های زبانی کارآمد
• 96. نقش هرس در توسعه هوش مصنوعی پایدار
• 97. پیش‌بینی روندهای آینده در تکنیک‌های هرس
• 98. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آینده هرس مدل‌های زبانی