MAPress
کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیک‌ها

کتاب کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ: ابزارها و تکنیک‌ها

تگ‌ها: ابزارهای کوانتیزاسیون بهینه‌سازی مدل پردازش زبان طبیعی تکنیک‌های کوانتیزاسیون فشرده‌سازی مدل کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 تکنیک‌ها

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 مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
  • 3. بررسی معماری‌های مختلف ترنسفورمر
  • 4. مفاهیم پایه‌ی کوانتیزاسیون
  • 5. انواع کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
  • 6. کوانتیزاسیون اعداد صحیح (Integer Quantization)
  • 7. کوانتیزاسیون اعداد ممیز شناور (Floating-Point Quantization)
  • 8. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 9. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 10. کوانتیزاسیون با دقت پایین (Low-Precision Quantization)
  • 11. کوانتیزاسیون هشت بیتی (8-bit Quantization)
  • 12. کوانتیزاسیون چهار بیتی (4-bit Quantization)
  • 13. کوانتیزاسیون دو بیتی (2-bit Quantization)
  • 14. تکنیک‌های کوانتیزاسیون وزن‌ها (Weight Quantization)
  • 15. تکنیک‌های کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌ها (Activation Quantization)
  • 16. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
  • 17. تکنیک‌های مقیاس‌بندی در کوانتیزاسیون
  • 18. استفاده از مقیاس‌های سراسری (Global Scale)
  • 19. استفاده از مقیاس‌های کانال‌به‌کانال (Channel-wise Scale)
  • 20. کوانتیزاسیون لایه‌به‌لایه (Layer-wise Quantization)
  • 21. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 22. اثر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 23. روش‌های ارزیابی تأثیر کوانتیزاسیون
  • 24. تکنیک‌های بازیابی دقت پس از کوانتیزاسیون
  • 25. کالیبراسیون مدل برای کوانتیزاسیون
  • 26. کوانتیزاسیون با استفاده از داده‌های نماینده (Representative Data)
  • 27. کوانتیزاسیون با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 28. فریم‌ورک‌های کوانتیزاسیون: TensorFlow Lite
  • 29. فریم‌ورک‌های کوانتیزاسیون: PyTorch Mobile
  • 30. فریم‌ورک‌های کوانتیزاسیون: ONNX Runtime
  • 31. ابزارهای کوانتیزاسیون اختصاصی سخت‌افزار
  • 32. بهینه‌سازی مدل برای سخت‌افزارهای خاص
  • 33. کوانتیزاسیون برای پردازنده‌های موبایل (CPU)
  • 34. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
  • 35. کوانتیزاسیون برای واحدهای پردازش عصبی (NPU)
  • 36. کوانتیزاسیون برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
  • 37. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 38. چالش‌های کوانتیزاسیون LLMs
  • 39. کوانتیزاسیون مدل‌های ترنسفورمر برای LLMs
  • 40. کوانتیزاسیون مؤثر بر اتنشن (Attention) در LLMs
  • 41. کوانتیزاسیون فعال‌سازی‌های لایه‌های Feed-Forward در LLMs
  • 42. کوانتیزاسیون مدل‌های Llama
  • 43. کوانتیزاسیون مدل‌های GPT
  • 44. کوانتیزاسیون مدل‌های BERT
  • 45. کوانتیزاسیون مدل‌های T5
  • 46. کوانتیزاسیون مدل‌های Mistral
  • 47. کوانتیزاسیون مدل‌های Falcon
  • 48. کوانتیزاسیون مدل‌های PaLM
  • 49. کوانتیزاسیون مدل‌های BLOOM
  • 50. کوانتیزاسیون مدل‌های برای کاربردهای پردازش زبان طبیعی
  • 51. کوانتیزاسیون برای وظایف تولید متن
  • 52. کوانتیزاسیون برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 53. کوانتیزاسیون برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 54. کوانتیزاسیون برای وظایف پاسخ به سوال
  • 55. کوانتیزاسیون برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 56. کوانتیزاسیون برای وظایف تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 57. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ برای دستگاه‌های کم‌توان
  • 58. بهینه‌سازی مصرف حافظه با کوانتیزاسیون
  • 59. کاهش تأخیر (Latency) با کوانتیزاسیون
  • 60. افزایش توان عملیاتی (Throughput) با کوانتیزاسیون
  • 61. ملاحظات امنیتی در کوانتیزاسیون مدل‌های LLM
  • 62. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های LLM
  • 64. ارتباط کوانتیزاسیون با هرس کردن (Pruning) مدل
  • 65. ترکیب کوانتیزاسیون و هرس کردن
  • 66. کوانتیزاسیون پیشرفته (Advanced Quantization Techniques)
  • 67. کوانتیزاسیون با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 68. کوانتیزاسیون مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Quantization)
  • 69. کوانتیزاسیون با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 70. کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization)
  • 71. کوانتیزاسیون ثابت (Static Quantization)
  • 72. کوانتیزاسیون ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
  • 73. کوانتیزاسیون برای مدل‌های کوچک‌تر
  • 74. کاربرد کوانتیزاسیون در مدل‌های تخصصی
  • 75. کوانتیزاسیون برای مدل‌های چندزبانه
  • 76. کوانتیزاسیون مدل‌های LLM در پلتفرم‌های ابری
  • 77. کوانتیزاسیون مدل‌های LLM برای استقرار محلی (On-Premise Deployment)
  • 78. مطالعات موردی (Case Studies) کوانتیزاسیون LLMs
  • 79. آینده کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ
  • 80. کوانتیزاسیون و معماری‌های جدید مدل‌های زبانی
  • 81. کوانتیزاسیون و هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
  • 82. کوانتیزاسیون و اخلاق در هوش مصنوعی
  • 83. بررسی مقایسه‌ای روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 84. راهنمای عملی انتخاب روش کوانتیزاسیون
  • 85. نکات کلیدی برای اجرای موفق کوانتیزاسیون
  • 86. محدودیت‌های فعلی کوانتیزاسیون
  • 87. روندهای پژوهشی آینده در کوانتیزاسیون
  • 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز کوانتیزاسیون LLMs
  • 89. ارزیابی عملکرد کوانتیزه شده در سناریوهای واقعی
  • 90. بهینه‌سازی پارامترهای کوانتیزاسیون
  • 91. کوانتیزاسیون و معماری‌های سخت‌افزاری نسل آینده
  • 92. تأثیر کوانتیزاسیون بر قابلیت اطمینان مدل
  • 93. کوانتیزاسیون و کاربردهای صنعتی LLMs
  • 94. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ در ایران
  • 95. چالش‌ها و فرصت‌های کوانتیزاسیون LLMs در بومی‌سازی

📚 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.