این اسلاید به معرفی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه آموزش آنها میپردازد. در مرحله آموزش (Training)، مدل با استفاده از حجم زیادی داده آموزش داده میشود تا توانایی پیشبینی توکنهای بعدی را بیاموزد و از طریق backpropagation وزنهای خود را تنظیم کند. در مرحله استنتاج (Inference)، مدل برای پیشبینی یا پاسخدهی به ورودیها استفاده میشود و هیچ یادگیری جدیدی ندارد. اسلاید همچنین تفاوتهای اصلی میان آموزش و استنتاج را بررسی میکند، از جمله هزینههای محاسباتی و سرعت عملکرد. این مراحل بهطور مستقیم بر روی کارایی و دقت مدلهای زبان بزرگ تأثیر میگذارند.
اسلاید آموزشی : مدلهای زبانی بزرگ و تکنیکهای پردازش پیشرفته: از آموزش تا استنتاج
مدلهای زبانی بزرگ و تکنیکهای پردازش پیشرفته: از آموزش تا استنتاج
این اسلاید به توضیح مفاهیم پایه در مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و مراحل مختلف آموزش و استنتاج آنها میپردازد. در مرحله آموزش (Training)، مدل با استفاده از دادههای عظیم آموزش میبیند تا یاد بگیرد چطور برای ورودیهای جدید توکنهای بعدی را پیشبینی کند. این فرآیند با استفاده از روش backpropagation انجام میشود، جایی که مدل از اشتباهات خود یاد میگیرد و وزنها و پارامترهای شبکه عصبی خود را بهینه میکند.
در مرحله استنتاج (Inference)، مدل پس از آموزش برای پیشبینی و تولید پاسخها استفاده میشود. در این مرحله، وزنهای مدل ثابت هستند و هیچ یادگیری جدیدی در آن انجام نمیشود. مدل تنها ورودی جدیدی را دریافت کرده و براساس آن خروجی تولید میکند. به عبارت دیگر، این مرحله تنها به عملکرد مدل بر اساس دادههایی که قبلاً آموزش دیده است، میپردازد.
این اسلاید همچنین تفاوتهای اصلی بین این دو مرحله را از نظر هزینههای محاسباتی و سرعت عملکرد توضیح میدهد. آموزش معمولاً هزینه بیشتری از نظر زمان و منابع میطلبد، زیرا مدل باید روی حجم زیادی از دادهها پردازش شود، در حالی که استنتاج نسبتاً سریعتر است زیرا تنها شامل استفاده از وزنهای ثابت مدل برای تولید خروجی است. این تفاوتها بر روی کارایی و بهرهوری مدلهای زبانی بزرگ تأثیر زیادی دارند.
سعید صفایی
: Keywords
Large Language Models (LLMs), Training, Inference, Large datasets, Token prediction, Backpropagation, Model weights, Neural network, Learning, Network parameters, Input processing, Output generation, Computational cost, Performance speed, Optimization
کلید واژه ها :
مدلهای زبانی بزرگ (LLMs), آموزش (Training), استنتاج (Inference), دادههای عظیم, پیشبینی توکن, backpropagation, وزنهای مدل, شبکه عصبی, یادگیری, پارامترهای شبکه, پردازش ورودی, تولید خروجی, هزینه محاسباتی, سرعت عملکرد, بهینهسازی
مطالب مرتبط :
اسلاید اول: مفاهیم پایه و تکنیکهای کلیدی در مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
اسلاید دوم: مدلهای زبانی بزرگ و تکنیکهای پردازش پیشرفته: از آموزش تا استنتاج
اسلاید سوم: مقیاسبندی خودکار و بهینهسازی سیستمهای مدل زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیکها