فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین در تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی (Model Merging) و معماری‌های تخصصی (MoE) برای کاربردهای صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در تلفیق مدل‌های هوش مصنوعی (Model Merging) و معماری‌های تخصصی (MoE) برای کاربردهای صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: بهینه‌سازی و ارتقای کارایی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در ادغام مدل‌های هوش مصنوعی
• 2. بررسی چالش‌های محاسباتی در مدل‌های زبانی بزرگ تک‌منظوره
• 3. معرفی معماری ترکیبی متخصصان (Mixture of Experts)
• 4. مزایای بهره‌وری انرژی و توان عملیاتی در معماری‌های MoE
• 5. ساختار لایه‌های مسیریاب (Router) در انتخاب متخصصان
• 6. تحلیل عملکرد مدل‌های Sparse در مقایسه با مدل‌های Dense
• 7. مبانی تئوری تلفیق مدل‌ها (Model Merging) برای بهبود کارایی
• 8. روش‌های میانگین‌گیری وزنی در فضای پارامترهای مدل
• 9. تکنیک‌های ادغام مدل‌های تخصصی با رویکرد Task Arithmetic
• 10. بررسی روش SLERP در ترکیب فضای پنهان مدل‌های زبانی
• 11. تکنیک TIES-Merging برای کاهش تداخل پارامترها در ادغام
• 12. روش DARE برای حذف وزن‌های اضافی و بهبود دقت مدل ادغام‌شده
• 13. آموزش گام‌به‌گام ترکیب مدل‌های متن‌باز با رویکرد Mergekit
• 14. استراتژی‌های انتخاب مدل‌های پایه برای فرآیند ادغام
• 15. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی GPU در زمان استنتاج مدل‌های ترکیبی
• 16. تطبیق‌دهی حوزه‌ای (Domain Adaptation) از طریق ترکیب مدل‌های تخصصی
• 17. ارزیابی کیفی و کمی مدل‌های ادغام‌شده با بنچمارک‌های استاندارد
• 18. روش‌های کاهش اثر فراموشی فاجعه‌بار در مدل‌های ترکیبی
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های MoE برای کاربردهای صنعتی با تأخیر کم
• 20. بهینه‌سازی توزیع بار در خوشه‌های پردازشی برای مدل‌های بزرگ
• 21. راهکارهای فشرده‌سازی مدل پس از فرآیند ادغام (Quantization)
• 22. استفاده از دانش تقطیری (Distillation) برای کوچک‌سازی مدل‌های MoE
• 23. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای محیط‌های عملیاتی
• 24. مانیتورینگ و عیب‌یابی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط تولید
• 25. ارائه راهکارهای بومی برای شخصی‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از ادغام
• 26. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و راهکارهای مدیریت منابع
• 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) پس از ادغام مدل‌ها
• 28. مدیریت نسخه و مستندسازی در چرخه‌ی حیات مدل‌های ترکیبی
• 29. تلفیق مدل‌های چندوجهی (Multimodal) با استفاده از معماری‌های تخصصی
• 30. اصول اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در استفاده از داده‌های آموزشی
• 31. به‌کارگیری یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های MoE
• 32. ارزیابی تاب‌آوری مدل در برابر ورودی‌های خارج از توزیع
• 33. روش‌های کاهش توهم (Hallucination) در مدل‌های ادغام‌شده
• 34. آینده‌نگری در معماری‌های ترکیبی و هوش مصنوعی مولد
• 35. پروژه‌های عملیاتی: طراحی یک سیستم پرسش و پاسخ تخصصی با ترکیب مدل‌ها