کتاب صوتی E$^3$-Pruner: هرس‌سازی لایه‌های LLM برای استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره E$^3$-Pruner: هرس‌سازی لایه‌های LLM برای استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد

موضوع کلی: بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

موضوع میانی: تکنیک‌های هرس‌سازی (Pruning) لایه‌ها در مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عصر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 2. چالش‌های محاسباتی و هزینه‌های استقرار LLM‌ها
• 3. مفهوم بهینه‌سازی و فشرده‌سازی مدل‌ها
• 4. مروری بر تکنیک‌های فشرده‌سازی: هرس‌سازی، کوانتیزاسیون و تقطیر دانش
• 5. تمرکز بر هرس‌سازی (Pruning): چرا یک تکنیک کلیدی است؟
• 6. انواع هرس‌سازی: ساختاریافته در مقابل غیرساختاریافته
• 7. آشنایی با هرس‌سازی لایه‌ها: یک رویکرد ساختاریافته قدرتمند
• 8. اهداف دوره: دستیابی به استقرار موثر، اقتصادی و کارآمد
• 9. معرفی مقاله E$^3$-Pruner و فلسفه اصلی آن
• 10. سه اصل کلیدی E$^3$-Pruner: کارآمدی، اقتصاد و اثربخشی
• 11. مبانی معماری ترانسفورمرها
• 12. نقش لایه‌های خودتوجهی (Self-Attention)
• 13. نقش لایه‌های شبکه پیشخور (Feed-Forward Networks)
• 14. اهمیت اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections) و نرمال‌سازی لایه‌ها
• 15. چرا حذف لایه‌ها چالش‌برانگیز است؟ وابستگی متقابل لایه‌ها
• 16. مروری بر روش‌های پیشین هرس‌سازی لایه‌ها (مانند LayerDrop)
• 17. محدودیت‌های روش‌های سنتی: نیاز به بازآموزی گسترده
• 18. هزینه‌های بالای جستجو برای یافتن بهترین زیرمجموعه لایه‌ها
• 19. معیارهای اهمیت‌سنجی سنتی: مبتنی بر وزن و فعال‌سازی
• 20. چالش هرس‌سازی بدون افت شدید عملکرد (Catastrophic Forgetting)
• 21. اصل اول: اثربخشی (Effectiveness) - حفظ عملکرد مدل
• 22. اصل دوم: اقتصاد (Economy) - کاهش هزینه‌های محاسباتی فرآیند هرس‌سازی
• 23. اصل سوم: کارآمدی (Efficiency) - افزایش سرعت استنتاج مدل نهایی
• 24. نوآوری کلیدی E$^3$-Pruner: تخمین اهمیت لایه‌ها بدون نیاز به آموزش
• 25. مفهوم اهمیت‌سنجی وظیفه‌-آگاه (Task-Aware) در مقابل وظیفه‌-ناآگاه (Task-Agnostic)
• 26. چرا رویکرد وظیفه‌-ناآگاه E$^3$-Pruner اقتصادی است؟
• 27. معیار اهمیت‌سنجی پیشنهادی: ارتباط با گرادیان خطا
• 28. ایده اصلی: تقریب گرادیان بدون انجام پس‌انتشار (Backpropagation)
• 29. تحلیل ریاضی: فرمول‌بندی معیار اهمیت لایه‌ها
• 30. نحوه محاسبه اهمیت برای لایه‌های خودتوجهی
• 31. نحوه محاسبه اهمیت برای لایه‌های شبکه پیشخور
• 32. یکپارچه‌سازی و نرمال‌سازی امتیازات اهمیت در کل مدل
• 33. الگوریتم گام به گام E$^3$-Pruner برای انتخاب لایه‌ها
• 34. استراتژی هرس‌سازی: یک‌باره (One-shot) در مقابل تکراری (Iterative)
• 35. فاز اول: محاسبه اهمیت لایه‌ها (Importance Estimation)
• 36. آماده‌سازی محیط کدنویسی: کتابخانه‌های PyTorch و Transformers
• 37. بارگذاری یک مدل زبان بزرگ از پیش آموزش‌دیده (مثلاً Llama یا BERT)
• 38. بررسی ساختار مدل: پیمایش و شناسایی لایه‌ها
• 39. پیاده‌سازی تابع محاسبه امتیاز اهمیت بر اساس E$^3$-Pruner
• 40. اجرای کد برای استخراج امتیاز اهمیت تمام لایه‌ها
• 41. تجسم (Visualization) امتیازات اهمیت لایه‌ها
• 42. فاز دوم: حذف لایه‌ها (Layer Removal)
• 43. پیاده‌سازی تابع حذف لایه‌ها با حفظ ساختار مدل
• 44. مدیریت اتصالات باقی‌مانده پس از حذف لایه
• 45. اجرای هرس‌سازی بر اساس امتیازات محاسبه‌شده
• 46. ذخیره‌سازی معماری مدل هرس‌شده
• 47. مقایسه تعداد پارامترها قبل و بعد از هرس‌سازی
• 48. چالش بازیابی عملکرد پس از هرس‌سازی
• 49. معرفی تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
• 50. تمرکز بر LoRA (Low-Rank Adaptation) به عنوان روش بازیابی
• 51. چرا LoRA برای بازیابی پس از هرس‌سازی مناسب است؟
• 52. فاز سوم: بازیابی سریع (Fast Recovery)
• 53. پیکربندی LoRA برای مدل هرس‌شده
• 54. انتخاب مجموعه داده مناسب برای فرآیند تنظیم دقیق کوتاه
• 55. اجرای فرآیند تنظیم دقیق با LoRA
• 56. ادغام وزن‌های LoRA با مدل پایه هرس‌شده
• 57. ارزیابی اولیه عملکرد مدل بازیابی‌شده
• 58. معیارهای ارزیابی عملکرد: Perplexity و دقت در وظایف پایین‌دستی
• 59. معیارهای ارزیابی کارآمدی: سرعت استنتاج (Latency) و توان پردازشی (Throughput)
• 60. معیارهای ارزیابی اقتصادی: مصرف حافظه (VRAM) و کاهش FLOPs
• 61. برپایی چارچوب ارزیابی (Evaluation Harness)
• 62. ارزیابی مدل اصلی (Baseline)
• 63. ارزیابی مدل هرس‌شده قبل از بازیابی
• 64. ارزیابی مدل نهایی پس از بازیابی با LoRA
• 65. مقایسه نتایج: تحلیل توازن بین فشرده‌سازی و عملکرد
• 66. تحلیل نتایج: کدام لایه‌ها بیشتر حذف می‌شوند؟ (لایه‌های ابتدایی، میانی یا انتهایی)
• 67. مطالعه موردی اول: هرس‌سازی یک مدل Encoder-only مانند BERT
• 68. مطالعه موردی دوم: هرس‌سازی یک مدل Decoder-only مانند Llama-2
• 69. مطالعه موردی سوم: هرس‌سازی یک مدل Encoder-Decoder مانند T5
• 70. ترکیب هرس‌سازی لایه‌ها با کوانتیزاسیون (Quantization)
• 71. هم‌افزایی E$^3$-Pruner با روش‌های کوانتیزاسیون مانند GPTQ و AWQ
• 72. ترکیب هرس‌سازی لایه‌ها با تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 73. هرس‌سازی تطبیقی: انتخاب دینامیک لایه‌ها در زمان استنتاج
• 74. کاربرد E$^3$-Pruner برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 75. بررسی تاثیر هرس‌سازی بر قابلیت‌های خاص LLM (مانند استدلال ریاضی)
• 76. تحلیل تاثیر هرس‌سازی بر ایمنی و سوگیری (Bias) مدل
• 77. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص (CPU, Edge Devices)
• 78. محدودیت‌های روش E$^3$-Pruner و زمینه‌های بهبود
• 79. روندهای آینده در فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
• 80. خلاصه متدولوژی E$^3$-Pruner: از تئوری تا عمل
• 81. مرور بر بهترین شیوه‌ها برای اعمال هرس‌سازی لایه‌ها
• 82. نقشه راه برای انتخاب نرخ هرس‌سازی مناسب
• 83. پروژه نهایی: هرس‌سازی یک LLM برای یک کاربرد مشخص
• 84. ارائه و تحلیل نتایج پروژه نهایی
• 85. منابع بیشتر برای یادگیری عمیق‌تر
• 86. مسیرهای شغلی در حوزه بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 87. جمع‌بندی نهایی و نکات پایانی دوره