اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی

کتاب تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی

تگ‌ها: Long Context Window بهینه سازی مدل زبانی پردازش زبان طبیعی کاهش هزینه محاسباتی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران 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 تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های Long Context Window

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و پنجره زمینه
  • 2. مفهوم پنجره زمینه در مدل‌های زبانی
  • 3. چالش‌های پردازش پنجره زمینه طولانی
  • 4. اهمیت کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 5. انواع مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی
  • 6. معماری ترنسفورمر و پنجره زمینه
  • 7. محدودیت‌های توجه در ترنسفورمرهای استاندارد
  • 8. روش‌های کاهش پیچیدگی توجه (Attention)
  • 9. توجه پراکنده (Sparse Attention)
  • 10. انواع توجه پراکنده: Longformer
  • 11. انواع توجه پراکنده: BigBird
  • 12. انواع توجه پراکنده: Reformer
  • 13. انواع توجه پراکنده: Linformer
  • 14. روش‌های کاهش ابعاد برداری (Vector Dimensionality Reduction)
  • 15. فشرده‌سازی بردارها (Vector Compression)
  • 16. کوانتیزاسیون (Quantization) در مدل‌های زبانی
  • 17. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: 8-bit Quantization
  • 18. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: 4-bit Quantization
  • 19. تکنیک‌های کوانتیزاسیون: Binary Quantization
  • 20. کاهش اندازه مدل از طریق هرس (Pruning)
  • 21. هرس نورون‌ها (Neuron Pruning)
  • 22. هرس اتصالات (Connection Pruning)
  • 23. هرس ساختاریافته (Structured Pruning)
  • 24. ترکیب هرس و کوانتیزاسیون
  • 25. آموزش با پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-Tuning - PEFT)
  • 26. روش LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 27. روش Prefix-Tuning
  • 28. روش P-Tuning
  • 29. روش Adapter-Tuning
  • 30. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 31. تقطیر دانش بین مدل‌های هم‌نوع
  • 32. تقطیر دانش بین مدل‌های ناهم‌نوع
  • 33. تقطیر دانش برای پنجره زمینه طولانی
  • 34. استفاده از حافظه خارجی (External Memory)
  • 35. شبکه‌های حافظه (Memory Networks)
  • 36. مدل‌های بازگشتی با حافظه (Recurrent Memory Networks)
  • 37. مدل‌های حافظه ترنسفورمر
  • 38. معماری‌های هیبریدی برای پنجره زمینه طولانی
  • 39. ترکیب ترنسفورمر و شبکه‌های بازگشتی
  • 40. ترکیب ترنسفورمر و گراف (Graph Neural Networks)
  • 41. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای مدل‌های بزرگ
  • 42. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 43. استفاده از واحد پردازش تنسور (TPU)
  • 44. توزیع محاسبات بین چندین دستگاه
  • 45. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 46. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 47. تکنیک‌های موازی‌سازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
  • 48. بهینه‌سازی زمان اجرا (Runtime Optimization)
  • 49. پیش‌کشیدگی (Caching) در مدل‌های زبانی
  • 50. بهینه‌سازی توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 51. کاربرد الگوریتم‌های تقریبی (Approximate Algorithms)
  • 52. تحلیل پیچیدگی محاسباتی مدل‌های زبانی
  • 53. پیچیدگی محاسباتی توجه (Attention Complexity)
  • 54. پیچیدگی محاسباتی لایه‌های Feed-Forward
  • 55. پیچیدگی محاسباتی لایه‌های Embedding
  • 56. اندازه‌گیری هزینه‌های محاسباتی (Metric Calculation)
  • 57. هزینه حافظه (Memory Cost)
  • 58. هزینه محاسباتی (Computational Cost)
  • 59. زمان اجرا (Inference Time)
  • 60. توان مصرفی (Power Consumption)
  • 61. ارزیابی مدل‌های بهینه‌شده
  • 62. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل
  • 63. ارزیابی مدل‌های فشرده‌شده
  • 64. ارزیابی مدل‌های هرس‌شده
  • 65. ارزیابی مدل‌های تقطیر شده
  • 66. کاربرد پنجره زمینه طولانی در وظایف مختلف
  • 67. خلاصه‌سازی متون طولانی
  • 68. ترجمه ماشینی متون طولانی
  • 69. پاسخ به پرسش در اسناد طولانی
  • 70. تحلیل احساسات در متون حجیم
  • 71. تولید متن خلاقانه با زمینه طولانی
  • 72. مدل‌های زبانی برای تحلیل کد
  • 73. مدل‌های زبانی برای پردازش صدا
  • 74. چالش‌های پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 75. نیاز به دانش تخصصی در پیاده‌سازی
  • 76. هزینه توسعه و نگهداری مدل‌های بهینه‌شده
  • 77. تأثیر بهینه‌سازی بر دقت مدل
  • 78. انتخاب تکنیک بهینه‌سازی مناسب برای هر وظیفه
  • 79. تأثیر حجم داده آموزشی بر بهینه‌سازی
  • 80. ملاحظات امنیتی در مدل‌های بهینه‌شده
  • 81. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ورودی
  • 82. جلوگیری از حملات adversarial
  • 83. استانداردهای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی در ایران
  • 84. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 85. الزامات فنی برای توسعه مدل‌های داخلی
  • 86. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های زبانی
  • 87. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
  • 88. مسئولیت‌پذیری در قبال خروجی مدل
  • 89. آموزش مستمر و به‌روزرسانی دانش
  • 90. مطالعه مقالات جدید در زمینه بهینه‌سازی
  • 91. شرکت در کنفرانس‌ها و کارگاه‌های تخصصی
  • 92. یادگیری از تجربیات عملی در پروژه‌ها
  • 93. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز بهینه‌شده
  • 94. آینده پژوهش در مدل‌های زبانی با پنجره زمینه طولانی
  • 95. توسعه معماری‌های جدید
  • 96. بهبود تکنیک‌های بهینه‌سازی موجود
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی
  • 98. مدل‌های زبانی خودبهینه‌شونده
  • 99. نتیجه‌گیری از مباحث مطرح شده

📚 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.