اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای بهینه‌سازی و افزایش سرعت آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با معماری MoE (بر مبنای رویکردهای Lina)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای بهینه‌سازی و افزایش سرعت آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با معماری MoE (بر مبنای رویکردهای Lina)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: محاسبات توزیع‌شده و پردازش موازی در یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از معماری مدل‌های آمیخته متخصصان
• 2. آشنایی با ساختار و اجزای معماری MoE در مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. چالش‌های محاسباتی و محدودیت‌های حافظه در آموزش مدل‌های عظیم
• 4. مروری بر مفاهیم پردازش موازی و محاسبات توزیع‌شده
• 5. آشنایی با زیرساخت‌های سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های مدرن
• 6. معرفی رویکرد Lina در بهینه‌سازی آموزش مدل‌های توزیع‌شده
• 7. بررسی سازوکار تخصیص پویا و مدیریت متخصصان در معماری MoE
• 8. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی مدل و داده در محیط‌های کلاستر
• 9. مدیریت حافظه در استنتاج مدل‌های زبانی با مقیاس بالا
• 10. تکنیک‌های کاهش سربار ارتباطی در خوشه‌های محاسباتی
• 11. بررسی الگوریتم‌های زمان‌بندی برای توزیع بار کاری میان پردازنده‌ها
• 12. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در لایه‌های MoE
• 13. پیاده‌سازی مکانیزم‌های مسیریابی هوشمند برای متخصصان شبکه
• 14. روش‌های کاهش زمان انتظار در پردازش‌های موازی ناهمگام
• 15. تحلیل گلوگاه‌های شبکه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 16. راهکارهای کاهش اثرات تاخیر در ارتباطات بین‌گرهی
• 17. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات توزیع‌شده هوش مصنوعی
• 18. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌ساز برای توزیع عملیات تانسوری
• 19. بررسی مدل‌های حافظه اشتراکی و توزیع‌شده در سیستم‌های بزرگ
• 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی پارامترها برای تسریع در استنتاج
• 21. مدیریت پایداری و بازیابی خطا در آموزش‌های طولانی‌مدت
• 22. استراتژی‌های پیش‌واکشی داده برای جلوگیری از توقف پردازنده
• 23. ارزیابی کارایی و معیارهای سنجش سرعت در مدل‌های Lina
• 24. مقایسه عملکرد استنتاج MoE در محیط‌های تک‌گرهی و چندگرهی
• 25. راهکارهای مقیاس‌پذیری سیستم‌های آموزشی برای مدل‌های فوق‌بزرگ
• 26. بهینه‌سازی تخصیص منابع در محیط‌های رایانش ابری داخلی
• 27. تکنیک‌های تعادل بار برای جلوگیری از بیکاری پردازنده‌ها
• 28. بررسی چالش‌های هماهنگی میان متخصصان در معماری MoE
• 29. متدولوژی‌های پایش و عیب‌یابی در خوشه‌های محاسباتی
• 30. آینده‌نگری در توسعه معماری‌های توزیع‌شده یادگیری عمیق
• 31. جمع‌بندی و ارائه نقشه راه برای پیاده‌سازی مدل‌های بهینه شده