فلش‌کارت‌های آموزشی کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهی برای استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهی برای استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای آن‌ها
• 2. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
• 3. اهمیت کوانتیزاسیون برای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های محدود
• 5. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون: دقت عددی و نمایش اعداد
• 6. انواع نمایش اعداد در کوانتیزاسیون: اعداد صحیح و ممیز ثابت
• 7. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: کوانتیزاسیون خطی و غیرخطی
• 8. کوانتیزاسیون بدون تقارن و با تقارن
• 9. کوانتیزاسیون برداری و ماتریسی
• 10. کوانتیزاسیون پارامترها در مدل‌های عصبی
• 11. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها در مدل‌های عصبی
• 12. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. کوانتیزاسیون به بیت‌های کمتر (مانند ۴ بیت و ۲ بیت)
• 14. روش‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
• 15. کوانتیزاسیون با تنظیم دقیق (Quantization-Aware Training - QAT)
• 16. مقایسه PTQ و QAT برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. انتخاب مقیاس و نقطه صفر در کوانتیزاسیون
• 18. کوانتیزاسیون نامتقارن و مزایای آن
• 19. کوانتیزاسیون متقارن و محدودیت‌های آن
• 20. کوانتیزاسیون پویا و ایستا
• 21. کوانتیزاسیون سلسله مراتبی
• 22. کوانتیزاسیون لایه به لایه
• 23. کوانتیزاسیون در معماری‌های مختلف مدل‌های زبانی بزرگ
• 24. کوانتیزاسیون ترنسفورمرها
• 25. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention layers)
• 26. کوانتیزاسیون لایه‌های پیشخور (Feed-forward layers)
• 27. کوانتیزاسیون لایه‌های جاسازی (Embedding layers)
• 28. کوانتیزاسیون لایه‌های خروجی
• 29. تکنیک‌های کاهش خطا در کوانتیزاسیون
• 30. کوانتیزاسیون با مقادیر تصادفی
• 31. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های کالیبراسیون
• 32. کوانتیزاسیون با بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون
• 33. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 34. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
• 36. معیارهای سنجش دقت در مدل‌های کوانتیزه شده
• 37. معیارهای سنجش سرعت استقرار
• 38. معیارهای سنجش مصرف حافظه
• 39. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
• 40. TensorFlow Lite Quantization
• 41. PyTorch Quantization
• 42. ONNX Runtime Quantization
• 43. NVIDIA TensorRT
• 44. Meta OPT
• 45. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی کوچک‌تر (مانند BERT)
• 46. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ‌تر (مانند GPT-3)
• 47. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های موبایل
• 48. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های لبه (Edge devices)
• 49. کاربرد کوانتیزاسیون در سرورها و مراکز داده
• 50. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
• 51. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
• 53. کوانتیزاسیون برای تولید متن
• 54. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
• 55. کوانتیزاسیون برای پاسخگویی به سوالات
• 56. کوانتیزاسیون برای تحلیل احساسات
• 57. کوانتیزاسیون برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 58. کوانتیزاسیون برای پردازش گفتار
• 59. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. کوانتیزاسیون برای ربات‌های چت (Chatbots)
• 61. کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 62. کوانتیزاسیون و ملاحظات امنیتی
• 63. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 64. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
• 65. کوانتیزاسیون و ردپای کربن
• 66. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
• 67. تحقیقات جاری در زمینه کوانتیزاسیون
• 68. چالش‌های آینده در کوانتیزاسیون
• 69. پیشرفت‌های آتی در تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 70. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-precision quantization)
• 71. کوانتیزاسیون مبتنی بر دانش (Knowledge distillation quantization)
• 72. کوانتیزاسیون برای مدل‌های توزیع شده
• 73. کوانتیزاسیون برای پردازش موازی
• 74. کوانتیزاسیون و سخت‌افزارهای تخصصی
• 75. کوانتیزاسیون و معماری‌های محاسباتی جدید
• 76. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 77. کوانتیزاسیون و تاثیر آن بر قابلیت تفسیرپذیری مدل
• 78. کوانتیزاسیون و اخلاق در هوش مصنوعی
• 79. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری فناوری هوش مصنوعی
• 80. مسائل مربوط به حقوق مالکیت فکری در مدل‌های کوانتیزه شده
• 81. استانداردسازی در کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 82. نقش نهادهای نظارتی در کوانتیزاسیون
• 83. اصول فقهی و شرعی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 84. ملاحظات اقتصادی و فنی در پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
• 85. ارزیابی هزینه-فایده کوانتیزاسیون
• 86. اهمیت کوانتیزاسیون در توسعه بومی فناوری‌های هوش مصنوعی
• 87. کوانتیزاسیون و خودکفایی در حوزه فناوری اطلاعات
• 88. توسعه ابزارهای بومی برای کوانتیزاسیون
• 89. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه کوانتیزاسیون
• 90. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در پیشبرد کوانتیزاسیون
• 91. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه کوانتیزاسیون (با رعایت چارچوب‌های ملی)
• 92. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
• 93. برنامه‌ریزی بلندمدت برای توسعه و به‌کارگیری کوانتیزاسیون
• 94. چشم‌انداز آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در ایران