فلش‌کارت‌های آموزشی هرس و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی در پردازش دسته‌ای (Batch Processing)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی در پردازش دسته‌ای (Batch Processing)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای در مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم پایه پردازش دسته‌ای
• 3. مزایای پردازش دسته‌ای
• 4. معایب پردازش دسته‌ای
• 5. انواع روش‌های پردازش دسته‌ای
• 6. پردازش دسته‌ای تطبیقی
• 7. پردازش دسته‌ای با اندازه‌های متغیر
• 8. بهینه‌سازی حافظه در پردازش دسته‌ای
• 9. بهینه‌سازی سرعت در پردازش دسته‌ای
• 10. مدیریت صف در پردازش دسته‌ای
• 11. الویت‌بندی در پردازش دسته‌ای
• 12. تکنیک‌های کاهش زمان محاسباتی
• 13. استفاده از GPU در پردازش دسته‌ای
• 14. موازی‌سازی در پردازش دسته‌ای
• 15. توزیع بار در پردازش دسته‌ای
• 16. مدیریت خطا در پردازش دسته‌ای
• 17. ثبت وقایع (Logging) در پردازش دسته‌ای
• 18. مانیتورینگ عملکرد پردازش دسته‌ای
• 19. ابزارهای مدیریت پردازش دسته‌ای
• 20. مقدمه‌ای بر هرس (Pruning) مدل‌های زبانی
• 21. چرا هرس مدل‌های زبانی؟
• 22. انواع هرس مدل‌های زبانی
• 23. هرس ساختاریافته (Structured Pruning)
• 24. هرس بدون ساختار (Unstructured Pruning)
• 25. هرس مبتنی بر وزن (Weight Pruning)
• 26. هرس مبتنی بر نورون (Neuron Pruning)
• 27. هرس مبتنی بر کانال (Channel Pruning)
• 28. هرس مبتنی بر لایه (Layer Pruning)
• 29. روش‌های ارزیابی اهمیت وزن‌ها
• 30. معیارهای انتخاب وزن برای هرس
• 31. تنظیم آستانه هرس
• 32. فرایند هرس تکراری (Iterative Pruning)
• 33. بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
• 34. تکنیک‌های حفظ دقت پس از هرس
• 35. هرس مدل‌های ترنسفورمر
• 36. هرس در لایه‌های توجه (Attention Layers)
• 37. هرس در لایه‌های پیشخور (Feed-forward Layers)
• 38. هرس مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 39. چالش‌های هرس مدل‌های بزرگ
• 40. روش‌های هرس کارآمد برای LLMs
• 41. تاثیر هرس بر اندازه مدل
• 42. تاثیر هرس بر سرعت استنتاج
• 43. تاثیر هرس بر مصرف حافظه
• 44. ارزیابی تاثیر هرس بر عملکرد مدل
• 45. معیارهای ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 46. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی
• 47. تکنیک‌های بهینه‌سازی در زمان استنتاج
• 48. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌های زبانی
• 49. انواع کوانتیزاسیون
• 50. کوانتیزاسیون ۸ بیتی
• 51. کوانتیزاسیون ۴ بیتی
• 52. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
• 53. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 54. تاثیر کوانتیزاسیون بر اندازه مدل
• 55. تاثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
• 56. تاثیر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
• 57. ارزیابی دقت مدل‌های کوانتیزه شده
• 58. تکنیک‌های ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
• 59. بهینه‌سازی معماری مدل
• 60. استفاده از معماری‌های کارآمدتر
• 61. تکنیک‌های دانش‌افزایی (Knowledge Distillation)
• 62. مقدمه‌ای بر دانش‌افزایی
• 63. انواع دانش‌افزایی
• 64. دانش‌افزایی با استفاده از مدل معلم (Teacher-Student)
• 65. دانش‌افزایی مبتنی بر خروجی
• 66. دانش‌افزایی مبتنی بر میانه لایه‌ها
• 67. تاثیر دانش‌افزایی بر اندازه مدل
• 68. تاثیر دانش‌افزایی بر سرعت استنتاج
• 69. تاثیر دانش‌افزایی بر مصرف حافظه
• 70. ارزیابی دقت مدل‌های دانش‌افزایی شده
• 71. کاربرد هرس و بهینه‌سازی در پردازش دسته‌ای
• 72. بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای با مدل‌های هرس شده
• 73. بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای با مدل‌های کوانتیزه شده
• 74. بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای با مدل‌های دانش‌افزایی شده
• 75. مطالعات موردی: هرس و بهینه‌سازی در پردازش دسته‌ای
• 76. مثال عملی: هرس یک مدل زبانی کوچک
• 77. مثال عملی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی متوسط
• 78. مثال عملی: دانش‌افزایی یک مدل زبانی برای وظیفه‌ای خاص
• 79. پیاده‌سازی هرس با کتابخانه‌های رایج
• 80. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون با کتابخانه‌های رایج
• 81. پیاده‌سازی دانش‌افزایی با کتابخانه‌های رایج
• 82. چالش‌های پیاده‌سازی عملی
• 83. ارزیابی جامع عملکرد مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 84. مقایسه روش‌های مختلف هرس و بهینه‌سازی
• 85. انتخاب بهترین رویکرد برای کاربردهای خاص
• 86. آینده هرس و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 87. تاثیر پیشرفت‌های سخت‌افزاری
• 88. تاثیر پیشرفت‌های الگوریتمی
• 89. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 90. حفظ حریم خصوصی در پردازش دسته‌ای
• 91. امنیت مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 92. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل‌های زبانی