کتاب صوتی راهکارهای نوین افزایش سرعت و بهره‌وری مدل‌های زبانی با روش SparseGPT

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین افزایش سرعت و بهره‌وری مدل‌های زبانی با روش SparseGPT

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. ساختار معماری ترنسفورمر و چالش‌های محاسباتی
• 3. محدودیت‌های سخت‌افزاری در اجرای مدل‌های زبانی حجیم
• 4. آشنایی با مفاهیم پراکندگی در شبکه‌های عصبی
• 5. تفاوت میان هرس کردن ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 6. نقش فشرده‌سازی در کاهش توان مصرفی پردازنده‌ها
• 7. مروری بر روش‌های کلاسیک هرس کردن وزن‌ها
• 8. مبانی ریاضی روش پراکندگی بهینه SparseGPT
• 9. تحلیل ماتریس هسین در بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 10. الگوریتم بازسازی وزن‌ها پس از حذف اتصالات
• 11. تکنیک‌ حذف یک‌باره وزن‌ها در لایه‌های مدل
• 12. ارزیابی پایداری مدل پس از اعمال روش‌های بهینه‌سازی
• 13. روش‌های جبران افت دقت در مدل‌های فشرده‌شده
• 14. تطبیق پارامترهای SparseGPT با معماری‌های مختلف ترنسفورمر
• 15. بررسی تأثیر دقت محاسباتی بر کارایی مدل‌های هرس‌شده
• 16. بهینه‌سازی حافظه گرافیکی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. تکنیک‌های کوانتیزاسیون هم‌زمان با هرس کردن
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم SparseGPT با استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز
• 19. مدیریت حافظه در عملیات ضرب ماتریسی پراکنده
• 20. بهینه‌سازی هسته‌های محاسباتی برای اجرای مدل‌های فشرده
• 21. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل بر اساس معیارهای علمی
• 22. آزمون‌های صحت‌سنجی خروجی مدل پس از بهینه‌سازی
• 23. مقایسه سرعت استنتاج در مدل‌های اصلی و بهینه‌شده
• 24. بررسی تأثیر طول پنجره متنی بر کارایی مدل‌های پراکنده
• 25. استراتژی‌های استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورهای پردازش هوش مصنوعی
• 27. ملاحظات امنیتی و حفظ یکپارچگی مدل‌های بهینه‌شده
• 28. تجزیه و تحلیل تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های بزرگ
• 29. راهکارهای مقیاس‌پذیری مدل‌های بهینه‌شده در مقیاس صنعتی
• 30. آینده هوش مصنوعی کارآمد و مسیر توسعه مدل‌های سبک
• 31. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج بهینه‌سازی مدل
• 32. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری مدل‌های زبانی هوشمند
• 33. پروژه عملی: پیاده‌سازی SparseGPT روی یک مدل متن‌باز
• 34. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند هرس کردن
• 35. بهینه‌سازی مدل‌های تخصصی حوزه‌های فنی و مهندسی
• 36. ارزیابی نهایی و استانداردهای کیفی مدل‌های بهینه‌شده