واژهنامه جامع هوش مصنوعی و LLM
دنیای هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) پر از اصطلاحات فنی است که درک دقیق آنها برای هر مهندس یا توسعهدهنده این حوزه ضروری است. فاصله بین یک پروتوتایپ ساده تا سیستمی که در مقیاس تولید (Production) عملکرد قابلاطمینان داشته باشد، اغلب به دانش فنی و درک مشترک از همین مفاهیم بازمیگردد.
اگر به دنبال تسلط بر مباحث بهینهسازی، استقرار و معماریهای پیشرفته هستید، آشنایی با اصطلاحات کلیدی زیر نقطه شروع بسیار خوبی است:
* بهینهسازی آموزش: تکنیکهایی نظیر FSDP برای آموزش مدلهای بزرگ، Flash Attention جهت کاهش بار حافظه، و متدهایی مثل RoPE برای مدیریت توالیهای طولانی.
* تنظیم دقیق (Fine-tuning): روشهای کارآمدی مانند LoRA و QLoRA که اجازه میدهند مدلهای حجیم را با منابع سختافزاری محدود شخصیسازی کنید.
* کوانتایزیشن (Quantization): ابزارهایی مثل GPTQ، AWQ و فرمت GGUF که برای اجرای مدلها روی سختافزارهای معمولی و محلی حیاتی هستند.
* شتابدهی استنتاج: موتورهای عملیاتی نظیر vLLM و TensorRT-LLM که سرعت سرویسدهی مدل را چندین برابر میکنند.
📚 مطالعه با جزئیات بیشتر
August 27, 2026 68 6
