فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با فرمت‌های GGUF و AWQ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با فرمت‌های GGUF و AWQ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و بهینه‌سازی آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
• 4. فهم مدل‌های زبان و کاربردهای آن‌ها
• 5. مفاهیم اساسی فشرده‌سازی مدل
• 6. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 7. معرفی فرمت GGUF
• 8. مزایای استفاده از GGUF
• 9. نصب و راه‌اندازی ابزارهای GGUF
• 10. آماده‌سازی مدل برای کوانتیزاسیون GGUF
• 11. مراحل کوانتیزاسیون مدل با GGUF
• 12. انتخاب نوع کوانتیزاسیون در GGUF
• 13. تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون GGUF
• 14. ارزیابی کیفیت مدل پس از کوانتیزاسیون GGUF
• 15. کار با مدل‌های کوانتیزه شده GGUF
• 16. اشکال‌زدایی در فرایند GGUF
• 17. معرفی فرمت AWQ
• 18. مزایای استفاده از AWQ
• 19. نصب و راه‌اندازی ابزارهای AWQ
• 20. آماده‌سازی مدل برای کوانتیزاسیون AWQ
• 21. مراحل کوانتیزاسیون مدل با AWQ
• 22. انتخاب روش کوانتیزاسیون در AWQ
• 23. تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون AWQ
• 24. ارزیابی کیفیت مدل پس از کوانتیزاسیون AWQ
• 25. کار با مدل‌های کوانتیزه شده AWQ
• 26. اشکال‌زدایی در فرایند AWQ
• 27. مقایسه GGUF و AWQ
• 28. انتخاب فرمت مناسب برای پروژه
• 29. کاربرد عملی مدل‌های فشرده
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های فشرده در برنامه‌ها
• 31. بهبود عملکرد با مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 32. کوانتیزاسیون برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 33. اصول فشرده‌سازی تنسورها
• 34. تکنیک‌های کوانتیزاسیون خطی
• 35. کوانتیزاسیون غیرخطی و مزایای آن
• 36. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-bit Quantization)
• 37. اثرات کوانتیزاسیون بر دقت مدل
• 38. روش‌های حفظ دقت در کوانتیزاسیون
• 39. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
• 40. آموزش مدل با در نظر گرفتن کوانتیزاسیون
• 41. بهینه‌سازی معماری مدل برای کوانتیزاسیون
• 42. تکنیک‌های هرس مدل (Pruning)
• 43. انواع هرس مدل و کاربردها
• 44. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 45. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های زبان
• 46. کاهش مصرف پردازشی در استنتاج
• 47. کاربرد فرمت‌های فشرده در پردازش زبان طبیعی
• 48. فشرده‌سازی مدل برای کاربردهای موبایل
• 49. ملاحظات امنیتی در مدل‌های فشرده
• 50. قوانین و مقررات استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 51. اصول اخلاقی در توسعه مدل‌های زبان
• 52. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
• 53. استانداردهای فنی برای مدل‌های زبان
• 54. استفاده از مدل‌های زبان در آموزش رسمی
• 55. تطابق با آیین‌نامه‌های محتوای دیجیتال
• 56. حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 57. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 58. تحلیل داده‌های بزرگ برای بهینه‌سازی
• 59. روش‌های دسته‌بندی و برچسب‌گذاری داده
• 60. پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش
• 61. معرفی مجموعه داده‌های عمومی
• 62. استفاده از داده‌های داخلی برای آموزش
• 63. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان
• 64. روش‌های تنظیم دقیق مؤثر
• 65. ارزیابی مدل‌های تنظیم دقیق شده
• 66. نکات کلیدی در انتخاب مدل پایه
• 67. معماری‌های نوین در مدل‌های زبان
• 68. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
• 69. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در NLP
• 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربردهای آن
• 71. فهم عمیق‌تر معماری ترنسفورمر
• 72. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 73. انواع مکانیزم توجه
• 74. کاربرد توجه در مدل‌های زبان
• 75. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 76. مدل‌های بازگشتی (Recurrent Models)
• 77. مدل‌های ترنسفورمر برای تولید متن
• 78. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
• 79. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبان
• 80. کاربرد معیارهای ارزیابی در عمل
• 81. مدل‌های زبانی کوچک و کارآمد
• 82. بهینه‌سازی مدل برای پردازش بلادرنگ
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ
• 84. راهکارهای مواجهه با چالش‌های محاسباتی
• 85. مفاهیم کلیدی در محاسبات موازی
• 86. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 87. تکنیک‌های کوانتیزاسیون سفارشی
• 88. بهینه‌سازی برای معماری‌های خاص پردازشی
• 89. مدل‌های زبان برای زبان فارسی
• 90. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 91. کوانتیزاسیون مدل‌های فارسی
• 92. بهینه‌سازی مدل‌های فارسی با GGUF
• 93. بهینه‌سازی مدل‌های فارسی با AWQ
• 94. مطالعات موردی مدل‌های فشرده
• 95. پروژه‌های موفق در حوزه مدل‌های زبان
• 96. نقش مدل‌های فشرده در نوآوری
• 97. آینده بهینه‌سازی مدل‌های زبان
• 98. پیشرفت‌های آتی در کوانتیزاسیون
• 99. تأثیر فشرده‌سازی بر دسترسی به هوش مصنوعی
• 100. توسعه ابزارهای نوین برای فشرده‌سازی