فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی فوق‌سبک: هنر هرس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی فوق‌سبک: هنر هرس

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی فوق‌سبک
• 2. اهمیت فشرده‌سازی در مدل‌های زبانی
• 3. مروری بر تکنیک‌های رایج فشرده‌سازی
• 4. کاربرد مدل‌های زبانی فوق‌سبک در سیستم‌های کم‌توان
• 5. مبانی نظری مدل‌های زبانی فوق‌سبک
• 6. معماری‌های پایه مدل‌های زبانی
• 7. مفهوم پارامترهای قابل‌تنظیم
• 8. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 9. کوانتیزاسیون باینری و تِرتاری
• 10. کوانتیزاسیون مقیاس‌بندی
• 11. کوانتیزاسیون با دقت پایین
• 12. کوانتیزاسیون تطبیقی
• 13. روش‌های هرس (Pruning) در مدل‌های زبانی
• 14. هرس ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 15. هرس بر اساس اهمیت پارامترها
• 16. هرس بر اساس گرادیان
• 17. هرس مبتنی بر لایه
• 18. هرس مبتنی بر شبکه عصبی
• 19. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 20. مدل معلم و مدل دانش‌آموز
• 21. تقطیر دانش در سطح نرمالیزاسیون
• 22. تقطیر دانش در سطح ویژگی
• 23. تقطیر دانش مبتنی بر خروجی
• 24. تقطیر دانش مبتنی بر روابط میانی
• 25. روش‌های ترکیب فشرده‌سازی و هرس
• 26. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس
• 27. ترکیب تقطیر دانش و هرس
• 28. ترکیب کوانتیزاسیون و تقطیر دانش
• 29. فشرده‌سازی معماری‌های ترنسفورمر
• 30. کاهش ابعاد در لایه‌های توجه
• 31. فشرده‌سازی لایه‌های فید-فوروارد
• 32. بهینه‌سازی مکانیزم توجه
• 33. روش‌های فشرده‌سازی مبتنی بر تعاملات
• 34. روش‌های پیشرفته هرس برای ترنسفورمرها
• 35. هرس توجه
• 36. هرس لایه‌های غنی‌سازی
• 37. هرس اتصالات میان‌لایه
• 38. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پیشرفته برای ترنسفورمرها
• 39. کوانتیزاسیون در سطح هد توجه
• 40. کوانتیزاسیون در سطح ورودی/خروجی
• 41. کوانتیزاسیون مختلط (Mixed-precision)
• 42. تقطیر دانش برای مدل‌های ترنسفورمر کوچک
• 43. تقطیر دانش برای مدل‌های زبانی چندزبانه
• 44. ارزیابی مدل‌های زبانی فوق‌سبک
• 45. معیارهای ارزیابی دقت (Perplexity)
• 46. معیارهای ارزیابی سرعت (Latency)
• 47. معیارهای ارزیابی حجم مدل (Model Size)
• 48. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه (Memory Footprint)
• 49. تست‌های بنچمارک برای مدل‌های فوق‌سبک
• 50. کاربرد مدل‌های فوق‌سبک در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 51. خلاصه‌سازی متن با مدل‌های فوق‌سبک
• 52. ترجمه ماشینی با مدل‌های فوق‌سبک
• 53. تشخیص احساسات با مدل‌های فوق‌سبک
• 54. پاسخگویی به سوالات با مدل‌های فوق‌سبک
• 55. تولید متن خلاقانه با مدل‌های فوق‌سبک
• 56. کاربرد مدل‌های فوق‌سبک در دستگاه‌های موبایل
• 57. کاربرد مدل‌های فوق‌سبک در اینترنت اشیاء (IoT)
• 58. کاربرد مدل‌های فوق‌سبک در سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded Systems)
• 59. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های فوق‌سبک
• 60. مدیریت انرژی در دستگاه‌های کم‌توان
• 61. کاهش خطاهای ناشی از فشرده‌سازی
• 62. حفظ کارایی در محیط‌های پویا
• 63. ابزارها و چارچوب‌های پشتیبان مدل‌های فوق‌سبک
• 64. TensorFlow Lite
• 65. PyTorch Mobile
• 66. ONNX Runtime
• 67. ابزارهای بهینه‌سازی سفارشی
• 68. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در مدل‌های فوق‌سبک
• 69. کاهش سوگیری در مدل‌های فشرده
• 70. حفظ حریم خصوصی داده‌ها با مدل‌های کوچک
• 71. تکنیک‌های آموزش مقاوم (Robust Training) برای مدل‌های فوق‌سبک
• 72. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای مدل‌های فوق‌سبک
• 73. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های فشرده
• 74. آموزش از پایه مدل‌های فوق‌سبک
• 75. روش‌های خودکار فشرده‌سازی (Auto-Compression)
• 76. جستجوی معماری عصبی (NAS) برای مدل‌های فوق‌سبک
• 77. بهینه‌سازی سلسله‌مراتبی برای فشرده‌سازی
• 78. آینده مدل‌های زبانی فوق‌سبک
• 79. مدل‌های زبانی فوق‌سبک با مصرف انرژی صفر
• 80. مدل‌های زبانی فوق‌سبک با قابلیت خود-بهینه‌سازی
• 81. مدل‌های زبانی فوق‌سبک برای کاربردهای خاص
• 82. تاثیر مدل‌های فوق‌سبک بر دسترسی‌پذیری فناوری
• 83. مدل‌های زبانی فوق‌سبک و هوش مصنوعی فراگیر
• 84. روش‌های پیشرفته هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل
• 85. کوانتیزاسیون با رگرسیون
• 86. تقطیر دانش مبتنی بر شبکه‌های مولد
• 87. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 88. هرس هدفمند در LLMs
• 89. کوانتیزاسیون LLMs با دقت بسیار پایین
• 90. تقطیر دانش از LLMs به مدل‌های کوچک
• 91. کاربرد مدل‌های فوق‌سبک در آموزش زبان فارسی
• 92. توسعه ابزارهای آموزشی با مدل‌های فوق‌سبک
• 93. ارزیابی پیشرفت زبان‌آموزان با مدل‌های کوچک
• 94. مدل‌های زبانی فوق‌سبک برای تولید محتوای آموزشی
• 95. مدل‌های زبانی فوق‌سبک در سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
• 96. مدل‌های زبانی فوق‌سبک و هوش مصنوعی در آموزش
• 97. مدل‌های زبانی فوق‌سبک برای ارتقاء سواد دیجیتال
• 98. پژوهش‌های آینده در زمینه مدل‌های زبانی فوق‌سبک
• 99. مدل‌های زبانی فوق‌سبک با قابلیت یادگیری مستمر
• 100. مدل‌های زبانی فوق‌سبک در محیط‌های توزیع‌شده