این اسلاید به توضیح مفاهیم اساسی و تکنیکهای کلیدی در مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) میپردازد. از جمله این مفاهیم میتوان به پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین، و مدلهای ترنسفورمر اشاره کرد. همچنین، به تکنیکهایی مانند توکنسازی، توجه خود (Self-Attention)، و روشهای پیشرفتهای مانند چند لایه توجه (Multi-Head Attention) پرداخته میشود. این اسلاید تأکید دارد که مدلهای LLM از شبکههای عصبی پیچیده برای پردازش دادههای زبانی استفاده میکنند. در نهایت، این مفاهیم به درک بهتر نحوه عملکرد و پردازش دادهها در این مدلها کمک میکند.
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.
این اسلاید به توضیح تکنیکهای مختلف برای بهینهسازی پردازش در مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) میپردازد. یکی از تکنیکها، **Decoding Speculative** است که به مدلها این امکان را میدهد که چند توکن را بهطور همزمان پیشبینی کنند تا زمان پردازش کاهش یابد. **Prefix Caching** هم به مدل کمک میکند تا توکنهای قبلی را ذخیره کرده و از آنها برای تسریع تولید توکنهای جدید استفاده کند. همچنین، **Chunked Attention** ورودیها را به قطعات کوچکتر تقسیم میکند تا پیچیدگی محاسباتی کاهش یابد. این تکنیکها باعث افزایش سرعت، کاهش مصرف حافظه، و بهبود کارایی سیستمهای LLM میشوند.
