লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM): 2023 সালে সম্পূর্ণ গাইড
এলএলএম সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার
সূচী সারণী
ইবুক ডাউনলোড করুন
ভূমিকা
কখনও আপনার মাথা আঁচড়েছেন, বিস্মিত হয়েছেন কীভাবে গুগল বা অ্যালেক্সা আপনাকে 'পাবে' বলে মনে হচ্ছে? অথবা আপনি কি নিজেকে একটি কম্পিউটার-উত্পাদিত রচনা পড়তে দেখেছেন যা ভয়ঙ্কর মানবিক শোনাচ্ছে? তুমি একা নও. এটি পর্দা পিছনে টেনে এবং গোপন প্রকাশ করার সময়: বড় ভাষা মডেল, বা LLMs.
এগুলি কী, আপনি জিজ্ঞাসা করেন? লুকানো উইজার্ড হিসাবে LLMs চিন্তা করুন. তারা আমাদের ডিজিটাল চ্যাটগুলিকে শক্তিশালী করে, আমাদের জটিল বাক্যাংশগুলি বোঝে এবং এমনকি আমাদের মতো লেখে। তারা আমাদের জীবনকে বদলে দিচ্ছে, কল্পবিজ্ঞানকে বাস্তবে পরিণত করছে।
এই নির্দেশিকাটি এলএলএম-এর সমস্ত বিষয়ে। তারা কী করতে পারে, কী করতে পারে না এবং কোথায় ব্যবহার করা হয় তা আমরা অন্বেষণ করব। আমরা সহজ এবং সহজ ভাষায় তারা আমাদের সকলকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা পরীক্ষা করব।
তো, আসুন LLM-এ আমাদের উত্তেজনাপূর্ণ যাত্রা শুরু করি।
এই গাইড কার জন্য?
এই বিস্তৃত গাইড এর জন্য:
- আপনি সমস্ত উদ্যোক্তা এবং একাকী যারা নিয়মিত বিপুল পরিমাণ ডেটা ক্রাঞ্চ করছেন
- এআই এবং মেশিন লার্নিং বা পেশাদার যারা প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলির সাথে শুরু করছেন৷
- প্রজেক্ট ম্যানেজার যারা তাদের AI মডিউল বা AI-চালিত পণ্যগুলির জন্য দ্রুত সময়ের মধ্যে বাজার বাস্তবায়ন করতে চান
- এবং প্রযুক্তি উত্সাহীরা যারা AI প্রক্রিয়াগুলির সাথে জড়িত স্তরগুলির বিশদ বিবরণে যেতে পছন্দ করেন৷
বড় ভাষা মডেল কি?
লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) হল উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সিস্টেম যা মানুষের মতো পাঠ্য প্রক্রিয়া, বোঝা এবং তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এগুলি গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির উপর ভিত্তি করে এবং বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত, সাধারণত ওয়েবসাইট, বই এবং নিবন্ধগুলির মতো বিভিন্ন উত্স থেকে কোটি কোটি শব্দ থাকে৷ এই ব্যাপক প্রশিক্ষণ এলএলএমদের ভাষা, ব্যাকরণ, প্রসঙ্গ এবং এমনকি সাধারণ জ্ঞানের কিছু দিক বুঝতে সক্ষম করে।
কিছু জনপ্রিয় এলএলএম, যেমন OpenAI-এর GPT-3, ট্রান্সফরমার নামে এক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়োগ করে, যা তাদের অসাধারণ দক্ষতার সাথে জটিল ভাষার কাজগুলি পরিচালনা করতে দেয়। এই মডেলগুলি বিস্তৃত কাজ সম্পাদন করতে পারে, যেমন:
- প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছি
- টেক্সট সারসংক্ষেপ
- ভাষাগুলি অনুবাদ করা
- সামগ্রী তৈরি করা হচ্ছে
- এমনকি ব্যবহারকারীদের সাথে ইন্টারেক্টিভ কথোপকথনে জড়িত
যেহেতু এলএলএমগুলি বিকশিত হতে থাকে, তারা গ্রাহক পরিষেবা এবং বিষয়বস্তু তৈরি থেকে শুরু করে শিক্ষা এবং গবেষণা পর্যন্ত শিল্প জুড়ে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উন্নত এবং স্বয়ংক্রিয় করার জন্য প্রচুর সম্ভাবনা রাখে। যাইহোক, তারা নৈতিক এবং সামাজিক উদ্বেগও উত্থাপন করে, যেমন পক্ষপাতদুষ্ট আচরণ বা অপব্যবহার, যা প্রযুক্তির অগ্রগতি হিসাবে সমাধান করা প্রয়োজন।
একটি এলএলএম ডেটা কর্পাস গঠনের জন্য প্রয়োজনীয় বিষয়গুলি
ভাষা মডেলগুলিকে সফলভাবে প্রশিক্ষিত করার জন্য আপনাকে অবশ্যই একটি ব্যাপক ডেটা কর্পাস তৈরি করতে হবে। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে বিশাল তথ্য সংগ্রহ করা এবং এর উচ্চ গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করা জড়িত। আসুন ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি কার্যকর ডেটা লাইব্রেরির বিকাশকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে এমন মূল দিকগুলি দেখুন।
পরিমাণের পাশাপাশি ডেটার গুণমানকে অগ্রাধিকার দিন
একটি বড় ডেটাসেট ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য মৌলিক। তবুও, ডেটা মানের সাথে অনেক তাত্পর্য সংযুক্ত রয়েছে। বিস্তৃত কিন্তু দুর্বল কাঠামোগত ডেটাতে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ভুল ফলাফল দিতে পারে।
বিপরীতভাবে, ছোট, সাবধানে কিউরেট করা ডেটাসেটগুলি প্রায়শই উচ্চতর কর্মক্ষমতার দিকে নিয়ে যায়। এই বাস্তবতা তথ্য সংগ্রহের জন্য একটি সুষম পদ্ধতির গুরুত্ব দেখায়। ডেটা প্রতিনিধি, বৈচিত্র্যময়, এবং মডেলের উদ্দিষ্ট সুযোগের জন্য প্রাসঙ্গিক পরিশ্রমী নির্বাচন, পরিষ্কার এবং সংগঠিত করা প্রয়োজন।
উপযুক্ত ডেটা উত্স নির্বাচন করুন
ডেটা উত্সের পছন্দ মডেলের নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন লক্ষ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ হওয়া উচিত।
- কথোপকথন এবং সাক্ষাত্কারের মতো উত্সগুলি থেকে যে মডেলগুলি সংলাপ তৈরি করে তা অমূল্য।
- কোড তৈরিতে ফোকাস করা মডেলগুলি ভাল-ডকুমেন্টেড কোড রিপোজিটরিগুলি থেকে উপকৃত হবে।
- যারা সৃজনশীল লেখাকে লক্ষ্য করে তাদের জন্য সাহিত্যকর্ম এবং স্ক্রিপ্টগুলি প্রচুর প্রশিক্ষণ সামগ্রী সরবরাহ করে।
আপনাকে অবশ্যই এমন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যা অভিপ্রেত ভাষা এবং বিষয়গুলিকে বিস্তৃত করে৷ এটি আপনাকে মডেলটিকে তার মনোনীত ডোমেনের মধ্যে কার্যকরভাবে সম্পাদন করতে সাহায্য করে।
সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন ব্যবহার করুন
সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে আপনার ডেটাসেট উন্নত করা শূন্যস্থান পূরণ করতে পারে এবং এর পরিসর প্রসারিত করতে পারে। বাস্তব-বিশ্বের নিদর্শন প্রতিফলিত করে এমন কৃত্রিম ডেটা তৈরি করতে আপনি ডেটা অগমেন্টেশন, টেক্সট জেনারেশন মডেল এবং নিয়ম-ভিত্তিক জেনারেশন ব্যবহার করতে পারেন। এই কৌশলটি মডেলের স্থিতিস্থাপকতা বাড়াতে এবং পক্ষপাত কমাতে সাহায্য করার জন্য প্রশিক্ষণ সেটের বৈচিত্র্যকে বিস্তৃত করে।
নিশ্চিত করুন যে আপনি সিন্থেটিক ডেটার গুণমান যাচাই করেছেন যাতে এটি মডেলের লক্ষ্য ডোমেনের মধ্যে ভাষা বোঝা এবং তৈরি করার ক্ষমতাতে ইতিবাচকভাবে অবদান রাখে।
স্বয়ংক্রিয় ডেটা সংগ্রহ প্রয়োগ করুন
ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়ার জন্য অটোমেশন তাজা, প্রাসঙ্গিক ডেটার সামঞ্জস্যপূর্ণ একীকরণের সুবিধা দেয়। এই পদ্ধতিটি ডেটা অধিগ্রহণকে স্ট্রীমলাইন করে, স্কেলেবিলিটি বাড়ায় এবং প্রজননযোগ্যতা প্রচার করে।
আপনি ওয়েব স্ক্র্যাপিং টুলস, API এবং ডেটা ইনজেশন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে দক্ষতার সাথে বিভিন্ন ডেটাসেট সংগ্রহ করতে পারেন। উচ্চ-মানের, প্রাসঙ্গিক ডেটাতে ফোকাস করতে আপনি এই সরঞ্জামগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারেন। তারা মডেলের জন্য প্রশিক্ষণ উপাদান অপ্টিমাইজ করে। আপনাকে অবশ্যই এই স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলির যথার্থতা এবং নৈতিক অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করতে হবে।
বড় ভাষার মডেলের জনপ্রিয় উদাহরণ
এখানে বিভিন্ন শিল্প উল্লম্বে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এলএলএম-এর কয়েকটি বিশিষ্ট উদাহরণ রয়েছে:
চিত্র উত্স: তথ্য বিজ্ঞানের দিকে
বড় ভাষা মডেলের বিল্ডিং ব্লক বোঝা (LLMs)
LLM-এর ক্ষমতা এবং কাজগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য, কিছু মূল ধারণার সাথে নিজেদের পরিচিত করা গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে রয়েছে:
শব্দ এম্বেডিং
এটি একটি সংখ্যাসূচক বিন্যাসে শব্দ অনুবাদ করার অনুশীলনকে বোঝায় যা এআই মডেলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে। সংক্ষেপে, শব্দ এম্বেডিং হল AI এর ভাষা। প্রতিটি শব্দকে একটি উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টর হিসাবে উপস্থাপিত করা হয় যা প্রশিক্ষণের ডেটাতে এর প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে এর শব্দার্থিক অর্থকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই ভেক্টরগুলি AI কে শব্দের মধ্যে সম্পর্ক এবং মিল বোঝার অনুমতি দেয়, মডেলের বোধগম্যতা এবং কর্মক্ষমতা বাড়ায়।
মনোযোগ ব্যবস্থা
এই অত্যাধুনিক উপাদানগুলি এআই মডেলকে আউটপুট তৈরি করার সময় ইনপুট পাঠ্যের মধ্যে কিছু উপাদানকে অগ্রাধিকার দিতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন অনুভূতিতে ভরা একটি বাক্যে, একটি মনোযোগের প্রক্রিয়া অনুভূতি বহনকারী শব্দগুলিকে উচ্চতর ওজন দিতে পারে। এই কৌশলটি AI কে আরও প্রাসঙ্গিকভাবে সঠিক এবং সূক্ষ্ম প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম করে।
ট্রান্সফরমার
ট্রান্সফরমারগুলি এলএলএম গবেষণায় ব্যাপকভাবে নিযুক্ত একটি উন্নত ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের প্রতিনিধিত্ব করে। যা ট্রান্সফরমারকে আলাদা করে তা হল তাদের স্ব-মনোযোগ ব্যবস্থা। এই প্রক্রিয়াটি মডেলটিকে অনুক্রমিক ক্রমে না হয়ে একই সাথে ইনপুট ডেটার সমস্ত অংশ ওজন এবং বিবেচনা করার অনুমতি দেয়। ফলাফলটি পাঠ্যের দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা পরিচালনায় একটি উন্নতি, যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলিতে একটি সাধারণ চ্যালেঞ্জ।
ফাইন-টিউনিং
এমনকি সবচেয়ে উন্নত এলএলএম-এর জন্য নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেনে পারদর্শী হওয়ার জন্য কিছু টেলারিং প্রয়োজন। এখানেই ফাইন-টিউনিং আসে৷ একটি মডেলকে প্রাথমিকভাবে একটি বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরে, এটিকে আরও পরিমার্জিত করা যেতে পারে, বা একটি ছোট, আরও নির্দিষ্ট ডেটাসেটে 'সূক্ষ্ম-টিউন' করা যেতে পারে৷ এই প্রক্রিয়াটি মডেলটিকে তার সাধারণ ভাষা বোঝার ক্ষমতাকে আরও বিশেষায়িত কাজ বা প্রসঙ্গের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে দেয়।
প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং
ইনপুট প্রম্পটগুলি LLM-এর আউটপুট তৈরির সূচনা বিন্দু হিসাবে কাজ করে। এই প্রম্পটগুলিকে কার্যকরভাবে তৈরি করা, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং নামে পরিচিত একটি অনুশীলন, মডেলের প্রতিক্রিয়াগুলির গুণমানকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করতে পারে। এটি শিল্প এবং বিজ্ঞানের একটি মিশ্রণ যার জন্য মডেলটি কীভাবে ব্যাখ্যা করে এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করে সে সম্পর্কে গভীর বোঝার প্রয়োজন।
পক্ষপাত
যেহেতু এলএলএমরা তাদের প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত ডেটা থেকে শিখেছে, এই ডেটাতে উপস্থিত যেকোনো পক্ষপাত মডেলের আচরণে অনুপ্রবেশ করতে পারে। এটি মডেলের আউটপুটগুলিতে বৈষম্যমূলক বা অন্যায্য প্রবণতা হিসাবে প্রকাশ করতে পারে। এই পক্ষপাতগুলিকে মোকাবেলা করা এবং প্রশমিত করা AI এর ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ এবং নৈতিকভাবে ভাল LLM বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক।
ব্যাখ্যাযোগ্যতা
এলএলএম-এর জটিলতার পরিপ্রেক্ষিতে, কেন তারা নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নেয় বা নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করে তা বোঝা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। এই বৈশিষ্ট্য, ব্যাখ্যাযোগ্যতা হিসাবে পরিচিত, চলমান গবেষণার একটি মূল ক্ষেত্র। ব্যাখ্যাযোগ্যতা বাড়ানো কেবল সমস্যা সমাধান এবং মডেল পরিমার্জনে সহায়তা করে না, এটি এআই সিস্টেমে বিশ্বাস এবং স্বচ্ছতাকেও শক্তিশালী করে।
এলএলএম মডেলগুলি কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়?
বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) প্রশিক্ষণ দেওয়া বেশ একটি কৃতিত্ব যা বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ জড়িত। এখানে প্রক্রিয়াটির একটি সরলীকৃত, ধাপে ধাপে রানডাউন রয়েছে:
- পাঠ্য তথ্য সংগ্রহ করা: একটি এলএলএম প্রশিক্ষণ বিপুল পরিমাণ পাঠ্য ডেটা সংগ্রহের মাধ্যমে শুরু হয়। এই ডেটা বই, ওয়েবসাইট, নিবন্ধ, বা সামাজিক মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম থেকে আসতে পারে। উদ্দেশ্য মানুষের ভাষার সমৃদ্ধ বৈচিত্র্য ক্যাপচার করা.
- ডেটা পরিষ্কার করা: কাঁচা টেক্সট ডেটা তারপর প্রিপ্রসেসিং নামক একটি প্রক্রিয়ায় সাজানো হয়। এর মধ্যে অবাঞ্ছিত অক্ষরগুলি সরানো, টোকেন নামক ছোট অংশে পাঠ্যকে ভেঙে ফেলা এবং মডেলটি কাজ করতে পারে এমন একটি বিন্যাসে এই সমস্ত কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত করে৷
- ডেটা বিভাজন: এর পরে, পরিষ্কার ডেটা দুটি সেটে বিভক্ত করা হয়। একটি সেট, প্রশিক্ষণ ডেটা, মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হবে। অন্য সেট, বৈধতা ডেটা, মডেলের কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য পরে ব্যবহার করা হবে।
- মডেল সেট আপ করা হচ্ছে: LLM এর গঠন, যা আর্কিটেকচার নামে পরিচিত, তারপর সংজ্ঞায়িত করা হয়। এতে নিউরাল নেটওয়ার্কের ধরন নির্বাচন করা এবং নেটওয়ার্কের মধ্যে স্তরের সংখ্যা এবং লুকানো ইউনিটের মতো বিভিন্ন পরামিতি সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়া জড়িত।
- মডেল প্রশিক্ষণ: প্রকৃত প্রশিক্ষণ এখন শুরু হয়। LLM মডেল প্রশিক্ষণের ডেটা দেখে, এ পর্যন্ত যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করে, এবং তারপরে এর ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত ডেটার মধ্যে পার্থক্য কমাতে এর অভ্যন্তরীণ প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করে।
- মডেল পরীক্ষা করা হচ্ছে: এলএলএম মডেলের শিক্ষা যাচাই করা হয় বৈধতা ডেটা ব্যবহার করে। এটি মডেলটি কতটা ভাল পারফর্ম করছে তা দেখতে এবং আরও ভাল পারফরম্যান্সের জন্য মডেলের সেটিংস পরিবর্তন করতে সহায়তা করে।
- মডেল ব্যবহার করে: প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের পর, এলএলএম মডেলটি ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত। এটি এখন অ্যাপ্লিকেশন বা সিস্টেমে একত্রিত করা যেতে পারে যেখানে এটি দেওয়া নতুন ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে পাঠ্য তৈরি করবে।
- মডেল উন্নত করা: অবশেষে, উন্নতির জন্য সবসময় জায়গা আছে। LLM মডেলটিকে সময়ের সাথে সাথে আরও পরিমার্জিত করা যেতে পারে, আপডেট করা ডেটা ব্যবহার করে বা প্রতিক্রিয়া এবং বাস্তব-বিশ্ব ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে সেটিংস সামঞ্জস্য করে।
মনে রাখবেন, এই প্রক্রিয়াটির জন্য গুরুত্বপূর্ণ গণনামূলক সংস্থান প্রয়োজন, যেমন শক্তিশালী প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট এবং বড় স্টোরেজ, সেইসাথে মেশিন লার্নিংয়ে বিশেষ জ্ঞান। এজন্য এটি সাধারণত প্রয়োজনীয় অবকাঠামো এবং দক্ষতার অ্যাক্সেস সহ উত্সর্গীকৃত গবেষণা সংস্থা বা সংস্থাগুলি দ্বারা করা হয়।
এলএলএম কি তত্ত্বাবধানে বা অনিয়ন্ত্রিত শিক্ষার উপর নির্ভর করে?
বৃহৎ ভাষার মডেলগুলিকে সাধারণত তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। সহজ কথায়, এর অর্থ হল তারা এমন উদাহরণ থেকে শিখে যা তাদের সঠিক উত্তর দেখায়।
কল্পনা করুন আপনি একটি শিশুকে ছবি দেখিয়ে শব্দ শেখাচ্ছেন। আপনি তাদের একটি বিড়ালের একটি ছবি দেখান এবং "বিড়াল" বলুন এবং তারা সেই ছবিটিকে শব্দের সাথে যুক্ত করতে শিখবে। এভাবেই তত্ত্বাবধানে শেখা কাজ করে। মডেলটিকে প্রচুর পাঠ্য ("ছবি") এবং সংশ্লিষ্ট আউটপুট ("শব্দ") দেওয়া হয় এবং এটি তাদের সাথে মিলিত হতে শেখে।
সুতরাং, যদি আপনি একটি LLM একটি বাক্য খাওয়ান, এটি উদাহরণ থেকে যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে পরবর্তী শব্দ বা বাক্যাংশটি ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করে। এইভাবে, এটি কীভাবে পাঠ্য তৈরি করতে হয় তা শিখে যায় যা বোঝায় এবং প্রসঙ্গের সাথে খাপ খায়।
এটি বলেছে, কখনও কখনও এলএলএমগুলিও কিছুটা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ব্যবহার করে। এটি শিশুকে বিভিন্ন খেলনা দিয়ে ভরা একটি রুম অন্বেষণ করার এবং সেগুলি সম্পর্কে নিজে থেকে শিখতে দেওয়ার মতো। মডেলটি "সঠিক" উত্তর না বলেই লেবেলবিহীন ডেটা, শেখার ধরণ এবং কাঠামো দেখে।
তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষা এমন ডেটা নিয়োগ করে যা ইনপুট এবং আউটপুট দিয়ে লেবেল করা হয়েছে, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার বিপরীতে, যা লেবেলযুক্ত আউটপুট ডেটা ব্যবহার করে না।
সংক্ষেপে, এলএলএমগুলিকে প্রধানত তত্ত্বাবধানে শিক্ষার মাধ্যমে প্রশিক্ষিত করা হয়, তবে তারা তাদের ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য, যেমন অন্বেষণমূলক বিশ্লেষণ এবং মাত্রা হ্রাসের জন্য তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ব্যবহার করতে পারে।
একটি বড় ভাষার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা ভলিউম (জিবি-তে) কী?
স্পিচ ডাটা রিকগনিশন এবং ভয়েস অ্যাপ্লিকেশানগুলির জন্য সম্ভাবনার জগৎ প্রচুর, এবং এগুলি অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে।
একটি বৃহৎ ভাষা মডেল প্রশিক্ষণ একটি এক-আকার-ফিট-সমস্ত প্রক্রিয়া নয়, বিশেষ করে যখন এটি প্রয়োজনীয় ডেটা আসে। এটি অনেকগুলি জিনিসের উপর নির্ভর করে:
- মডেল ডিজাইন।
- এটা কি কাজ করতে হবে?
- আপনি যে ধরনের ডেটা ব্যবহার করছেন।
- আপনি এটি কতটা ভাল করতে চান?
যে বলে, এলএলএম প্রশিক্ষণের জন্য সাধারণত প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার প্রয়োজন হয়। কিন্তু আমরা কতটা বড় কথা বলছি? ঠিক আছে, গিগাবাইট (জিবি) এর বাইরেও চিন্তা করুন। আমরা সাধারণত টেরাবাইট (টিবি) বা এমনকি পেটাবাইট (পিবি) ডেটা দেখছি।
GPT-3 বিবেচনা করুন, চারপাশের সবচেয়ে বড় এলএলএমগুলির মধ্যে একটি৷ এটির উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় 570 গিগাবাইট টেক্সট ডেটা. ছোট এলএলএম-এর কম প্রয়োজন হতে পারে - হতে পারে 10-20 জিবি বা এমনকি 1 জিবি গিগাবাইট - তবে এটি এখনও অনেক।
কিন্তু এটা শুধু তথ্যের আকার সম্পর্কে নয়। গুণমানও গুরুত্বপূর্ণ। মডেলটিকে কার্যকরভাবে শিখতে সাহায্য করার জন্য ডেটা পরিষ্কার এবং বৈচিত্র্যময় হতে হবে। এবং আপনি ধাঁধার অন্যান্য মূল অংশগুলি ভুলে যেতে পারবেন না, যেমন আপনার প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং শক্তি, প্রশিক্ষণের জন্য আপনি যে অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করেন এবং আপনার হার্ডওয়্যার সেটআপ। এই সমস্ত কারণগুলি এলএলএম প্রশিক্ষণে একটি বড় ভূমিকা পালন করে।
বড় ভাষার মডেলের উত্থান: কেন তারা গুরুত্বপূর্ণ
এলএলএম এখন আর শুধু একটি ধারণা বা পরীক্ষা নয়। তারা ক্রমবর্ধমানভাবে আমাদের ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। কিন্তু কেন এমন হচ্ছে? কি এই এলএলএমগুলিকে এত গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে? চলুন কিছু মূল কারণের মধ্যে delve.
হিউম্যান টেক্সট অনুকরণে দক্ষতা
এলএলএমগুলি আমরা ভাষা-ভিত্তিক কাজগুলি পরিচালনা করার উপায়কে রূপান্তরিত করেছে। শক্তিশালী মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে নির্মিত, এই মডেলগুলি কিছু পরিমাণে প্রসঙ্গ, আবেগ এবং এমনকি ব্যঙ্গ সহ মানব ভাষার সূক্ষ্মতা বোঝার ক্ষমতা দিয়ে সজ্জিত। মানুষের ভাষা অনুকরণ করার এই ক্ষমতা নিছক নতুনত্ব নয়, এর উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে।
এলএলএম-এর উন্নত টেক্সট জেনারেশন ক্ষমতা সামগ্রী তৈরি থেকে গ্রাহক পরিষেবা মিথস্ক্রিয়া সব কিছুকে উন্নত করতে পারে।
একটি ডিজিটাল সহকারীকে একটি জটিল প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং এমন একটি উত্তর পাওয়ার কথা কল্পনা করুন যা কেবল অর্থবোধক নয়, বরং সুসঙ্গত, প্রাসঙ্গিক এবং কথোপকথনের সুরে সরবরাহ করাও। এটিই এলএলএমগুলি সক্ষম করছে৷ তারা আরও স্বজ্ঞাত এবং আকর্ষক মানব-মেশিন মিথস্ক্রিয়াকে উত্সাহিত করছে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে সমৃদ্ধ করছে এবং তথ্যের অ্যাক্সেসকে গণতন্ত্রীকরণ করছে।
সাশ্রয়ী মূল্যের কম্পিউটিং শক্তি
কম্পিউটিং ক্ষেত্রে সমান্তরাল উন্নয়ন ছাড়া এলএলএম-এর উত্থান সম্ভব হত না। আরও নির্দিষ্টভাবে, গণনামূলক সংস্থানগুলির গণতন্ত্রীকরণ এলএলএমগুলির বিবর্তন এবং গ্রহণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে।
ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলি উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং সংস্থানগুলিতে অভূতপূর্ব অ্যাক্সেস সরবরাহ করছে। এইভাবে, এমনকি ছোট আকারের সংস্থা এবং স্বাধীন গবেষকরাও অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে।
অধিকন্তু, প্রসেসিং ইউনিটের উন্নতি (যেমন GPU এবং TPUs), বিতরণকৃত কম্পিউটিং এর উত্থানের সাথে মিলিত, বিলিয়ন প্যারামিটার সহ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভবপর করে তুলেছে। কম্পিউটিং শক্তির এই বর্ধিত অ্যাক্সেসিবিলিটি এলএলএম-এর বৃদ্ধি এবং সাফল্যকে সক্ষম করে, যা ক্ষেত্রে আরও উদ্ভাবন এবং অ্যাপ্লিকেশনের দিকে পরিচালিত করে।
ভোক্তা পছন্দ স্থানান্তর
ভোক্তারা আজ শুধু উত্তর চান না; তারা আকর্ষণীয় এবং সম্পর্কিত মিথস্ক্রিয়া চায়। যত বেশি মানুষ ডিজিটাল প্রযুক্তি ব্যবহার করে বড় হচ্ছে, এটা স্পষ্ট যে এমন প্রযুক্তির প্রয়োজনীয়তা যা আরও প্রাকৃতিক এবং মানুষের মতো মনে হয়। মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করে, এই মডেলগুলি আকর্ষক এবং গতিশীল ডিজিটাল অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারে, যা ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টি এবং বিশ্বস্ততা বাড়াতে পারে। গ্রাহক পরিষেবা প্রদানকারী AI চ্যাটবট হোক বা খবরের আপডেট প্রদানকারী ভয়েস সহকারী, এলএলএমগুলি এআই-এর যুগের সূচনা করছে যা আমাদের আরও ভালভাবে বোঝে।
অসংগঠিত ডেটা গোল্ডমাইন
অসংগঠিত ডেটা, যেমন ইমেল, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট এবং গ্রাহক পর্যালোচনা, অন্তর্দৃষ্টির ভান্ডার। এটা আনুমানিক যে শেষ 80% এন্টারপ্রাইজ ডেটা অসংগঠিত এবং হারে বৃদ্ধি পাচ্ছে 55% প্রতি বছরে. সঠিকভাবে ব্যবহার করা হলে এই ডেটা ব্যবসার জন্য সোনার খনি।
এলএলএমগুলি এখানে কার্যকর হয়, তাদের দক্ষতার সাথে এই ধরনের ডেটা প্রসেস করার এবং স্কেলে বোঝার ক্ষমতা। তারা অনুভূতি বিশ্লেষণ, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, তথ্য নিষ্কাশন এবং আরও অনেক কিছু পরিচালনা করতে পারে, যার ফলে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
এটি সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট থেকে প্রবণতা সনাক্ত করা হোক বা পর্যালোচনা থেকে গ্রাহকের মনোভাব পরিমাপ করা হোক না কেন, এলএলএমগুলি ব্যবসায়গুলিকে বিশাল পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা নেভিগেট করতে এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করছে৷
প্রসারিত এনএলপি বাজার
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) জন্য দ্রুত বর্ধনশীল বাজারে এলএলএম-এর সম্ভাবনা প্রতিফলিত হয়। বিশ্লেষকরা এনএলপি বাজার থেকে প্রসারিত হতে প্রজেক্ট করেন 11 সালে $2020 বিলিয়ন থেকে 35 সালের মধ্যে $2026 বিলিয়ন ছাড়িয়ে যাবে. তবে এটি কেবল বাজারের আকার নয় যা প্রসারিত হচ্ছে। মডেলগুলি নিজেরাও ক্রমবর্ধমান হয়, উভয় শারীরিক আকারে এবং তারা পরিচালনা করে এমন পরামিতিগুলির সংখ্যায়। বছরের পর বছর ধরে এলএলএম-এর বিবর্তন, যেমনটি নীচের চিত্রে দেখা গেছে (ছবির উত্স: লিঙ্ক), তাদের ক্রমবর্ধমান জটিলতা এবং ক্ষমতাকে আন্ডারস্কোর করে।
বড় ভাষার মডেলের জনপ্রিয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে
এখানে এলএলএম-এর কিছু শীর্ষ এবং সর্বাধিক প্রচলিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে:
- প্রাকৃতিক ভাষার পাঠ্য তৈরি করা হচ্ছে: লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্বের শক্তিকে একত্রিত করে স্বায়ত্তশাসিতভাবে প্রাকৃতিক ভাষায় পাঠ্য তৈরি করে। তারা বিভিন্ন ব্যবহারকারীর চাহিদা পূরণ করতে পারে যেমন নিবন্ধ লেখা, গান তৈরি করা বা ব্যবহারকারীদের সাথে কথোপকথনে জড়িত।
- মেশিনের মাধ্যমে অনুবাদ: যেকোন জোড়া ভাষার মধ্যে টেক্সট অনুবাদ করার জন্য এলএলএম কার্যকরভাবে কাজে লাগানো যেতে পারে। এই মডেলগুলি উত্স এবং লক্ষ্য উভয় ভাষার ভাষাগত কাঠামো বোঝার জন্য পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মতো গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলিকে কাজে লাগায়, যার ফলে উত্স পাঠ্যের পছন্দসই ভাষায় অনুবাদের সুবিধা হয়৷
- মূল বিষয়বস্তু তৈরি করা: এলএলএমগুলি মেশিনগুলির জন্য সুসংহত এবং যৌক্তিক বিষয়বস্তু তৈরি করার পথ খুলে দিয়েছে। এই সামগ্রীটি ব্লগ পোস্ট, নিবন্ধ এবং অন্যান্য ধরণের সামগ্রী তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মডেলগুলি একটি উপন্যাস এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব পদ্ধতিতে বিষয়বস্তু বিন্যাস এবং গঠন করতে তাদের গভীর-শিক্ষার অভিজ্ঞতায় ট্যাপ করে।
- অনুভূতি বিশ্লেষণ: বৃহৎ ভাষার মডেলের একটি কৌতুহলপূর্ণ প্রয়োগ হল অনুভূতি বিশ্লেষণ। এতে, মডেলটিকে টীকাকৃত পাঠে উপস্থিত মানসিক অবস্থা এবং অনুভূতিগুলি সনাক্ত করতে এবং শ্রেণিবদ্ধ করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। সফ্টওয়্যারটি ইতিবাচকতা, নেতিবাচকতা, নিরপেক্ষতা এবং অন্যান্য জটিল অনুভূতির মতো আবেগগুলি সনাক্ত করতে পারে। এটি গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া এবং বিভিন্ন পণ্য এবং পরিষেবা সম্পর্কে মতামতের মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।
- পাঠ্য বোঝা, সংক্ষিপ্তকরণ এবং শ্রেণিবদ্ধকরণ: এলএলএম টেক্সট এবং এর প্রেক্ষাপট ব্যাখ্যা করার জন্য এআই সফ্টওয়্যারের জন্য একটি কার্যকর কাঠামো স্থাপন করে। বিপুল পরিমাণ ডেটা বোঝার এবং যাচাই করার জন্য মডেলকে নির্দেশ দিয়ে, এলএলএমগুলি এআই মডেলগুলিকে বিভিন্ন ফর্ম এবং প্যাটার্নে পাঠ্যকে বোঝা, সংক্ষিপ্তকরণ এবং এমনকি শ্রেণিবদ্ধ করতে সক্ষম করে।
- প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছি: বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি ব্যবহারকারীর স্বাভাবিক ভাষা প্রশ্নের সঠিকভাবে উপলব্ধি করতে এবং উত্তর দেওয়ার ক্ষমতা সহ প্রশ্ন উত্তর (QA) সিস্টেমগুলিকে সজ্জিত করে। এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে জনপ্রিয় উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ChatGPT এবং BERT, যা একটি প্রশ্নের প্রেক্ষাপট পরীক্ষা করে এবং ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলির প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া প্রদানের জন্য পাঠ্যের একটি বিশাল সংগ্রহের মাধ্যমে পরীক্ষা করে।
এলএলএম ডেটা কৌশলগুলিতে নিরাপত্তা এবং সম্মতি একীভূত করা
LLM ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণ কাঠামোর মধ্যে শক্তিশালী নিরাপত্তা এবং সম্মতিমূলক ব্যবস্থাগুলি এম্বেড করা আপনাকে ডেটার স্বচ্ছ, নিরাপদ এবং নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করতে সহায়তা করতে পারে। এই পদ্ধতিটি বেশ কয়েকটি মূল ক্রিয়াকে অন্তর্ভুক্ত করে:
- শক্তিশালী এনক্রিপশন প্রয়োগ করুন: শক্তিশালী এনক্রিপশন পদ্ধতি ব্যবহার করে বিশ্রামে এবং ট্রানজিটে ডেটা সুরক্ষিত করুন। এই পদক্ষেপটি অননুমোদিত অ্যাক্সেস এবং লঙ্ঘন থেকে তথ্য রক্ষা করে।
- অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং প্রমাণীকরণ স্থাপন করুন: ব্যবহারকারীর পরিচয় যাচাই করতে সিস্টেম সেট আপ করুন এবং ডেটা অ্যাক্সেস সীমিত করুন। এটি নিশ্চিত করবে যে শুধুমাত্র অনুমোদিত কর্মীরা সংবেদনশীল তথ্যের সাথে যোগাযোগ করতে পারে।
- লগিং এবং মনিটরিং সিস্টেম একীভূত করুন: ডেটা ব্যবহার ট্র্যাক করতে এবং সম্ভাব্য নিরাপত্তা হুমকি সনাক্ত করতে সিস্টেম স্থাপন করুন। এই সক্রিয় পর্যবেক্ষণ ডেটা ইকোসিস্টেমের অখণ্ডতা এবং নিরাপত্তা বজায় রাখতে সহায়তা করে।
- কমপ্লায়েন্স স্ট্যান্ডার্ড মেনে চলুন: প্রাসঙ্গিক নিয়ম মেনে চলুন যেমন GDPR, HIPAA, এবং PCI DSS, যা ডেটা নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণ করে। নিয়মিত অডিট এবং চেক সম্মতি যাচাই করে, অনুশীলনগুলি শিল্প-নির্দিষ্ট আইনি এবং নৈতিক মান পূরণ করে তা নিশ্চিত করে।
- নৈতিক ডেটা ব্যবহারের নির্দেশিকা সেট করুন: তথ্যের ন্যায্য, স্বচ্ছ এবং জবাবদিহিমূলক ব্যবহারকে নির্দেশ করে এমন নীতিগুলি বিকাশ এবং প্রয়োগ করুন৷ এই নির্দেশিকাগুলি স্টেকহোল্ডারদের আস্থা বজায় রাখতে সাহায্য করে এবং LLM-এর জন্য একটি নিরাপদ প্রশিক্ষণ পরিবেশকে সমর্থন করে।
এই কর্মগুলি সম্মিলিতভাবে এলএলএম প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা ব্যবস্থাপনা অনুশীলনকে শক্তিশালী করে। এটি বিশ্বাস এবং নিরাপত্তার একটি ভিত্তি তৈরি করে যা জড়িত সকল স্টেকহোল্ডারদের উপকার করে।
একটি বড় ভাষার মডেল ফাইন-টিউনিং
একটি বৃহৎ ভাষা মডেল ফাইন-টিউনিং একটি সূক্ষ্ম টীকা প্রক্রিয়া জড়িত। Shaip, এই ক্ষেত্রে তার দক্ষতার সাথে, এই প্রচেষ্টাকে উল্লেখযোগ্যভাবে সাহায্য করতে পারে। এখানে ChatGPT-এর মতো মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত কিছু টীকা পদ্ধতি রয়েছে:
পার্ট-অফ-স্পীচ (POS) ট্যাগিং
বাক্যে শব্দগুলিকে তাদের ব্যাকরণগত ফাংশনের সাথে ট্যাগ করা হয়, যেমন ক্রিয়া, বিশেষ্য, বিশেষণ ইত্যাদি। এই প্রক্রিয়াটি মডেলটিকে ব্যাকরণ এবং শব্দের মধ্যে যোগসূত্র বুঝতে সহায়তা করে।
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি (NER)
একটি বাক্যের মধ্যে সংগঠন, অবস্থান এবং ব্যক্তিদের মত নামকৃত সত্তা চিহ্নিত করা হয়। এই অনুশীলনটি শব্দ এবং বাক্যাংশের শব্দার্থিক অর্থ ব্যাখ্যা করতে মডেলটিকে সহায়তা করে এবং আরও সুনির্দিষ্ট প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
অনুভূতির বিশ্লেষণ
টেক্সট ডেটাতে ইতিবাচক, নিরপেক্ষ বা নেতিবাচক মত অনুভূতির লেবেল বরাদ্দ করা হয়, যা মডেলকে বাক্যের আবেগগত আন্ডারটোন বুঝতে সাহায্য করে। আবেগ এবং মতামত জড়িত প্রশ্নের উত্তর দিতে এটি বিশেষভাবে কার্যকর।
কোরফারেন্স রেজোলিউশন
একটি পাঠ্যের বিভিন্ন অংশে একই সত্তা উল্লেখ করা হয় এমন উদাহরণগুলি সনাক্ত করা এবং সমাধান করা। এই পদক্ষেপটি মডেলটিকে বাক্যের প্রেক্ষাপট বুঝতে সাহায্য করে, এইভাবে সুসংগত প্রতিক্রিয়ার দিকে পরিচালিত করে।
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস
টেক্সট ডেটা পণ্য পর্যালোচনা বা সংবাদ নিবন্ধের মতো পূর্বনির্ধারিত গ্রুপে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। এটি মডেলটিকে পাঠ্যের ধরণ বা বিষয় বুঝতে, আরও প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে সহায়তা করে।
শিপ বিভিন্ন সেক্টর যেমন ব্যাংকিং, বীমা, খুচরা এবং টেলিকম থেকে ওয়েব ক্রলিংয়ের মাধ্যমে প্রশিক্ষণের ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। আমরা টেক্সট টীকা (NER, অনুভূতি বিশ্লেষণ, ইত্যাদি) প্রদান করতে পারি, বহুভাষিক LLM (অনুবাদ) সহজতর করতে পারি এবং শ্রেণীবিন্যাস তৈরি, নিষ্কাশন/প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং-এ সহায়তা করতে পারি।
শাইপের অফ-দ্য-শেল্ফ ডেটাসেটের একটি বিস্তৃত ভান্ডার রয়েছে। আমাদের মেডিকেল ডেটা ক্যাটালগ এআই উদ্যোগ, মেশিন লার্নিং মডেল এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য উপযোগী ডি-আইডেন্টিফাইড, সুরক্ষিত এবং মানসম্পন্ন ডেটার বিস্তৃত সংগ্রহ নিয়ে গর্ব করে।
একইভাবে, আমাদের বক্তৃতা ডেটা ক্যাটালগ উচ্চ-মানের ডেটার ভান্ডার যা ভয়েস রিকগনিশন পণ্যের জন্য নিখুঁত, AI/ML মডেলের দক্ষ প্রশিক্ষণ সক্ষম করে। আমাদের কাছে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিস্তৃত চিত্র এবং ভিডিও ডেটা সহ একটি চিত্তাকর্ষক কম্পিউটার ভিশন ডেটা ক্যাটালগ রয়েছে।
এমনকি আমরা আপনার AI এবং ML প্রোজেক্টে ব্যবহারের জন্য বিনামূল্যে একটি পরিবর্তনযোগ্য এবং সুবিধাজনক আকারে খোলা ডেটাসেট অফার করি। এই সুবিশাল AI ডেটা লাইব্রেরি আপনাকে আপনার AI এবং ML মডেলগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে এবং সঠিকভাবে বিকাশ করার ক্ষমতা দেয়৷
Shaip এর তথ্য সংগ্রহ এবং টীকা প্রক্রিয়া
যখন তথ্য সংগ্রহ এবং টীকা আসে, শিপ একটি সুবিন্যস্ত কর্মপ্রবাহ অনুসরণ করে। ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি দেখতে কেমন তা এখানে:
উৎস ওয়েবসাইট সনাক্তকরণ
প্রাথমিকভাবে, প্রয়োজনীয় ডেটার সাথে প্রাসঙ্গিক নির্বাচিত উত্স এবং কীওয়ার্ড ব্যবহার করে ওয়েবসাইটগুলি চিহ্নিত করা হয়।
ওয়েব স্ক্র্যাপিং
একবার প্রাসঙ্গিক ওয়েবসাইটগুলি চিহ্নিত হয়ে গেলে, Shaip এই সাইটগুলি থেকে ডেটা স্ক্র্যাপ করার জন্য তার মালিকানাধীন টুল ব্যবহার করে।
টেক্সট প্রিপ্রসেসিং
সংগৃহীত ডেটা প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণের মধ্য দিয়ে যায়, যার মধ্যে রয়েছে বাক্য বিভাজন এবং পার্সিং, যা এটিকে পরবর্তী পদক্ষেপের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
টীকা
প্রি-প্রসেসড ডেটা নামযুক্ত সত্তা নিষ্কাশনের জন্য টীকা করা হয়। এই প্রক্রিয়াটির মধ্যে পাঠ্যের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলি চিহ্নিত করা এবং লেবেল করা জড়িত, যেমন ব্যক্তি, সংস্থা, অবস্থান ইত্যাদির নাম।
সম্পর্ক নিষ্কাশন
চূড়ান্ত ধাপে, চিহ্নিত সত্তার মধ্যে সম্পর্কের ধরন নির্ধারণ করা হয় এবং সেই অনুযায়ী টীকা করা হয়। এটি পাঠ্যের বিভিন্ন উপাদানের মধ্যে শব্দার্থিক সংযোগগুলি বুঝতে সাহায্য করে।
শাইপের অফার
শিপ সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা পরিচালনা, বিশ্লেষণ এবং সর্বাধিক ব্যবহার করতে সহায়তা করার জন্য বিস্তৃত পরিষেবা সরবরাহ করে৷
ডেটা ওয়েব-স্ক্র্যাপিং
Shaip দ্বারা অফার করা একটি মূল পরিষেবা হ'ল ডেটা স্ক্র্যাপিং। এটি ডোমেন-নির্দিষ্ট URL থেকে ডেটা নিষ্কাশন জড়িত। স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলি ব্যবহার করে, Shaip দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে বিভিন্ন ওয়েবসাইট, পণ্য ম্যানুয়াল, প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন, অনলাইন ফোরাম, অনলাইন পর্যালোচনা, গ্রাহক পরিষেবা ডেটা, শিল্প নিয়ন্ত্রক নথি ইত্যাদি থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা স্ক্র্যাপ করতে পারে৷ এই প্রক্রিয়াটি ব্যবসার জন্য অমূল্য হতে পারে যখন অনেকগুলি উত্স থেকে প্রাসঙ্গিক এবং নির্দিষ্ট ডেটা সংগ্রহ করা।
যন্ত্রানুবাদ
বিভিন্ন ভাষায় পাঠ্য অনুবাদের জন্য সংশ্লিষ্ট ট্রান্সক্রিপশনের সাথে যুক্ত বিস্তৃত বহুভাষিক ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেল তৈরি করুন। এই প্রক্রিয়াটি ভাষাগত বাধা দূর করতে সাহায্য করে এবং তথ্যের অ্যাক্সেসযোগ্যতাকে উৎসাহিত করে।
শ্রেণীবিন্যাস নিষ্কাশন এবং সৃষ্টি
Shaip শ্রেণীবিন্যাস নিষ্কাশন এবং সৃষ্টিতে সাহায্য করতে পারে। এটি একটি কাঠামোগত বিন্যাসে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ এবং শ্রেণীবদ্ধ করে যা বিভিন্ন ডেটা পয়েন্টের মধ্যে সম্পর্ককে প্রতিফলিত করে। এটি ব্যবসার জন্য তাদের ডেটা সংগঠিত করার জন্য বিশেষভাবে উপযোগী হতে পারে, এটি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স ব্যবসায়, পণ্যের ডেটা পণ্যের ধরন, ব্র্যান্ড, মূল্য ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যা গ্রাহকদের পণ্য ক্যাটালগ নেভিগেট করা সহজ করে তোলে।
তথ্য সংগ্রহ
আমাদের ডেটা সংগ্রহ পরিষেবাগুলি জেনারেটিভ এআই অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ এবং আপনার মডেলগুলির নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য প্রয়োজনীয় সমালোচনামূলক বাস্তব-জগত বা সিন্থেটিক ডেটা সরবরাহ করে। ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষার কথা মাথায় রেখে ডেটা নিরপেক্ষ, নৈতিকভাবে এবং দায়িত্বের সাথে সংগ্রহ করা হয়।
প্রশ্ন ও উত্তর
প্রশ্ন উত্তর (QA) প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের একটি উপক্ষেত্র যা মানুষের ভাষায় স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। QA সিস্টেমগুলিকে বিস্তৃত পাঠ্য এবং কোডের উপর প্রশিক্ষিত করা হয়, যা তাদের বিভিন্ন ধরণের প্রশ্নগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম করে, যার মধ্যে রয়েছে বাস্তব, সংজ্ঞামূলক এবং মতামত-ভিত্তিক প্রশ্নগুলি। কাস্টমার সাপোর্ট, হেলথ কেয়ার বা সাপ্লাই চেইনের মতো নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের জন্য তৈরি QA মডেল তৈরির জন্য ডোমেন জ্ঞান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যাইহোক, জেনারেটিভ QA পন্থা মডেলগুলিকে শুধুমাত্র প্রেক্ষাপটের উপর নির্ভর করে ডোমেন জ্ঞান ছাড়াই পাঠ্য তৈরি করতে দেয়।
আমাদের বিশেষজ্ঞদের দল সতর্কতার সাথে প্রশ্ন-উত্তর জোড়া তৈরি করতে ব্যাপক নথি বা ম্যানুয়াল অধ্যয়ন করতে পারে, যা ব্যবসার জন্য জেনারেটিভ এআই তৈরির সুবিধা দেয়। এই পদ্ধতি কার্যকরভাবে একটি বিস্তৃত কর্পাস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য খনির মাধ্যমে ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানগুলিকে মোকাবেলা করতে পারে। আমাদের প্রত্যয়িত বিশেষজ্ঞরা বিভিন্ন বিষয় এবং ডোমেন জুড়ে বিস্তৃত উচ্চ-মানের প্রশ্নোত্তর জোড়ার উৎপাদন নিশ্চিত করেন।
পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ
আমাদের বিশেষজ্ঞরা ব্যাপক কথোপকথন বা দীর্ঘ কথোপকথন ডিস্টিল করতে, বিস্তৃত পাঠ্য ডেটা থেকে সংক্ষিপ্ত এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ সারসংক্ষেপ সরবরাহ করতে সক্ষম।
টেক্সট জেনারেশন
সংবাদ নিবন্ধ, কথাসাহিত্য এবং কবিতার মতো বিভিন্ন শৈলীতে পাঠ্যের বিস্তৃত ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলদের প্রশিক্ষণ দিন। এই মডেলগুলি তারপরে বিভিন্ন ধরণের সামগ্রী তৈরি করতে পারে, যার মধ্যে সংবাদের টুকরো, ব্লগ এন্ট্রি বা সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টগুলি রয়েছে, যা সামগ্রী তৈরির জন্য একটি সাশ্রয়ী এবং সময় সাশ্রয়ী সমাধান প্রদান করে৷
কন্ঠ সনান্তকরণ
বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কথ্য ভাষা বুঝতে সক্ষম মডেলগুলি তৈরি করুন। এতে ভয়েস-অ্যাক্টিভেটেড অ্যাসিস্ট্যান্ট, ডিক্টেশন সফ্টওয়্যার এবং রিয়েল-টাইম অনুবাদ টুল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে কথ্য ভাষার অডিও রেকর্ডিং সমন্বিত একটি ব্যাপক ডেটাসেট ব্যবহার করা জড়িত, যা তাদের সংশ্লিষ্ট প্রতিলিপিগুলির সাথে যুক্ত।
পণ্য সুপারিশ
গ্রাহক কেনার ইতিহাসের ব্যাপক ডেটাসেট ব্যবহার করে মডেলগুলি তৈরি করুন, যার মধ্যে লেবেলগুলি রয়েছে যা নির্দেশ করে যে পণ্যগুলি গ্রাহকরা ক্রয় করতে আগ্রহী৷ লক্ষ্য হল গ্রাহকদের সুনির্দিষ্ট পরামর্শ প্রদান করা, যার ফলে বিক্রয় বৃদ্ধি করা এবং গ্রাহকের সন্তুষ্টি বৃদ্ধি করা।
ছবির ক্যাপশনিং
আমাদের অত্যাধুনিক, এআই-চালিত ইমেজ ক্যাপশনিং পরিষেবার মাধ্যমে আপনার ছবি ব্যাখ্যার প্রক্রিয়াকে পরিবর্তন করুন। আমরা নির্ভুল এবং প্রাসঙ্গিকভাবে অর্থপূর্ণ বর্ণনা তৈরি করে ছবিগুলিতে প্রাণশক্তি যোগ করি। এটি আপনার দর্শকদের জন্য আপনার ভিজ্যুয়াল সামগ্রীর সাথে উদ্ভাবনী ব্যস্ততা এবং মিথস্ক্রিয়া সম্ভাবনার পথ তৈরি করে।
টেক্সট-টু-স্পিচ পরিষেবা প্রশিক্ষণ
আমরা মানুষের বক্তৃতা অডিও রেকর্ডিং সমন্বিত একটি বিস্তৃত ডেটাসেট প্রদান করি, যা এআই মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য আদর্শ। এই মডেলগুলি আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রাকৃতিক এবং আকর্ষক ভয়েস তৈরি করতে সক্ষম, এইভাবে আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য একটি স্বতন্ত্র এবং নিমজ্জিত শব্দ অভিজ্ঞতা প্রদান করে৷
আমাদের বৈচিত্র্যময় ডেটা ক্যাটালগ তৈরি করা হয়েছে অসংখ্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে পূরণ করার জন্য
অফ-দ্য-শেল্ফ মেডিকেল ডেটা ক্যাটালগ এবং লাইসেন্সিং:
- 5টি বিশেষত্বে 31M+ রেকর্ড এবং চিকিৎসকের অডিও ফাইল
- রেডিওলজি এবং অন্যান্য বিশেষত্বে 2M+ মেডিকেল ছবি (MRIs, CTs, USGs, XRs)
- 30k+ ক্লিনিকাল টেক্সট ডক্স ভ্যালু-অ্যাডেড এন্টিটি এবং রিলেশনশিপ টীকা
অফ-দ্য-শেল্ফ স্পিচ ডেটা ক্যাটালগ এবং লাইসেন্সিং:
- 40k+ ঘন্টার বক্তৃতা ডেটা (50+ ভাষা/100+ উপভাষা)
- 55+ বিষয় কভার করা হয়েছে
- স্যাম্পলিং রেট – 8/16/44/48 kHz
- অডিও টাইপ - স্বতঃস্ফূর্ত, স্ক্রিপ্টেড, একক শব্দ, জেগে ওঠা শব্দ
- মানব-মানব কথোপকথন, মানব-বট, মানব-এজেন্ট কল সেন্টার কথোপকথন, একক শব্দ, বক্তৃতা, পডকাস্ট ইত্যাদির জন্য একাধিক ভাষায় সম্পূর্ণরূপে প্রতিলিপিকৃত অডিও ডেটাসেট।
ছবি এবং ভিডিও ডেটা ক্যাটালগ এবং লাইসেন্সিং:
- খাদ্য/নথি চিত্র সংগ্রহ
- হোম সিকিউরিটি ভিডিও কালেকশন
- মুখের ছবি/ভিডিও সংগ্রহ
- OCR-এর জন্য চালান, PO, রসিদ নথি সংগ্রহ
- যানবাহনের ক্ষতি সনাক্তকরণের জন্য চিত্র সংগ্রহ
- যানবাহন লাইসেন্স প্লেট চিত্র সংগ্রহ
- গাড়ির ইন্টেরিয়র ইমেজ কালেকশন
- ফোকাসে গাড়ি চালকের সাথে চিত্র সংগ্রহ
- ফ্যাশন-সম্পর্কিত চিত্র সংগ্রহ
চল কথা বলি
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)
DL হল ML এর একটি সাবফিল্ড যা ডেটাতে জটিল প্যাটার্ন শিখতে একাধিক স্তর সহ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। ML হল AI এর একটি উপসেট যা অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলিতে ফোকাস করে যা মেশিনগুলিকে ডেটা থেকে শিখতে সক্ষম করে। বড় ভাষা মডেল (LLM) হল গভীর শিক্ষার একটি উপসেট এবং জেনারেটিভ এআই-এর সাথে সাধারণ স্থল ভাগ করে নেয়, কারণ উভয়ই গভীর শিক্ষার বিস্তৃত ক্ষেত্রের উপাদান।
বৃহৎ ভাষার মডেল, বা এলএলএম হল বিস্তৃত এবং বহুমুখী ভাষার মডেল যা প্রাথমিকভাবে ভাষার মৌলিক দিকগুলি উপলব্ধি করার জন্য বিস্তৃত পাঠ্য ডেটার উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত। তারপরে তারা নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন বা কাজের জন্য সূক্ষ্ম-টিউন করা হয়, তাদের বিশেষ উদ্দেশ্যে অভিযোজিত এবং অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়।
প্রথমত, বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং বিলিয়ন প্যারামিটার সহ তাদের ব্যাপক প্রশিক্ষণের কারণে বিস্তৃত কাজগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা রাখে।
দ্বিতীয়ত, এই মডেলগুলি অভিযোজনযোগ্যতা প্রদর্শন করে কারণ এগুলি ন্যূনতম নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের প্রশিক্ষণ ডেটার সাথে সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত হতে পারে।
সবশেষে, অতিরিক্ত ডেটা এবং প্যারামিটার যুক্ত করা হলে LLM-এর কর্মক্ষমতা ক্রমাগত উন্নতি দেখায়, সময়ের সাথে সাথে তাদের কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে।
প্রম্পট ডিজাইনের মধ্যে নির্দিষ্ট কাজের জন্য উপযোগী একটি প্রম্পট তৈরি করা জড়িত, যেমন অনুবাদ টাস্কে পছন্দসই আউটপুট ভাষা নির্দিষ্ট করা। অন্যদিকে, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ডোমেন জ্ঞান অন্তর্ভুক্ত করে, আউটপুট উদাহরণ প্রদান করে বা কার্যকর কীওয়ার্ড ব্যবহার করে কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার উপর ফোকাস করে। প্রম্পট ডিজাইন একটি সাধারণ ধারণা, যখন প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং একটি বিশেষ পদ্ধতি। যদিও প্রম্পট ডিজাইন সমস্ত সিস্টেমের জন্য অপরিহার্য, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং উচ্চ নির্ভুলতা বা কর্মক্ষমতা প্রয়োজন এমন সিস্টেমগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।
বড় ভাষা মডেল তিন ধরনের আছে. প্রতিটি ধরনের প্রচার করার জন্য একটি ভিন্ন পদ্ধতির প্রয়োজন।
- জেনেরিক ভাষার মডেলগুলি প্রশিক্ষণ ডেটাতে ভাষার উপর ভিত্তি করে পরবর্তী শব্দের পূর্বাভাস দেয়।
- নির্দেশের সুর করা মডেলগুলি ইনপুটে দেওয়া নির্দেশাবলীর প্রতিক্রিয়ার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত হয়।
- সংলাপের সুর করা মডেলগুলিকে পরবর্তী প্রতিক্রিয়া তৈরি করে একটি সংলাপের মতো কথোপকথন করতে প্রশিক্ষিত করা হয়।