کتاب صوتی راهکارهای نوین در فشرده‌سازی و افزایش کارایی مدل‌های BERT (تحلیل تخصصی فرضیه بلیت‌های برنده)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در فشرده‌سازی و افزایش کارایی مدل‌های BERT (تحلیل تخصصی فرضیه بلیت‌های برنده)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 2. آشنایی با ساختار و پارامترهای مدل BERT
• 3. چالش‌های محاسباتی و حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 4. مفهوم فشرده‌سازی مدل در پردازش زبان طبیعی
• 5. بررسی فرضیه بلیت‌های برنده در شبکه‌های عصبی
• 6. اهمیت زیرشبکه‌های پراکنده در مدل‌های بزرگ
• 7. روش‌های هرس کردن شبکه‌های عصبی و کاهش وزن‌ها
• 8. تحلیل تأثیر حذف پارامترهای غیرضروری بر دقت مدل
• 9. فرآیند آموزش تکرار شونده و شناسایی زیرشبکه‌های بهینه
• 10. مقایسه عملکرد مدل‌های کامل با مدل‌های هرس شده
• 11. ریاضیات حاکم بر انتخاب زیرشبکه‌های برنده
• 12. بررسی پایداری وزن‌ها در فرآیند آموزش
• 13. تأثیر نرخ یادگیری بر همگرایی مدل‌های فشرده
• 14. روش‌های تحلیل حساسیت لایه‌ها در ترنسفورمرها
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم هرس ساختاریافته در مدل‌های BERT
• 16. استراتژی‌های بازیابی وزن‌های اولیه (Lottery Ticket Initialization)
• 17. نقش ماسک‌گذاری وزن‌ها در بهینه‌سازی مدل
• 18. ارزیابی کارایی مدل‌های فشرده در وظایف طبقه‌بندی متن
• 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه در محیط‌های عملیاتی
• 20. تکنیک‌های کوانتایزاسیون در کنار هرس کردن مدل
• 21. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در استقرار مدل‌های بزرگ
• 22. روش‌های پیش‌بینی عملکرد زیرشبکه‌ها پیش از آموزش کامل
• 23. تحلیل تجربی فرضیه بلیت‌های برنده بر روی مجموعه‌داده‌های فارسی
• 24. مدیریت پیچیدگی در مدل‌های زبانی با استفاده از تقطیر دانش
• 25. تلفیق روش‌های تقطیر و هرس برای دستیابی به مدل‌های کوچک
• 26. ارزیابی دقت مدل‌های بهینه‌شده در کاربردهای واقعی
• 27. بررسی تأثیر فشرده‌سازی بر زمان استنتاج مدل
• 28. راهکارهای پیاده‌سازی مدل‌های سبک‌سازی شده در سامانه‌های بومی
• 29. چالش‌های انتقال یادگیری در مدل‌های فشرده
• 30. استراتژی‌های پایش و بهبود عملکرد مدل پس از فشرده‌سازی
• 31. بررسی ابزارهای متن‌باز برای تحلیل ساختار مدل‌های BERT
• 32. تکنیک‌های مدیریت منابع در پردازش زبان طبیعی
• 33. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مدل‌های BERT برای زبان فارسی
• 34. اصول اخلاقی و انطباق با استانداردهای بومی در توسعه هوش مصنوعی
• 35. آینده پژوهی در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ