فلش‌کارت‌های آموزشی درس‌های عملی از پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هرس مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درس‌های عملی از پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هرس مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه و مفاهیم پایه‌ای هرس مدل‌های زبانی
• 2. بررسی انواع هرس در مدل‌های زبانی
• 3. مبانی نظری هرس مدل‌های زبانی
• 4. معیارهای انتخاب مدل‌های زبانی برای هرس
• 5. اهمیت کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 6. اثرات هرس بر عملکرد مدل‌های زبانی
• 7. روش‌های ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 8. پردازش و آماده‌سازی داده‌ها برای هرس
• 9. پیش‌پردازش متن در چارچوب قوانین ایران
• 10. پاکسازی داده‌ها از محتوای نامناسب
• 11. فیلتر کردن محتوای مغایر با ارزش‌های دینی
• 12. مدل‌های زبانی پایه و معماری‌های متداول
• 13. معماری ترنسفورمر و اجزای آن
• 14. مبانی یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
• 15. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 16. مدل‌های زبانی متن‌باز و کاربردهای آن‌ها
• 17. اصول انتخاب معماری مناسب برای هرس
• 18. تکنیک‌های هرس ساختاری (Pruning)
• 19. هرس وزنی (Weight Pruning)
• 20. هرس کانال (Channel Pruning)
• 21. هرس لایه‌ای (Layer Pruning)
• 22. هرس ساختاریافته (Structured Pruning)
• 23. هرس غیرساختاریافته (Unstructured Pruning)
• 24. مقایسه روش‌های هرس ساختاری و غیرساختاریافته
• 25. پیاده‌سازی هرس وزنی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 26. تنظیم پارامترهای هرس وزنی
• 27. روش‌های بازآموزی (Fine-tuning) پس از هرس
• 28. اهمیت بازآموزی برای بازیابی دقت مدل
• 29. روش‌های مختلف بازآموزی مدل‌های هرس شده
• 30. تنظیم نرخ یادگیری در بازآموزی
• 31. هرس مبتنی بر اهمیت پارامتر (Magnitude-based Pruning)
• 32. هرس مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Pruning)
• 33. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information Pruning)
• 34. هرس مبتنی بر حساسیت (Sensitivity-based Pruning)
• 35. مقایسه روش‌های هرس مبتنی بر معیار
• 36. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی فارسی
• 37. چالش‌های هرس مدل‌های زبانی فارسی
• 38. تطبیق تکنیک‌های هرس با زبان فارسی
• 39. استفاده از واژگان و عبارات مناسب در مدل‌های فارسی
• 40. هرس مدل‌های زبانی برای کاربردهای خاص
• 41. هرس مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 42. هرس مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 43. هرس مدل‌های زبانی برای تولید متن خلاقانه
• 44. هرس مدل‌های زبانی برای پاسخگویی به سوالات
• 45. کاربرد هرس در مدل‌های زبانی با رعایت چارچوب شرعی
• 46. نمونه‌های عملی هرس مدل‌های زبانی در ایران
• 47. پروژه‌های موفق هرس مدل‌های زبانی در سازمان‌های ایرانی
• 48. آموزش مدل‌های زبانی کوچک‌تر (Knowledge Distillation)
• 49. انتقال دانش از مدل بزرگ به مدل کوچک
• 50. معماری‌های مدل‌های زبانی کوچک
• 51. مزایا و معایب دانش‌افزایی
• 52. هرس ادغامی (Pruning-based Distillation)
• 53. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 54. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۴ بیتی
• 55. کوانتیزاسیون عدد صحیح (Integer Quantization)
• 56. کوانتیزاسیون ممیز شناور (Floating-Point Quantization)
• 57. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 58. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training)
• 59. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
• 60. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون برای فشرده‌سازی بیشتر
• 61. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای سخت‌افزارهای محدود
• 62. اجرای مدل‌های زبانی روی دستگاه‌های موبایل
• 63. اجرای مدل‌های زبانی روی دستگاه‌های تعبیه‌شده
• 64. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 65. حفاظت از داده‌های حساس در مدل‌های زبانی
• 66. جلوگیری از نشت اطلاعات در مدل‌های هرس شده
• 67. تضمین انطباق با قوانین حفاظت از داده
• 68. بررسی تاثیر هرس بر سوگیری‌های مدل‌های زبانی
• 69. کاهش سوگیری‌های نژادی و جنسیتی در مدل‌ها
• 70. اطمینان از عدم ترویج محتوای نامناسب
• 71. روش‌های ارزیابی سوگیری در مدل‌های زبانی
• 72. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی هرس شده
• 73. دقت، بازیابی، امتیاز F1
• 74. معیارهای خاص برای وظایف پردازش زبان طبیعی
• 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی فارسی هرس شده
• 76. ابزارها و فریم‌ورک‌های مرتبط با هرس
• 77. TensorFlow Model Optimization Toolkit
• 78. PyTorch Pruning Libraries
• 79. ONNX Runtime
• 80. ابزارهای ارزیابی و تحلیل مدل‌های زبانی
• 81. ملاحظات اخلاقی در توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 82. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل‌ها
• 83. شفافیت در فرآیند هرس و فشرده‌سازی
• 84. مدل‌های زبانی کوچک و پایدار برای کاربردهای بلندمدت
• 85. راهکارهای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های هرس شده
• 86. مطالعه موردی: هرس مدل زبانی X برای کاربرد Y
• 87. نتایج و درس‌های آموخته از پروژه
• 88. آینده پژوهش در زمینه هرس مدل‌های زبانی
• 89. پیشرفت‌های جدید در تکنیک‌های فشرده‌سازی
• 90. نقش هرس در دستیابی به هوش مصنوعی پایدار
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده