اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی LLMs برای کارایی و دقت در تسک‌های پیچیده

کتاب بهینه‌سازی LLMs برای کارایی و دقت در تسک‌های پیچیده

تگ‌ها: AI fine-tuning LLM NLP ارزیابی LLM بهینه‌سازی دقت بهینه‌سازی کارایی بهینه‌سازی مدل زبانی تقطیر دانش فارسی کاهش حجم مدل کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی 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 LLMs برای کارایی و دقت در تسک‌های پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی LLMs**

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی LLM‌ها: ضرورت و چالش‌ها
  • 2. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: دقت، سرعت، و هزینه
  • 3. بررسی روش‌های ارزیابی خودکار LLM‌ها
  • 4. ارزیابی انسانی LLM‌ها: روش‌ها و ملاحظات
  • 5. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی LLM‌ها
  • 6. تحلیل خطا در LLM‌ها: شناسایی نقاط ضعف
  • 7. روش‌های کاهش حجم مدل (Model Compression)
  • 8. کوانتیزاسیون (Quantization): اصول و تکنیک‌ها
  • 9. هرس (Pruning): حذف اتصالات غیرضروری
  • 10. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): انتقال یادگیری از مدل بزرگ به کوچک
  • 11. بهینه‌سازی معماری مدل: انتخاب لایه‌ها و بلوک‌ها
  • 12. بهینه‌سازی توالی‌سازی (Sequence Optimization) برای LLM‌ها
  • 13. استفاده از معماری‌های کم‌هزینه (Low-Rank Adaptation - LoRA)
  • 14. بهینه‌سازی توجه (Attention Mechanism): Sparse Attention و Linear Attention
  • 15. بهینه‌سازی آموزش: Batch Size و Learning Rate
  • 16. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF)
  • 17. استفاده از تکنیک‌های Fine-tuning برای بهبود عملکرد
  • 18. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف خاص (Domain-Specific Optimization)
  • 19. بهینه‌سازی LLM‌ها برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 20. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU) برای بهینه‌سازی
  • 21. بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLM‌ها
  • 22. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelism) در آموزش و استنتاج
  • 23. Pipeline Parallelism و Tensor Parallelism
  • 24. بهینه‌سازی حافظه (Memory Optimization) برای LLM‌ها
  • 25. استفاده از Offloading برای مدیریت حافظه
  • 26. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization)
  • 27. بهینه‌سازی LLM‌ها در محیط‌های لبه‌ای (Edge Computing)
  • 28. بهینه‌سازی LLM‌ها برای پاسخگویی سریع (Low Latency)
  • 29. بهینه‌سازی LLM‌ها برای پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 30. استفاده از تکنیک‌های Caching برای بهبود عملکرد
  • 31. بهینه‌سازی LLM‌ها با استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی (TensorRT, ONNX Runtime)
  • 32. بهینه‌سازی LLM‌ها برای استقرار در ابر (Cloud Deployment)
  • 33. استفاده از Auto-tuning برای یافتن بهترین تنظیمات
  • 34. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف تولید متن (Text Generation)
  • 35. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف طبقه‌بندی متن (Text Classification)
  • 36. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف پاسخ به سوال (Question Answering)
  • 37. بررسی ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ LLM‌ها
  • 38. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف ترجمه ماشینی
  • 39. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف خلاصه‌سازی متن
  • 40. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف تولید کد
  • 41. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف استدلال (Reasoning)
  • 42. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف مکالمه (Dialogue)
  • 43. بهینه‌سازی LLM‌ها برای وظایف خلاقانه (Creative Tasks)
  • 44. استفاده از Knowledge Graphها برای بهبود عملکرد LLM‌ها
  • 45. بهینه‌سازی LLM‌ها با استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
  • 46. بهینه‌سازی LLM‌ها با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 47. بهینه‌سازی LLM‌ها برای مقابله با داده‌های نویزی (Noisy Data)
  • 48. بهینه‌سازی LLM‌ها برای مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 49. بهینه‌سازی LLM‌ها برای حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Optimization)
  • 50. بررسی ترندهای جدید در بهینه‌سازی LLM‌ها

📚 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.