MAPress
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته

تگ‌ها: LLM quantization بهینه سازی مدل پردازش زبان طبیعی تکنیک های پیشرفته فشرده سازی مدل کوانتیزاسیون مدل زبانی مدل های 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: ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته

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. مبانی نظری کوانتیزاسیون
  • 3. انواع دقت‌های عددی در یادگیری ماشین
  • 4. کوانتیزاسیون کامل (Full Precision Quantization)
  • 5. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
  • 6. کوانتیزاسیون ترنری (Ternary Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون باینری (Binary Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون ثابت (Fixed-Point Quantization)
  • 9. کوانتیزاسیون شناور (Floating-Point Quantization)
  • 10. کوانتیزاسیون بدون اتلاف (Lossless Quantization)
  • 11. کوانتیزاسیون با اتلاف (Lossy Quantization)
  • 12. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 13. کوانتیزاسیون مبتنی بر کالیبراسیون (Calibration-Based Quantization)
  • 14. کوانتیزاسیون مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-Based Quantization)
  • 15. کوانتیزاسیون مبتنی بر داده‌های نمونه (Representative Dataset Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون در سطح تنسور (Tensor-Level Quantization)
  • 17. کوانتیزاسیون در سطح کانال (Channel-Level Quantization)
  • 18. کوانتیزاسیون در سطح وزن (Weight-Level Quantization)
  • 19. کوانتیزاسیون در سطح فعال‌سازی (Activation-Level Quantization)
  • 20. کوانتیزاسیون ناهمگن (Asymmetric Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون همگن (Symmetric Quantization)
  • 22. کوانتیزاسیون وزنی (Weight Quantization)
  • 23. کوانتیزاسیون فعال‌سازی (Activation Quantization)
  • 24. نقش فعال‌سازی‌ها در کوانتیزاسیون
  • 25. تکنیک‌های کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 26. مزایای کوانتیزاسیون در حین آموزش
  • 27. چالش‌های کوانتیزاسیون در حین آموزش
  • 28. بهینه‌سازی فرآیند آموزش برای کوانتیزاسیون
  • 29. شبکه‌های عصبی کوانتیزه شده
  • 30. معماری‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 31. ترانسفورمرها و نقش آن‌ها در LLMs
  • 32. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 33. کوانتیزاسیون مدل‌های ترانسفورمر
  • 34. کوانتیزاسیون لایه‌های توجه
  • 35. کوانتیزاسیون لایه‌های فیدفوروارد
  • 36. کوانتیزاسیون امبدینگ‌ها (Embeddings)
  • 37. کوانتیزاسیون خروجی مدل
  • 38. ابزارهای کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 39. TensorFlow Lite Quantization
  • 40. PyTorch Mobile Quantization
  • 41. ONNX Runtime Quantization
  • 42. TensorRT Quantization
  • 43. NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVIDIA DLA)
  • 44. ARM Compute Library
  • 45. Qualcomm Neural Processing SDK
  • 46. Intel OpenVINO Toolkit
  • 47. ابزارهای متن‌باز برای کوانتیزاسیون
  • 48. مقایسه ابزارهای کوانتیزاسیون
  • 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 50. معیارهای ارزیابی دقت (Accuracy Metrics)
  • 51. معیارهای ارزیابی سرعت (Speed Metrics)
  • 52. معیارهای ارزیابی حجم مدل (Model Size Metrics)
  • 53. معیارهای ارزیابی مصرف حافظه (Memory Usage Metrics)
  • 54. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 55. کاهش دقت ناشی از کوانتیزاسیون
  • 56. تکنیک‌های کاهش افت دقت
  • 57. بهبود دقت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 58. کوانتیزاسیون و بهره‌وری محاسباتی
  • 59. کوانتیزاسیون و مصرف انرژی
  • 60. کاربرد کوانتیزاسیون در دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 61. محدودیت‌های سخت‌افزاری و کوانتیزاسیون
  • 62. بهینه‌سازی کوانتیزاسیون برای سخت‌افزارهای خاص
  • 63. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل
  • 64. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 65. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش عصبی (NPU)
  • 66. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 67. فشرده‌سازی مدل بدون کوانتیزاسیون
  • 68. ترکیب کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی
  • 69. کوانتیزاسیون و کاربردهای واقعی
  • 70. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در عمل
  • 71. چالش‌های استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
  • 72. مطالعات موردی کوانتیزاسیون LLMs
  • 73. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید متن
  • 74. کوانتیزاسیون مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 75. کوانتیزاسیون مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 76. کوانتیزاسیون مدل‌های پاسخ به پرسش
  • 77. کوانتیزاسیون مدل‌های تحلیل احساسات
  • 78. کوانتیزاسیون مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 79. کوانتیزاسیون مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 80. کوانتیزاسیون مدل‌های تشخیص رابطه
  • 81. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید کد
  • 82. کوانتیزاسیون مدل‌های تولید محتوا
  • 83. کوانتیزاسیون مدل‌های چت‌بات‌های هوشمند
  • 84. کوانتیزاسیون و ملاحظات امنیتی
  • 85. کوانتیزاسیون و حریم خصوصی داده‌ها
  • 86. کوانتیزاسیون و پایداری مدل
  • 87. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 88. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 89. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 90. کوانتیزاسیون مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-based Quantization)
  • 91. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 92. کوانتیزاسیون با الهام از زیست‌شناسی
  • 93. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
  • 94. کوانتیزاسیون برای مدل‌های توالی به توالی
  • 95. کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مصرف منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته کوانتیزاسیون
  • 97. کوانتیزاسیون با استفاده از ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices)
  • 98. کوانتیزاسیون مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Tree-based Quantization)
  • 99. کوانتیزاسیون با استفاده از کوانتایزرهای یادگیرنده (Learned Quantizers)
  • 100. کوانتیزاسیون با محدودیت‌های سخت‌افزاری خاص

📚 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.