کتاب صوتی کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی سختافزارهای محدود
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربردهای کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی سختافزارهای محدود
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Quantization
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی کوانتیزاسیون در یادگیری عمیق
- 2. انواع کوانتیزاسیون: تقریبزنی خطی و غیرخطی
- 3. کوانتیزاسیون عددی: تعیین تعداد بیتها
- 4. کوانتیزاسیون پارامتری: کوانتیزاسیون وزنی و فعالسازی
- 5. روشهای کوانتیزاسیون پیشرفته
- 6. کوانتیزاسیون هشتبیتی (INT8) و کاربردهای آن
- 7. کوانتیزاسیون چهاربیتی (INT4) و چالشهای آن
- 8. کوانتیزاسیون دو بیتی (INT2) و دو سطحی (Binary)
- 9. کوانتیزاسیون بهینهسازی شده برای سختافزار
- 10. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
- 11. کوانتیزاسیون ایستا (Static Quantization)
- 12. کوانتیزاسیون مبتنی بر داده (Data-driven Quantization)
- 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر مدل (Model-based Quantization)
- 14. کوانتیزاسیون ترکیبی (Hybrid Quantization)
- 15. تکنیکهای تنظیم کوانتیزاسیون (Quantization Aware Training - QAT)
- 16. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
- 17. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
- 18. مقیاسبندی و افست در کوانتیزاسیون
- 19. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
- 20. روشهای کاهش افت دقت در کوانتیزاسیون
- 21. نرمالسازی در فرآیند کوانتیزاسیون
- 22. کوانتیزاسیون لایههای کانولوشن
- 23. کوانتیزاسیون لایههای خطی (Dense)
- 24. کوانتیزاسیون لایههای نرمالسازی (Normalization Layers)
- 25. کوانتیزاسیون لایههای فعالسازی (Activation Layers)
- 26. کوانتیزاسیون در معماریهای ترنسفورمر
- 27. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- 28. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای گرافیکی (GPU)
- 29. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای تنسور (TPU)
- 30. کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ روی پردازندههای تخصصی (ASIC)
- 31. استقرار مدلهای زبانی بزرگ روی دستگاههای لبه (Edge Devices)
- 32. کاهش حجم مدل با کوانتیزاسیون
- 33. افزایش سرعت استنتاج (Inference) با کوانتیزاسیون
- 34. کاهش مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
- 35. کاهش مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
- 36. ابزارها و کتابخانههای کوانتیزاسیون
- 37. TensorFlow Lite Quantization
- 38. PyTorch Mobile Quantization
- 39. ONNX Runtime Quantization
- 40. NVIDIA TensorRT Quantization
- 41. Intel OpenVINO Quantization
- 42. Compass Framework for Quantization
- 43. LLM.int8() و کاربردهای آن
- 44. GPTQ (Generative Pre-trained Transformer Quantization)
- 45. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)
- 46. SpQR (Sparse-Quantized Representation)
- 47. ZQuant (Quantization framework for large models)
- 48. بررسی عملکرد مدلهای کوانتیزه شده
- 49. معیارهای ارزیابی مدلهای کوانتیزه شده
- 50. دقت (Accuracy)، F1-Score، Precision، Recall
- 51. سرعت استنتاج (Inference Latency)
- 52. مصرف حافظه (Memory Footprint)
- 53. مصرف انرژی (Energy Consumption)
- 54. مطالعه موردی: کوانتیزاسیون یک مدل زبانی بزرگ برای کاربرد خاص
- 55. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 56. کوانتیزاسیون در ترجمه ماشینی
- 57. کوانتیزاسیون در خلاصهسازی متن
- 58. کوانتیزاسیون در تولید متن
- 59. کوانتیزاسیون در تحلیل احساسات
- 60. کوانتیزاسیون در پاسخ به پرسش
- 61. کوانتیزاسیون در استنتاج مبتنی بر دانش
- 62. کوانتیزاسیون در مدلهای توزیع شده
- 63. کوانتیزاسیون در یادگیری فدرال (Federated Learning)
- 64. کوانتیزاسیون برای موبایل و دستگاههای کممصرف
- 65. کوانتیزاسیون و مسائل امنیتی
- 66. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیر (Interpretability)
- 67. چالشهای کوانتیزاسیون برای مدلهای کوچک
- 68. چالشهای کوانتیزاسیون برای مدلهای با دقت بالا
- 69. آینده کوانتیزاسیون در استقرار مدلهای بزرگ
- 70. تکنیکهای کوانتیزاسیون نوین
- 71. کوانتیزاسیون نرم (Soft Quantization)
- 72. کوانتیزاسیون ترانسفورماتیو (Transformative Quantization)
- 73. کوانتیزاسیون هوشمند (Intelligent Quantization)
- 74. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- 75. کوانتیزاسیون برای پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
- 76. کوانتیزاسیون برای سیستمهای توکار (Embedded Systems)
- 77. کوانتیزاسیون و بهینهسازی سختافزار
- 78. همکاری بین نرمافزار و سختافزار در کوانتیزاسیون
- 79. استانداردهای کوانتیزاسیون
- 80. راهنمای عملی کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 81. تمرین عملی: کوانتیزاسیون یک مدل پایه
- 82. تمرین عملی: ارزیابی مدل کوانتیزه شده
- 83. تمرین عملی: تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
- 84. تمرین عملی: مقایسه روشهای مختلف کوانتیزاسیون
- 85. تمرین عملی: استقرار مدل کوانتیزه شده روی سختافزار محدود
- 86. بررسی پیشرفتهای اخیر در زمینه کوانتیزاسیون
- 87. مقالات کلیدی در زمینه کوانتیزاسیون LLM
- 88. نکات پیشرفته در کوانتیزاسیون مدلهای زبانی بزرگ
- 89. مدیریت توازن بین دقت و کارایی در کوانتیزاسیون
- 90. آینده کوانتیزاسیون و نقش آن در هوش مصنوعی فراگیر
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفتوآمد هستید، قدم میزنید، استراحت میکنید یا کارهای روزمرهتان را انجام میدهید. محتوای صوتی کمک میکند از این لحظهها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفتوآمد، پیادهروی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربهای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازهای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایدههای تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادتهای شخصیتان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، میتوانید داستانها، آموزشها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتابها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفتوگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعهای از قسمتهای صوتی؛ مناسب برای کشف ایدهها و آشنایی با دیدگاههای گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاههای تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپتاپ
با پخشکننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکتههای مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آنها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتابهای صوتی و پادکستهای آموزشی، دنیای تازهای از ایدهها، روایتها و آموختنیها را به لحظههای خود اضافه کنید.
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرمافزار مورد استفاده بستگی دارد.
تگها:
LLM
Quantization
استقرار مدل
پردازش زبان طبیعی
سخت افزار محدود
کوانتیزاسیون
مدل زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.