اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های حداکثر مطلق و نقطه صفر

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های حداکثر مطلق و نقطه صفر

تگ‌ها: LLM بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی حداکثر مطلق کوانتیزاسیون مدل زبان بزرگ نقطه صفر هوش مصنوعی هوش مصنوعی عملی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های حداکثر مطلق و نقطه صفر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 6. معماری ترنسفورمرها در LLMs
  • 7. نحوه عملکرد مدل‌های زبان بزرگ
  • 8. کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ
  • 9. چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ
  • 10. مفهوم کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 11. چرا کوانتیزاسیون برای LLMs ضروری است؟
  • 12. فواید کوانتیزاسیون LLMs
  • 13. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های زبان بزرگ
  • 14. کوانتیزاسیون و کاهش حجم مدل
  • 15. کوانتیزاسیون و افزایش سرعت استنتاج
  • 16. کوانتیزاسیون و کاهش مصرف حافظه
  • 17. مفهوم دقت (Precision) در اعداد ممیز شناور
  • 18. مفهوم کوانتیزاسیون به اعداد صحیح
  • 19. انواع کوانتیزاسیون: ثابت و متغیر
  • 20. کوانتیزاسیون ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون متغیر (Floating-Point Quantization)
  • 22. کوانتیزاسیون باینری و ترنری
  • 23. کوانتیزاسیون برداری (Vector Quantization)
  • 24. کوانتیزاسیون تنسوری (Tensor Quantization)
  • 25. روش‌های کوانتیزاسیون: پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 26. روش‌های کوانتیزاسیون: در طول آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 27. مزایا و معایب کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 28. مزایا و معایب کوانتیزاسیون در طول آموزش
  • 29. کوانتیزاسیون بدون افت دقت
  • 30. مفهوم حداکثر مطلق (Absolute Max)
  • 31. نحوه محاسبه حداکثر مطلق
  • 32. کاربرد حداکثر مطلق در کوانتیزاسیون
  • 33. کوانتیزاسیون با استفاده از روش حداکثر مطلق
  • 34. مثال عملی کوانتیزاسیون با حداکثر مطلق
  • 35. اثر حداکثر مطلق بر دقت مدل
  • 36. محدودیت‌های روش حداکثر مطلق
  • 37. کاهش خطای کوانتیزاسیون با حداکثر مطلق
  • 38. بهبود کارایی با حداکثر مطلق
  • 39. مفهوم نقطه صفر (Zero Point)
  • 40. نحوه محاسبه نقطه صفر
  • 41. کاربرد نقطه صفر در کوانتیزاسیون
  • 42. کوانتیزاسیون با استفاده از روش نقطه صفر
  • 43. مثال عملی کوانتیزاسیون با نقطه صفر
  • 44. اثر نقطه صفر بر دقت مدل
  • 45. محدودیت‌های روش نقطه صفر
  • 46. ترکیب حداکثر مطلق و نقطه صفر
  • 47. روش‌های کوانتیزاسیون ترکیبی
  • 48. کوانتیزاسیون تنسور با حداکثر مطلق و نقطه صفر
  • 49. کوانتیزاسیون لایه‌های مختلف مدل
  • 50. کوانتیزاسیون لایه‌های خطی (Linear Layers)
  • 51. کوانتیزاسیون لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
  • 52. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 53. کوانتیزاسیون خروجی مدل
  • 54. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت در لایه‌های مختلف
  • 55. ارزیابی دقت مدل پس از کوانتیزاسیون
  • 56. معیارهای ارزیابی کوانتیزاسیون
  • 57. شاخص‌های ارزیابی دقت (Accuracy Metrics)
  • 58. شاخص‌های ارزیابی سرعت (Speed Metrics)
  • 59. شاخص‌های ارزیابی مصرف حافظه (Memory Metrics)
  • 60. ابزارهای کوانتیزاسیون موجود
  • 61. کتابخانه‌های کوانتیزاسیون در پایتون
  • 62. استفاده از PyTorch برای کوانتیزاسیون
  • 63. استفاده از TensorFlow برای کوانتیزاسیون
  • 64. راهنمای عملی کوانتیزاسیون مدل‌های زبان بزرگ
  • 65. مراحل پیاده‌سازی کوانتیزاسیون
  • 66. تنظیم پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 67. بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 68. اعمال کوانتیزاسیون بر روی یک LLM نمونه
  • 69. کوچک‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 70. فشرده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 71. کاهش پیچیدگی محاسباتی LLMs
  • 72. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های کم‌توان
  • 73. کوانتیزاسیون در موبایل و دستگاه‌های لبه
  • 74. بهینه‌سازی LLMs برای اجرا در سخت‌افزارهای مختلف
  • 75. ملاحظات اخلاقی در کوانتیزاسیون LLMs
  • 76. تأثیر کوانتیزاسیون بر سوگیری‌های مدل
  • 77. حفظ انصاف (Fairness) در مدل‌های کوانتیزه شده
  • 78. شفافیت در فرآیند کوانتیزاسیون
  • 79. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبان بزرگ
  • 80. روش‌های نوین کوانتیزاسیون
  • 81. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Mixed-Precision Quantization)
  • 82. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 83. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری (Learned Quantization)
  • 84. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 85. انتخاب بهترین روش کوانتیزاسیون برای کاربرد خاص
  • 86. پروژه‌های عملی و کاربردی کوانتیزاسیون LLMs
  • 87. بررسی موارد استفاده واقعی از LLMs کوانتیزه شده
  • 88. ارائه نتایج و تحلیل‌ها
  • 89. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 90. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در کوانتیزاسیون LLMs

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.