کتاب صوتی کشف معمار‌ی‌های الاستیک: ساخت مدل‌های زبانی فشرده و قدرتمند با جستجوی عصبی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف معمار‌ی‌های الاستیک: ساخت مدل‌های زبانی فشرده و قدرتمند با جستجوی عصبی

موضوع کلی: مدل‌های زبانی بزرگ و روش‌های بهینه‌سازی آنها

موضوع میانی: جستجوی معماری عصبی (NAS) برای مدل‌های زبانی کارآمد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. اهمیت کارایی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مقدمه‌ای بر جستجوی معماری عصبی (NAS)
• 5. انواع جستجوی معماری عصبی
• 6. چالش‌های NAS برای مدل‌های زبانی
• 7. مقاله "Elastic Architecture Search for Efficient Language Models" - نمای کلی
• 8. مفهوم معماری‌های الاستیک
• 9. مزایای معماری‌های الاستیک
• 10. تفاوت معماری‌های الاستیک با معماری‌های ثابت
• 11. مبانی شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 12. اجزای اصلی ترنسفورمر: مکانیزم توجه
• 13. اجزای اصلی ترنسفورمر: لایه‌های Feed-Forward
• 14. اجزای اصلی ترنسفورمر: لایه‌های نرمال‌سازی
• 15. اجزای اصلی ترنسفورمر: اتصالات باقی‌مانده (Residual Connections)
• 16. انواع مختلف ترنسفورمرهای اولیه (BERT, GPT)
• 17. چالش‌های بهینه‌سازی اندازه و سرعت ترنسفورمرها
• 18. معرفی مفهوم "عرضه" (Width) و "عمق" (Depth) در معماری‌ها
• 19. تأثیر عرض و عمق بر عملکرد مدل
• 20. معماری‌های الاستیک: جستجو در فضای عرض
• 21. معماری‌های الاستیک: جستجو در فضای عمق
• 22. معماری‌های الاستیک: ترکیب جستجو در عرض و عمق
• 23. چارچوب Elastic Architecture Search (EAS)
• 24. تابع هزینه (Objective Function) در EAS
• 25. معیارهای ارزیابی در EAS (کارایی، دقت)
• 26. فضای جستجو در EAS
• 27. استراتژی‌های جستجو در EAS
• 28. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در EAS
• 29. آموزش مدل‌های الاستیک
• 30. تنظیم فوق پارامترها (Hyperparameter Tuning) در EAS
• 31. فرایند انتخاب معماری نهایی
• 32. روش‌های کاهش حجم مدل‌های زبانی
• 33. هرس (Pruning) در شبکه‌های عصبی
• 34. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 35. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 36. عوامل تأثیرگذار بر کارایی مدل‌های زبانی
• 37. ارتباط بین معماری و کارایی
• 38. معماری‌های الاستیک و کارایی در زمان اجرا
• 39. معماری‌های الاستیک و کارایی در زمان آموزش
• 40. مدل‌های زبانی کارآمد برای وظایف خاص
• 41. کاربرد EAS در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 42. EAS برای مدل‌های ترجمه ماشینی
• 43. EAS برای مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 44. EAS برای مدل‌های پرسش و پاسخ
• 45. EAS برای مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 46. EAS برای مدل‌های تولید متن
• 47. ارزیابی معماری‌های الاستیک پیدا شده
• 48. مقایسه EAS با روش‌های NAS سنتی
• 49. تحلیل حساسیت معماری‌های الاستیک
• 50. نقش داده‌ها در EAS
• 51. تأثیر اندازه مجموعه داده بر EAS
• 52. تنظیم داده‌ها برای EAS
• 53. انتخاب معماری الاستیک مناسب با توجه به منابع سخت‌افزاری
• 54. مدل‌های الاستیک و محاسبات لبه (Edge Computing)
• 55. مدل‌های الاستیک برای دستگاه‌های موبایل
• 56. مدل‌های الاستیک برای کاربردهای بلادرنگ
• 57. چالش‌های پیاده‌سازی معماری‌های الاستیک
• 58. توسعه چارچوب‌های نرم‌افزاری برای EAS
• 59. کتابخانه‌های مرتبط با EAS
• 60. ابزارهای بصری‌سازی برای EAS
• 61. ارزیابی اخلاقی معماری‌های الاستیک
• 62. سوگیری (Bias) در مدل‌های الاستیک
• 63. شفافیت (Transparency) در EAS
• 64. مباحث پیشرفته در EAS
• 65. جستجوی معماری پویا (Dynamic NAS)
• 66. جستجوی معماری برای مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task)
• 67. جستجوی معماری برای مدل‌های توزیع‌شده
• 68. جستجوی معماری برای مدل‌های با توان محاسباتی محدود
• 69. معماری‌های الاستیک با قابلیت انطباق‌پذیری (Adaptivity)
• 70. نظریه‌های جدید در معماری‌های الاستیک
• 71. آینده پژوهش در EAS
• 72. چالش‌های بازتولید نتایج EAS
• 73. محدودیت‌های مقاله "Elastic Architecture Search for Efficient Language Models"
• 74. پیشنهادات برای تحقیقات آینده بر اساس مقاله
• 75. کاربرد EAS در مدل‌های کوچک‌تر (Small Language Models)
• 76. تأثیر EAS بر مصرف انرژی
• 77. EAS و پایداری (Sustainability) در هوش مصنوعی
• 78. مطالعات موردی (Case Studies) در EAS
• 79. پیاده‌سازی EAS با استفاده از PyTorch
• 80. پیاده‌سازی EAS با استفاده از TensorFlow
• 81. مثال‌های عملی از یافتن معماری‌های الاستیک
• 82. نکات کلیدی برای طراحی یک سیستم EAS
• 83. نکات کلیدی برای آموزش مدل‌های الاستیک
• 84. نکات کلیدی برای ارزیابی مدل‌های الاستیک
• 85. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
• 86. ارتباط EAS با بهینه‌سازی مدل‌های زبانی عمومی
• 87. معماری‌های الاستیک و رویکردهای کم‌نیاز به داده (Few-shot Learning)
• 88. تأثیر EAS بر قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
• 89. نقش EAS در توسعه هوش مصنوعی قابل اعتماد
• 90. ملاحظات مهندسی در پیاده‌سازی EAS
• 91. اتوماسیون در جستجوی معماری
• 92. اهمیت مستندسازی در EAS
• 93. آینده آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از EAS
• 94. راهنمایی برای پروژه‌های دانشجویی مرتبط با EAS
• 95. منابع تکمیلی برای علاقه‌مندان به EAS
• 96. جلسه پرسش و پاسخ و مرور مطالب
• 97. مروری بر مفاهیم کلیدی EAS
• 98. نکات پایانی برای به کارگیری EAS
• 99. ارزیابی نهایی دوره
• 100. توصیه به مقالات مرتبط با EAS