MAPress
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمایی گام به گام

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمایی گام به گام

تگ‌ها: LLM Quantization بهینه‌سازی مدل هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی فشرده‌سازی مدل کاهش حجم مدل کوانتیزاسیون مدل زبانی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمایی گام به گام

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Quantization

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. چرا کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی مهم است؟
  • 3. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
  • 4. کوانتیزاسیون با دقت ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 5. کوانتیزاسیون با دقت متغیر (Floating-Point Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون خطی (Linear Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون غیرخطی (Non-Linear Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون پارامتری (Parametric Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون غیرپارامتری (Non-Parametric Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 11. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 12. مزایای کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 13. معایب کوانتیزاسیون پس از آموزش
  • 14. مزایای کوانتیزاسیون در حین آموزش
  • 15. معایب کوانتیزاسیون در حین آموزش
  • 16. کوانتیزاسیون وزنی (Weight Quantization)
  • 17. کوانتیزاسیون فعال‌سازی (Activation Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
  • 19. انتخاب مقیاس کوانتیزاسیون (Quantization Scale)
  • 20. انتخاب نقطه صفر کوانتیزاسیون (Quantization Zero-Point)
  • 21. روش‌های کالیبراسیون برای PTQ
  • 22. کالیبراسیون با استفاده از مجموعه داده کوچک
  • 23. کالیبراسیون با استفاده از مجموعه داده آموزشی
  • 24. کالیبراسیون مبتنی بر هیستوگرام
  • 25. کوانتیزاسیون دو بیتی (2-bit Quantization)
  • 26. کوانتیزاسیون سه بیتی (3-bit Quantization)
  • 27. کوانتیزاسیون چهار بیتی (4-bit Quantization)
  • 28. کوانتیزاسیون هشت بیتی (8-bit Quantization)
  • 29. کوانتیزاسیون با دقت بالا (High-Precision Quantization)
  • 30. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
  • 31. تکنیک‌های کاهش خطا در کوانتیزاسیون
  • 32. کوانتیزاسیون متقارن (Symmetric Quantization)
  • 33. کوانتیزاسیون نامتقارن (Asymmetric Quantization)
  • 34. کوانتیزاسیون نرمال شده (Normalized Quantization)
  • 35. کوانتیزاسیون مبتنی بر آنتروپی
  • 36. کوانتیزاسیون مبتنی بر اطلاعات متقابل
  • 37. کوانتیزاسیون لایه‌ای (Layer-wise Quantization)
  • 38. کوانتیزاسیون کانالی (Channel-wise Quantization)
  • 39. کوانتیزاسیون گره‌ای (Node-wise Quantization)
  • 40. کوانتیزاسیون سراسری (Global Quantization)
  • 41. کوانتیزاسیون مدل‌های ترانسفورمر
  • 42. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه (Attention Layers)
  • 43. کوانتیزاسیون لایه‌های پیشخور (Feed-Forward Layers)
  • 44. کوانتیزاسیون لایه‌های جاسازی (Embedding Layers)
  • 45. کوانتیزاسیون لایه‌های خروجی
  • 46. تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 47. تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت استنتاج
  • 48. تأثیر کوانتیزاسیون بر مصرف حافظه
  • 49. ابزارها و کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 50. TensorFlow Lite Quantization
  • 51. PyTorch Quantization
  • 52. ONNX Runtime Quantization
  • 53. NVIDIA TensorRT
  • 54. Quantization Toolkits
  • 55. ارزیابی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 56. معیارهای ارزیابی دقت
  • 57. معیارهای ارزیابی سرعت
  • 58. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه
  • 59. کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص
  • 60. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل
  • 61. کوانتیزاسیون برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
  • 62. کوانتیزاسیون برای سیستم‌های نهفته
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 64. تکنیک‌های پس‌پردازش (Post-processing Techniques)
  • 65. تنظیم دقیق مدل پس از کوانتیزاسیون
  • 66. انتخاب معماری مناسب برای کوانتیزاسیون
  • 67. کوانتیزاسیون و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 68. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن
  • 69. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 70. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 71. کوانتیزاسیون مدل‌های پرسش و پاسخ
  • 72. کوانتیزاسیون مدل‌های تحلیل احساسات
  • 73. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 74. کوانتیزاسیون مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 75. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید کد
  • 76. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید خلاقانه
  • 77. کوانتیزاسیون و امنیت مدل
  • 78. کوانتیزاسیون و قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 79. چالش‌های کوانتیزاسیون در مدل‌های بزرگ
  • 80. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
  • 81. کوانتیزاسیون با دقت بسیار پایین (Ultra-low Precision Quantization)
  • 82. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 83. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 84. کوانتیزاسیون ترکیبی با روش‌های دیگر بهینه‌سازی
  • 85. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 86. کوانتیزاسیون و حذف پارامترهای غیرضروری
  • 87. کوانتیزاسیون و ادغام لایه‌ها
  • 88. کوانتیزاسیون و کاهش وابستگی به سخت‌افزار
  • 89. کوانتیزاسیون برای کاربردهای بلادرنگ
  • 90. کوانتیزاسیون برای پردازش زبان طبیعی در دستگاه
  • 91. کوانتیزاسیون و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 92. تأثیر کوانتیزاسیون بر سوگیری مدل (Bias)
  • 93. کوانتیزاسیون و دسترسی‌پذیری هوش مصنوعی
  • 94. مطالعات موردی موفق کوانتیزاسیون
  • 95. آزمایش‌های عملی کوانتیزاسیون
  • 96. انتخاب بهترین روش کوانتیزاسیون برای یک کاربرد خاص
  • 97. بررسی مقالات پیشرو در حوزه کوانتیزاسیون
  • 98. کاربرد کوانتیزاسیون در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 99. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 100. کوانتیزاسیون و چالش‌های مقیاس‌پذیری

📚 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.