1. মডেল এর ধারণা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এর জগতে, "মডেল" সাধারণত কোড মডেল-এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যা বাস্তব প্রযুক্তির ঘটনা বা ডেটার সারাংশ দেয়। মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং এ, মডেলগুলি ডেটা এর মধ্যে প্যাটার্ন চিহ্ন সনাক্ত করে এবং এই প্যাটার্ন ব্যবহার করে নতুন ডেটা এর আচরণ বা চলকের পূর্বাভাস করে। মডেলের গুরুত্ব অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি কৃত্রিম সিস্টেমের কার্যকরীতা এবং নির্ভরযোগ্যতা কে সরাসরি প্রভাবিত করে।
মডেল = ডেটা + স্ট্রাকচার + লার্নিং অ্যালগোরিদম
এই সূত্রটি প্রকাশ করে যে, মডেলটি তিনটি মৌলিক উপাদান বিশ্লেষিত করে: ডেটা (যেখান থেকে এটি শিখে), স্ট্রাকচার (এর অংতর্নির্মিত কম্পোজিশন), এবং লার্নিং অ্যালগোরিদম (ডেটা থেকে এটি কীভাবে শিখে)। এই তিনটি উপাদানকে কার্যকরীভাবে সংযুক্ত করে এমন মডেল তৈরি করা যায় যা কিছু ভৌত কাজ পারফর্ম করতে সক্ষম, উদাহরণস্বরূপ চিত্র পরিচিতি ও ভাষার অনুবাদ।
কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি ফাংশন হল অপারেশনের সিরিজ এনক্যাপসুলেট করা কোড ব্লক। এটি ইনপুট প্যারামিটার গৃহীত করে, তাদের প্রসেস করে এবং আউটপুট তৈরি করে। অভিলিখিতভাবে, আমরা OpenAI এর মডেলগুলিকে "ফাংশন" এর এক বিশেষ প্রকার হিসেবে মনে করতে পারি। এই মডেলগুলি, GPT-4 এর মতো, ইনপুট (প্রম্প্ট) এবং আউটপুট (প্রতিক্রিয়া) সহ ফাংশন হিসেবে বিবেচিত করা যায়। ডেভেলপাররা ইনপুট প্রদান করে, এবং মডেলটি, যা ভারতীয় পরিমাণে ডেটা দ্বারা প্রশিক্ষিত, জটিল এলগরিদম ব্যবহার করে ইনপুট তথ্য প্রসেস করে ফিরেও বাহুল্যপূর্ণ আউটপুট ফেরত দেয়।
2. টেক্সট জেনারেশন মডেল (GPT)
2.1 GPT মডেলের পরিচিতি
GPT মডেলটি OpenAI দ্বারা তৈরি হওয়া একটি প্রতিষ্ঠানকে প্রতিনিধিত্ব করে, জীপিটি-৪ এবং জিপ
4. এম্বেডিং
এম্বেডিং দেখা যায় ডাটা (যেমন একটি পাঠ) কে একটি ভেক্টর নিদর্শনে পরিণত করা, যা মূলত তথ্যের অর্থাত্মক এবং বৈশিষ্ট্যমূলক দিকগুলি বজায় রাখার লক্ষ্যে বানানো হয়। এম্বেডিং দ্বারা, প্রায় একই ধরনের বিষয়বস্তু সম্পর্কিত ডেটা ব্লকগুলি ভেক্টর স্পেসে এক অপরকে অধিক কাছে থাকবে। OpenAI একটি টেক্সট এম্বেডিং মডেল প্রদান করে যা একটি টেক্সট স্ট্রিংকে ইনপুট হিসেবে নেয় এবং একটি এম্বেডিং ভেক্টর প্রস্তুত করে। এম্বেডিং খুব উপকারী যেমন অনুসন্ধান, গোষ্ঠীকরণ, পুনরাবৃত্তি সিস্টেম, অসমতা পরিষেবা আবিষ্কার এবং শ্রেণীবিভাগ ইত্যাদি হিসাবে কাজে লাগে।
উদাহরণস্বরূপ, আমরা এম্বেডিং ব্যবহার করে একটি পুনরাবৃত্তি সিস্টেম উন্নত করতে পারি। সিস্টেম ব্যবহারকারী ইনপুট বর্ণনা এবং পণ্যের বিবরণ এম্বেডিং ভেক্টরের মধ্যে দূরত্ব তুলনা করে সবচেয়ে মেলা পরিষেবা পাবে।
এম্বেডিং সাধারণত নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে প্রয়োজন:
- তথ্য অনুসন্ধান (অনুসন্ধান): বিভিন্ন দলীলের এম্বেডিং তুলনা করে জনপ্রিয় দলীলের জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক দলীল আবিষ্কার করা।
- টেক্সট গোষ্ঠীকরণ: বিষয়মূলক বা অর্থাত্মক সাদৃশ্যের উপর ভিত্তি করে দলীল বা টেক্সট টুকরা যুক্ত করা।
- পুনরাবৃত্তি সিস্টেম: ব্যবহারকারী আচরণ এবং পছন্দ বিশ্লেষণ করে এম্বেডিং তুলনা করে সম্ভাব্যভাবে ঝিমমিশ পদনির্বাচন পণ্য বা বিষয়ের আবিষ্কার করা৷
- অসাধারণ শনাক্ত করা: সেটা ভেক্টর স্পেসে অসৌভাগ্যিক তথ্য বিন্যাসের নকশা সনাক্ত করা যেটা ত্রুটি বা গুরুত্বপূর্ণ আবিষ্কারগুলি মানে করতে পারে।
- শ্রেণীবিভাগ: প্রমাণগুনী দলীল ভেক্টর হিসেবে নথিপ্রাপ্তদের পরবর্তী ভেক্টর বিবর্ণী উন্নিত করার পরে, যেমন এসভিএম বা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে।
এম্বেডিং প্রযুক্তি প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং এবং মেশিন শিখনের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা, বিশেষতঃ যখন পরিমাণবশতঃ বড় ধরণের পাঠ্য তথ্য নিয়ে কাজ করা হয়, যেহেতু এটি প্রভাবশালী ভাবে মাত্রা-প্রতিরূপন কমায় এবং গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যমূলক তথ্য উত্তোলন করে।
5. টোকেন
টোকেনরা প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং মডেলগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। সংক্ষেপে, মডেলের জন্য টোকেন হল পাঠ্য তথ্য প্রস্সেস করার মৌলিক একক। OpenAI মডেলগুলিতে, টোকেনগুলি সাধারণভাবে সাধারণ অক্ষর শ্রেণিবিশষ্ট পদচর্চার মধ্যে প্রতিনিধিত্ব করে। উদাহরণস্বরূপ, "কম্পিউটার" শব্দটি দুটি টোকেনে বিভক্ত হতে পারে: "কম্প" এবং "উটার"। আমাদের এই প্রক্রিয়াকে টোকেনাইসসন বলা হয়।
OpenAI এর অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, মডেলের বিলিং পরিশোধ এও টোকেনের উপর ভিত্তি করে হয়। প্রতিটি অনুরোধের মূল্য টোকেনগুলির সংখ্যা দ্বারা বিবেচিত হয় - অর্থাৎ, প্রম্প্ট এবং উৎপন্ন টেক্সটে রয়েছে টোকেনগুলির মোট সংখ্যার উপর ভিত্তি করে মূল্য বেতন করা হয়। অর্থাৎ, অনুরোধ যত দীর্ঘ, ততো বেশি টোকেন ব্যয় হয়, ঠিক তেমনি, মূল্য হয় ততো বেশি।
6. মডেল ফাইন-টিউনিং
6.1 ফাইন-টিউনিং এর তথ্য ব্যাপকভাবে পরিদর্শন
ফাইন-টিউনিং হল গভীর শিখনের ক্ষেত্রে একটি সাধারণ রণনীতি। GPT মডেলগুলিতে ভিত্তি বিজ্ঞানে, ফাইন-টিউনিং মাধ্যমে নির্দিষ্ট ডেটাসেট ব্যবহার করে মূল মডেলটি পরিষ্কার করা হয়, তাত্ক্ষণিক নিয়েম বা ক্ষেত্র প্রয়োজনীয়তা প্রসংগে মডেলটি বেশি এডাপ্ট করার জন্য।
6.2 কেন ফাইন-টিউনিং প্রয়োজন?
যদিও OpenAI দ্বারা প্রদান করা GPT মডেলটি বহুল কার্যকলাপ সম্পর্কে প্রাপ্তিশীল এবং বিভিন্ন পাঠ্য কাজ করতে সক্ষম, তবু এর কাজের সারসংক্ষেপ বিশেষ প্রসঙ্গে সন্তুষ্টিকর নয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রতিষ্ঠান যেহেতু গ্রাহক ইমেলের প্রতিক্রিয়া অটোমেশন করতে চায়, তবে মানক মডেলটি ব্যবহার করে ক্ষেত্রগুলিতে পেশায়িক শব্দাবলি বা পেশাদার গ্রাহক অনুমান করা না হওয়ায় বা নিশ্চিত গ্রাহক অনুমান অসম্পূর্ণ অথবা অসন্তুষ্টিকর হতে পারে।
এমন ক্ষেত্রগুলিতে, ফাইন-টিউনিং দ্বারা প্রতিষ্ঠাতা গ্রাহক ডেটা ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। ফলে, মডেলটি শেখা শুরু করতে পারে কম্পানির ইমেলের প্রতিক্রিয়ার শ্ঈলিকা ভাল ভাবে প্র