فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی LLMs برای کارایی و دقت در تسک‌های پیچیده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی LLMs برای کارایی و دقت در تسک‌های پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی LLM‌ها: ضرورت و چالش‌ها
• 2. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: دقت، سرعت، و هزینه
• 3. بررسی روش‌های ارزیابی خودکار LLM‌ها
• 4. ارزیابی انسانی LLM‌ها: روش‌ها و ملاحظات
• 5. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی LLM‌ها
• 6. تحلیل خطا در LLM‌ها: شناسایی نقاط ضعف
• 7. روش‌های کاهش حجم مدل (Model Compression)
• 8. کوانتیزاسیون (Quantization): اصول و تکنیک‌ها
• 9. هرس (Pruning): حذف اتصالات غیرضروری
• 10. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): انتقال یادگیری از مدل بزرگ به کوچک
• 11. بهینه‌سازی معماری مدل: انتخاب لایه‌ها و بلوک‌ها
• 12. بهینه‌سازی توالی‌سازی (Sequence Optimization) برای LLM‌ها
• 13. استفاده از معماری‌های کم‌هزینه (Low-Rank Adaptation - LoRA)
• 14. بهینه‌سازی توجه (Attention Mechanism): Sparse Attention و Linear Attention
• 15. بهینه‌سازی آموزش: Batch Size و Learning Rate
• 16. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
• 17. استفاده از تکنیک‌های Fine-tuning برای بهبود عملکرد
• 18. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف خاص (Domain-Specific Optimization)
• 19. بهینه‌سازی LLM‌ها برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 20. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU) برای بهینه‌سازی
• 21. بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLM‌ها
• 22. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelism) در آموزش و استنتاج
• 23. Pipeline Parallelism و Tensor Parallelism
• 24. بهینه‌سازی حافظه (Memory Optimization) برای LLM‌ها
• 25. استفاده از Offloading برای مدیریت حافظه
• 26. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization)
• 27. بهینه‌سازی LLM‌ها در محیط‌های لبه‌ای (Edge Computing)
• 28. بهینه‌سازی LLM‌ها برای پاسخگویی سریع (Low Latency)
• 29. بهینه‌سازی LLM‌ها برای پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 30. استفاده از تکنیک‌های Caching برای بهبود عملکرد
• 31. بهینه‌سازی LLM‌ها با استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی (TensorRT, ONNX Runtime)
• 32. بهینه‌سازی LLM‌ها برای استقرار در ابر (Cloud Deployment)
• 33. استفاده از Auto-tuning برای یافتن بهترین تنظیمات
• 34. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف تولید متن (Text Generation)
• 35. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 36. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف پاسخ به سوال (Question Answering)
• 37. بررسی ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ LLM‌ها
• 38. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف ترجمه ماشینی
• 39. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف خلاصه‌سازی متن
• 40. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف تولید کد
• 41. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف استدلال (Reasoning)
• 42. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف مکالمه (Dialogue)
• 43. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف خلاقانه (Creative Tasks)
• 44. استفاده از Knowledge Graphها برای بهبود عملکرد LLM‌ها
• 45. بهینه‌سازی LLM‌ها با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
• 46. بهینه‌سازی LLM‌ها با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 47. بهینه‌سازی LLM‌ها برای مقابله با داده‌های نویزی (Noisy Data)
• 48. بهینه‌سازی LLM‌ها برای مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 49. بهینه‌سازی LLM‌ها برای حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Optimization)
• 50. بررسی ترندهای جدید در بهینه‌سازی LLM‌ها