کتاب پیشبرد مرزهای هرس در مدل‌های زبانی

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 پیشبرد مرزهای هرس در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ و ضرورت کاهش پیچیدگی
  • 2. بنیادین‌سازی مفهوم هرس (Pruning) در شبکه‌های عصبی
  • 3. بررسی الگوریتم‌های هرس مقادیر مطلق (Magnitude Pruning)
  • 4. هرس ساختاری (Structured) در مقابل هرس غیرساختاری (Unstructured)
  • 5. تحلیل تأثیر هرس بر عملکرد و دقت مدل‌های زبانی
  • 6. استراتژی‌های هرس در مراحل آموزش اولیه (Training-Aware Pruning)
  • 7. استراتژی‌های هرس پس از آموزش (Post-Training Pruning)
  • 8. شناسایی و انتخاب وزن‌های کم‌اهمیت با روش‌های آماری
  • 9. الگوریتم‌های هرس مبتنی بر گرادیان و اطلاعات (Gradient-Based Pruning)
  • 10. هرس تدریجی و یافتن نقطه کناری بهینه (Iterative Pruning)
  • 11. معیارها و شاخص‌های ارزیابی کارایی هرس
  • 12. تعادل بین کاهش اندازه مدل و حفظ توانایی استنتاج (Accuracy-Compression Trade-off)
  • 13. بازسازی دقت مدل پس از هرس با روش‌های Fine-Tuning
  • 14. کاهش داده‌های بازآموزش (Knowledge Distillation) در کنار هرس
  • 15. هرس و بهینه‌سازی هسته‌های پردازشی GPU و TPU
  • 16. معماری‌های سخت‌افزاری خاص برای پشتیبانی از مدل‌های کم‌حجم
  • 17. اسپارسیتی پویا و تطبیق‌پذیری مدل‌ها (Dynamic Sparsity)
  • 18. روش‌های هرس مبتنی بر حذف وزن‌های ناکارآمد (Wanda Pruning)
  • 19. هرس یکپارچه برای مدل‌های زبانی در بلوغ کامل (SparseGPT)
  • 20. استراتژی‌های هرس برای مدل‌های ترکیبی و مالتی‌مدا
  • 21. حفظ دانش لغوی و ساختار دستوری پس از هرس
  • 22. مقابله با ازدست رفتن ظرفیت‌های خاص مدل در هرس (Catastrophic Forgetting)
  • 23. کاربردهای عملی هرس در مدل‌های زبانی روی دستگاه‌های لبه (Edge AI)
  • 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از هرس در مدل‌های زبانی
  • 25. هرس در مدل‌های تولید متن و کد (Code LLMs)
  • 26. تکنیک‌های هرس برای افزایش سرعت استنتاج (Inference Latency Reduction)
  • 27. اثرگذاری هرس برای مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 28. بررسی رفتار هرس در لایه‌های Attention و Feed-Forward
  • 29. هرس ماتریس‌های Attention و کاهش هزینه محاسباتی
  • 30. تکنیک‌های ماتریس کم‌رتبه (Low-Rank Approximation) در کنار هرس
  • 31. هرس و کوانتیزاسیون: ترکیب‌بندی بهینه برای فشرده‌سازی
  • 32. تحلیل حساسیت لایه‌ها به هرس (Layer-wise Sensitivity Analysis)
  • 33. شناسایی لایه‌های بحرانی و جلوگیری از هرس بیش از حد (Critical Layer Preservation)
  • 34. روش‌های هرس خودکار با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 35. یادگیری نمونه‌ها برای تعیین سیاست هرس (Sample-Based Pruning)
  • 36. استفاده از شبکه‌های کمکی برای پیش‌بینی اهمیت وزن‌ها
  • 37. هرس در مدل‌های استاتیک در مقابل مدل‌های داینامیک
  • 38. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های هرس پیشرفته در پایگاه‌های داده مختلف
  • 39. تأثیر اندازه دیتاستraining بر مقاومت مدل در برابر هرس
  • 40. هرس و عمومیت (Generalization) در مدل‌های زبانی
  • 41. بررسی نقش هرس در کاهش ترجمه اخلاقی (Bias Reduction)
  • 42. تکنیک‌های هرس برای مدل‌های زبانی در حوزه پزشکی و حقوقی
  • 43. چالش‌های امنیتی و مقاومت در برابر حملات در مدل‌های هرس‌شده
  • 44. هرس و تفسیرپذیری (Interpretability) شبکه‌های عصبی
  • 45. استفاده از نظریه اطلاعات برای معیارگذاری هرس
  • 46. پروتکل‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های هرس‌شده شده
  • 47. ابزارهای نرم‌افزاری و کتابخانه‌ها برای پیاده‌سازی هرس
  • 48. استانداردهای صنعتی برای ارزیابی کارایی مدل‌های فشرده
  • 49. پیاده‌سازی عملی هرس در فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow
  • 50. استراتژی‌های مدیریت حافظه برای مدل‌های زبانی هرس‌شده
  • 51. بهینه‌سازی پیچیدگی محاسباتی O(n) در لایه‌های هرس‌شده
  • 52. نقش هرس در توسعه مدل‌های زبانی کم‌هزینه
  • 53. بررسی محدودیت‌های فعلی و آینده هرس در مدل‌های زبانی
  • 54. پروتکل‌های اشتراک‌گذاری دانش بین مدل‌های هرس‌شده مختلف
  • 55. هرس و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در زبان طبیعی

📚 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.