🔍 ‏ بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی در مدل‌های VLM

⚡ ‏ مدل‌های زبانی-تصویری (VLM) با حجم عظیم داده‌های ورودی دست‌وپنجه نرم می‌کنند. در این میان، مقایسه میان دو رویکرد Attention Heatmap و Token Pruning برای افزایش کارایی اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است.

🧠 ‏ تکنیک Token Pruning با شناسایی و حذف توکن‌های کم‌اهمیت در طول پردازش، به کاهش چشمگیر مصرف محاسباتی و افزایش سرعت استنتاج کمک می‌کند. این در حالی است که نقشه‌های توجه (Attention Heatmap) برای تفسیرپذیری و درک بهتر تمرکز مدل روی بخش‌های مختلف تصویر به کار می‌روند.

🚀 ‏ استفاده هوشمندانه از این روش‌ها می‌تواند باعث بهینه‌سازی منابع در مدل‌های سنگین هوش مصنوعی شود. برای مطالعه جزئیات فنی و پیاده‌سازی این تکنیک‌ها می‌توانید به منبع زیر مراجعه کنید.

‏مستندات و بررسی فنی Token Pruning

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Token_Pruning #Attention_Heatmap

‏🚀 مخزن محبوب ساخت LLM از صفر ۱۰۰ هزارتایی شد!

‏مخزن معروف LLMs-from-scratch در گیت‌هاب از مرز ۱۰۰,۰۰۰ ستاره عبور کرد. این پروژه متن‌باز و کاربردی، به علاقه‌مندان کمک می‌کند تا تمام مراحل توسعه یک مدل زبانی بزرگ را از پایه یاد بگیرند.

‏مهم‌ترین بخش‌های این مخزن عبارتند از:

‏• مسیر کامل کدنویسی فرآیندها از توکنایزر و مکانیزم Attention تا پیش‌آموزش، دسته‌بندی و Fine-tuning دستورالعملی.
‏• پیاده‌سازی معماری مدل‌های معروفی مانند Llama، Qwen، Gemma و Olmo از صفر برای اجرا روی سیستم‌های محلی.
‏• پیاده‌سازی جایگزین‌های پیشرفته Attention و اجزای معماری نوین مانند GQA، متد MLA، توجه پویا (Sparse Attention) و ساختار Mixture-of-Experts (MoE).
‏• آموزش‌های کاربردی در زمینه KV Caching، بهبود عملکرد آموزش، بارگذاری بهینه حافظه، متدهای LoRA و DPO به همراه ارزیابی مدل‌ها.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#LLMs #Attention

‏🤖 ابزار تعاملی مشاهده عملکرد مدل‌های ترنسفورمر

‏با استفاده از ابزار Transformer Explainer می‌توانید عملکرد مدل‌های مشابه GPT را به صورت گام‌به‌گام در مرورگر مشاهده کنید. این ابزار امکان بررسی دقیق محاسبات داخلی مدل را فراهم می‌کند.

‏مهم‌ترین بخش‌های قابل بررسی در این ابزار شامل موارد زیر است:

‏* توکنایز کردن ورودی و تبدیل به Embeddings
‏* محاسبه ماتریس‌های Q ،K و V در مکانیزم توجه
‏* لایه شبکه عصبی MLP
‏* تبدیل خروجی به Logits و احتمال توکن بعدی

‏همچنین می‌توانید نقشه‌های توجه (Attention maps) و مقادیر میانی را تحلیل کنید. تنظیم پارامترهایی مانند Temperature، Top-k و Top-p نیز امکان‌پذیر است تا ببینید تغییر هر کدام چگونه بر روند تولید متن اثر می‌گذارد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#Transformer_Explainer #Attention_Mechanism