"একটি যন্ত্রের স্মৃতিশক্তি অনেক বেশি হতে পারে, কিন্তু এটি চিন্তা করতে পারে না - যদি না আমরা এটি শেখাই।" - অ্যালান টুরিং। আধুনিক AI মডেল যেমন GPT-4 বা Llama বিশাল ডেটা সেট এবং জটিল গাণিতিক কাঠামোর উপর ভিত্তি করে তৈরি। কিন্তু এর পেছনে আসলে কী আছে? এই প্রবন্ধে, আমরা শুরু থেকে একটি ভাষা মডেল তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় মূল উপাদানগুলি দেখব।
লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) হল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা বিপুল পরিমাণে টেক্সট দিয়ে প্রশিক্ষিত। তাদের শক্তি মানুষের মতো লেখা তৈরি করার, বিষয়বস্তুর সারসংক্ষেপ করার এবং কোড লেখার ক্ষমতার মধ্যে নিহিত। এই মডেলগুলির মূল হল ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার , যা তাদেরকে পাঠ্যের মধ্যে নির্ভরতা ক্যাপচার করতে এবং প্রাসঙ্গিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম করে।
পরিমাণগত ওজন মডেলটিকে বিশেষভাবে পাতলাভাবে সংকুচিত করতে সাহায্য করে, কার্যকরভাবে হার্ডওয়্যার বাধা অতিক্রম করে। জ্ঞান পাতন মডেলের আকারও হ্রাস করে: একটি বৃহৎ মডেল তার জ্ঞানকে আরও কমপ্যাক্ট ভেরিয়েন্টে স্থানান্তর করে। ছাঁটাই অপ্রয়োজনীয় পরামিতিগুলি সরিয়ে দেয়, যার ফলে নির্ভুলতা বিনষ্ট না করেই একটি দুর্বল, দক্ষ স্থাপত্য তৈরি হয়।
শব্দার্থিক গভীরতা বৃদ্ধির জন্য মাস্কড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং ব্যবহার করা যেতে পারে। মডেলটি অসম্পূর্ণ লেখাগুলি পুনর্গঠন করে এবং এইভাবে শিল্প-নির্দিষ্ট পরিভাষাগুলি বোঝে। একইভাবে, পরবর্তী শব্দের ভবিষ্যদ্বাণী শিল্প-নির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত ভাষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে, টেক্সটটিকে এমন একটি আকারে রূপান্তর করতে হবে যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি টোকেনাইজেশন , এম্বেডিং এবং বাইট পেয়ার এনকোডিংয়ের মাধ্যমে বুঝতে পারে।
শিল্প-নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণ তথ্যের অভাব পূরণ করতে, স্থানান্তর শিক্ষা এবং কৃত্রিম তথ্য বৃদ্ধি ব্যবহার করা হয়। লিন ফিডফরওয়ার্ড মডিউল এবং অপ্টিমাইজড এম্বেডিংগুলি এগুলিকে শিল্প-নির্দিষ্ট ডেটার সাথে খাপ খাইয়ে নেয়। ট্রান্সফরমার মডেলের একটি অপরিহার্য উপাদান হল স্ব-মনোযোগ প্রক্রিয়া । প্রতিটি টোকেন বাক্যের অন্যান্য সমস্ত টোকেনের সাথে সম্পর্কিত, যা একটি শব্দের প্রেক্ষাপট স্পষ্ট করে তোলে।
উদাহরণস্বরূপ, "ক্ষুধার্ত থাকার কারণে বিড়ালটি টেবিলে লাফিয়ে পড়েছিল" এর মতো একটি বাক্যের অর্থ হতে পারে যে "সে" বিড়াল। মডেলটি প্রতিটি শব্দকে গুরুত্ব দিয়ে এই ধরনের সংযোগগুলিকে স্বীকৃতি দেয়। এটি প্রেক্ষাপট আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করে। এই প্রক্রিয়াটি মডেলটিকে একটি পাঠ্যের মধ্যে জটিল নির্ভরতা এবং শব্দার্থিক অর্থ শিখতে সক্ষম করে।
প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি অভ্যন্তরীণ জ্ঞানকে একীভূত করে। এই সমন্বয় ডেটা বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করে এবং সীমিত স্থানীয় ডেটা সেট সত্ত্বেও উচ্চ মডেলের গুণমান সক্ষম করে। এআই মডেলগুলির কর্মক্ষমতা নির্দিষ্ট মেট্রিক্স ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়: ওয়েটেড-এফ১ এবং পারপ্লেক্সিটি টেক্সট প্রসেসিং কাজের মান পরিমাপ করে, অন্যদিকে প্রতিক্রিয়া সময় এবং ত্রুটির হার স্বচ্ছভাবে ব্যবহারিক উপযুক্ততার প্রতিনিধিত্ব করে।
গতিশীল নিয়ন্ত্রক কাঠামোর সাথে ক্রমাগত অভিযোজন সীমাবদ্ধতা শিক্ষার মাধ্যমে অর্জন করা হয়, যা, উদাহরণস্বরূপ, ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা ব্যবহার করে সরাসরি AI মডেলের সাথে ডেটা সুরক্ষা নির্দেশিকাগুলিকে একীভূত করে। একটি অভিযোজিত নিয়মের সেট এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট সূক্ষ্ম-সুরকরণ প্রক্রিয়া আমাদের নতুন নিয়মকানুনগুলিতে নমনীয়ভাবে এবং দ্রুত সাড়া দিতে সাহায্য করে।
একটি ভাষা মডেলের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হল প্রাক-প্রশিক্ষণ । সাধারণ ভাষার ধরণ, বাক্যের গঠন এবং শব্দের অর্থ শেখার জন্য মডেলটিকে বিপুল পরিমাণে অসংগঠিত পাঠ্য দিয়ে খাওয়ানো হয়। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেলটি কোনও নির্দিষ্ট কাজের উপর মনোযোগ না দিয়ে বাক্যের পরবর্তী শব্দগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করে। এটি ভাষার এক ধরণের সর্বজনীন বোধগম্যতা তৈরি করে।
ফাইন-টিউনিং হল দ্বিতীয় ধাপ যেখানে পূর্ব-প্রশিক্ষিত মডেলটিকে একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য বিশেষায়িত করা হয়। এটি ছোট, আরও নির্দিষ্ট ডেটা সেট দিয়ে প্রশিক্ষিত, উদাহরণস্বরূপ গ্রাহকদের জিজ্ঞাসার উত্তর দেওয়া, পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধ করা বা সারাংশ তৈরি করা। সূক্ষ্ম-সুরকরণ নিশ্চিত করে যে মডেলটি একটি নির্দিষ্ট প্রয়োগ ক্ষেত্রের জন্য আরও সুনির্দিষ্ট এবং প্রাসঙ্গিক উত্তর প্রদান করে।
এলএলএম প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ কম্পিউটিং শক্তির প্রয়োজন। প্রক্রিয়াটিকে আরও দক্ষ করার জন্য, বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি আপনাকে মডেলের ওজন সংরক্ষণ করতে এবং পরে লোড করতে বা পূর্ব-প্রশিক্ষিত, প্রকাশিত প্যারামিটারগুলি ডাউনলোড করতে দেয়। LoRA (লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশন) কম কম্পিউটেশনাল প্রচেষ্টার সাথে সূক্ষ্ম-সুরকরণের জন্যও ব্যবহৃত হয়।
একটি অনলাইন লার্নিং লুপ ক্রমাগত উন্নয়ন এবং নতুন আবিষ্কার এবং প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ক্রমাগত মডেলের কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করে, নতুন ডেটা এবং ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করে এবং প্রয়োজনে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেলটি সামঞ্জস্য করে। ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা কৌশল এবং অপ্রয়োজনীয় সংযোগ অপসারণের মাধ্যমে ডেটা সুরক্ষা এবং দক্ষতা নিশ্চিত করা হয়।
একটি বিশেষভাবে প্রোগ্রাম করা পাইথন স্ক্রিপ্ট দক্ষতার সাথে একটি ভাষা মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে। এটি একটি পূর্ব-প্রশিক্ষিত মডেল থেকে বাহ্যিক ওজনও লোড করতে পারে। মডেলটিকে নির্দিষ্ট ডেটার সাথে খাপ খাইয়ে একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়। প্রশিক্ষণ সম্পন্ন হওয়ার পর, স্ক্রিপ্টটি আপডেট করা ওজন সংরক্ষণ করে যাতে ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য সেগুলি উপলব্ধ থাকে।
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
ভাষা মডেলগুলি ইতিমধ্যেই গ্রাহক পরিষেবা থেকে শুরু করে বিষয়বস্তু তৈরি পর্যন্ত অনেক শিল্পে বিপ্লব ঘটিয়েছে। লক্ষ্যবস্তুযুক্ত প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম-সুরকরণের মাধ্যমে, মডেলগুলিকে বিভিন্ন ধরণের কাজের জন্য অভিযোজিত করা যেতে পারে। যারা এই প্রক্রিয়াগুলির গভীর ধারণা অর্জন করেন তারা তাদের নিজস্ব কাস্টমাইজড এআই সমাধান তৈরি করতে পারেন এবং প্রযুক্তিগত অগ্রগতিকে সক্রিয়ভাবে রূপ দিতে পারেন।