সমস্যা সমাধান করা মানুষের সহজাত ক্ষমতাগুলির মধ্যে একটি। আমাদের আদিম দিন থেকে, যখন আমাদের জীবনের প্রধান চ্যালেঞ্জগুলি সমসাময়িক সময়ে একটি শিকারী জন্তুর দ্বারা খাওয়া হচ্ছিল না যাতে দ্রুত কিছু বাড়িতে পৌঁছে দেওয়া যায়, আমরা আমাদের সৃজনশীলতা, যৌক্তিক যুক্তি এবং বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় করে দ্বন্দ্বের সমাধান নিয়ে এসেছি। .
এখন, আমরা AI সংবেদনশীলদের উৎপত্তির প্রত্যক্ষ করি, আমরা তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতার ক্ষেত্রে নতুন চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হচ্ছি। যদিও আগের দশকটি ছিল এআই মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনা উদযাপনের বিষয়ে, এই দশকটি আরও এক ধাপ এগিয়ে যাওয়ার বিষয়ে - এই জাতীয় মডেলগুলির দ্বারা নেওয়া সিদ্ধান্তগুলির বৈধতা নিয়ে প্রশ্ন তোলা এবং তাদের পিছনের যুক্তিগুলি বের করার জন্য।
যেহেতু ব্যাখ্যাযোগ্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (XAI) আরও প্রাধান্য লাভ করে, এই মুহূর্তটি আমরা বলি AI মডেলগুলির বিকাশের একটি মূল ধারণা নিয়ে আলোচনা করার। চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং. এই নিবন্ধে, আমরা এর অর্থ এবং সহজ শর্তগুলিকে ব্যাপকভাবে ডিকোড এবং ডিমিস্টিফাই করব।
চেইন অফ থট প্রম্পটিং কি?
যখন মানুষের মন একটি চ্যালেঞ্জ বা একটি জটিল সমস্যার সাথে প্রস্তুত হয়, তখন এটি স্বাভাবিকভাবেই এটিকে ছোট অনুক্রমিক পদক্ষেপের টুকরো টুকরো করার চেষ্টা করে। যুক্তি দ্বারা চালিত, মন সংযোগ স্থাপন করে এবং চ্যালেঞ্জের জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম রেজোলিউশনের কৌশল নির্ধারণের জন্য কারণ-ও-প্রভাব পরিস্থিতির অনুকরণ করে।
একটি এআই মডেল বা সিস্টেমে এটি প্রতিলিপি করার প্রক্রিয়া চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং.
নাম অনুসারে, একটি এআই মডেল একটি প্রশ্ন বা বিরোধের সাথে যোগাযোগ করার জন্য একটি সিরিজ বা যৌক্তিক চিন্তার একটি চেইন (বা পদক্ষেপ) তৈরি করে। এটিকে একটি গন্তব্যে যাওয়ার পথ চাওয়া কাউকে পালাক্রমে নির্দেশ দেওয়ার মতো কল্পনা করুন৷
ওপেনএআই-এর যুক্তি মডেলগুলিতে এটি মোতায়েন করা প্রধান কৌশল। যেহেতু তারা একটি প্রতিক্রিয়া বা উত্তর তৈরি করার আগে চিন্তা করার জন্য প্রকৌশলী, তাই তারা মানুষের দ্বারা নেওয়া প্রতিযোগিতামূলক পরীক্ষাগুলি ক্র্যাক করতে সক্ষম হয়েছে।
[এছাড়াও পড়ুন: এলএলএম সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার]
চেইন-অফ-থট প্রম্পটিংয়ের সুবিধা
যুক্তি-চালিত যেকোন কিছু একটি উল্লেখযোগ্য প্রান্ত লাভ করে। একইভাবে, চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং-এর উপর প্রশিক্ষিত মডেলগুলি শুধুমাত্র নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নয় বরং বিভিন্ন ধরনের সুবিধা প্রদান করে যার মধ্যে রয়েছে:
বর্ধিত সমস্যা সমাধান ক্ষমতা, যেখানে তাদের গুরুত্ব স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থের মতো ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। এলএলএম যেগুলি চেইন-অফ-থট প্রম্পট করে সুস্পষ্ট এবং অন্তর্নিহিত চ্যালেঞ্জগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে এবং স্বতন্ত্র সম্ভাব্যতা এবং সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি বিবেচনা করার পরে প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
প্রশমন অনুমানের এবং ফলাফল অনুমান থেকে উত্পন্ন কারণ মডেলগুলি সিদ্ধান্তে ঝাঁপিয়ে পড়ার পরিবর্তে উপসংহারে যৌক্তিক এবং অনুক্রমিক চিন্তাভাবনা এবং প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োগ করে।
বর্ধিত বহুমুখতা যেহেতু মডেলগুলিকে একটি নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রে কঠোরভাবে প্রশিক্ষিত করার প্রয়োজন হয় না কারণ তারা যুক্তি দিয়ে যায়, উদ্দেশ্য নয়।
অপ্টিমাইজ সঙ্গতি মাল্টি-ফোল্ড/মাল্টি-পার্ট উত্তর জড়িত কাজগুলিতে।
চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং টেকনিকের কার্যকারিতার অ্যানাটমি
আপনি যদি একচেটিয়া সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচারের সাথে পরিচিত হন তবে আপনি জানতে পারবেন যে সম্পূর্ণ সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনটি একটি একক সুসঙ্গত ইউনিট হিসাবে তৈরি করা হয়েছে। মাইক্রোসার্ভিসেস আর্কিটেকচার পদ্ধতির মাধ্যমে এই ধরনের একটি জটিল ট্যাক্সকে সরলীকরণ করা হয়েছে যা সফ্টওয়্যারকে স্বাধীন পরিষেবাগুলিতে ভাঙ্গার সাথে জড়িত। এর ফলে পণ্যগুলির দ্রুত বিকাশ এবং সেইসাথে বিরামহীন কার্যকারিতা হয়েছে।
AI-তে CoT প্রম্পট করছে অনুরূপ, যেখানে LLM-গুলিকে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য যুক্তির ক্রমিক প্রক্রিয়াগুলির একটি সিরিজের মাধ্যমে নির্দেশিত করা হয়। এটি এর মাধ্যমে করা হয়:
- সুস্পষ্ট নির্দেশাবলী, যেখানে মডেলগুলিকে সরাসরি নির্দেশ দেওয়া হয় সহজবোধ্য কমান্ডের মাধ্যমে ক্রমানুসারে একটি সমস্যার কাছে যাওয়ার জন্য।
- অন্তর্নিহিত নির্দেশ আরও সূক্ষ্ম এবং তার পদ্ধতির মধ্যে সূক্ষ্ম। এতে, একটি মডেল একটি অনুরূপ কাজের যুক্তির মাধ্যমে নেওয়া হয় এবং তার উপস্থাপিত সমস্যার জন্য যুক্তির প্রতিলিপি করার জন্য তার অনুমান এবং বোঝার ক্ষমতা ব্যবহার করে।
- প্রদর্শনমূলক উদাহরণ, যেখানে একটি মডেল ধাপে ধাপে যুক্তি দেয় এবং একটি সমস্যা সমাধানের জন্য ক্রমবর্ধমান অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে।
3টি বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ যেখানে CoT প্রম্পটিং ব্যবহার করা হয়
আর্থিক সিদ্ধান্তের মডেল
| বটগুলিতে মাল্টিমোডাল CoT
| স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবা
|
|---|---|---|
| এই অত্যন্ত অস্থির সেক্টরে, CoT প্রম্পটিং একটি কোম্পানির সম্ভাব্য আর্থিক গতিপথ বোঝার জন্য, ঋণপ্রার্থীদের ঝুঁকি মূল্যায়ন পরিচালনা করতে এবং আরও অনেক কিছুর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। | চ্যাটবটগুলি যেগুলি এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য উন্নত এবং স্থাপন করা হয় সেগুলি বিশেষ কার্যকারিতার দাবি করে৷ তাদের ইনপুটগুলির বিভিন্ন ফর্ম্যাট বোঝার ক্ষমতা প্রদর্শন করতে হবে। CoT প্রম্পটিং এই ধরনের ক্ষেত্রে সর্বোত্তম কাজ করে, যেখানে বটগুলিকে প্রশ্নের উত্তর তৈরি করতে পাঠ্য এবং চিত্র প্রম্পটগুলিকে একত্রিত করতে হয়। | স্বাস্থ্যসেবা ডেটা থেকে রোগীদের নির্ণয় করা থেকে শুরু করে রোগীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনা তৈরি করা, CoT প্রম্পটিং ক্লিনিক এবং হাসপাতালের স্বাস্থ্যসেবা লক্ষ্যগুলিকে পরিপূরক করতে পারে। |
উদাহরণ
গ্রাহকের প্রশ্ন: আমি আমার অ্যাকাউন্টে একটি লেনদেন লক্ষ্য করেছি যা আমি চিনতে পারছি না, আমার ডেবিট কার্ড হারিয়ে গেছে এবং আমি আমার অ্যাকাউন্টের লেনদেনের জন্য সতর্কতা সেট আপ করতে চাই৷ আপনি এই সমস্যাগুলি আমাকে সাহায্য করতে পারেন?
ধাপ 1: সমস্যা চিহ্নিত করুন এবং শ্রেণীবদ্ধ করুন
- অচেনা লেনদেন।
- ডেবিট কার্ড হারিয়েছে।
- লেনদেন সতর্কতা সেট আপ করা হচ্ছে।
ধাপ 2: অচেনা লেনদেনের ঠিকানা
বিস্তারিত জিজ্ঞাসা করুন: আপনি কি লেনদেনের তারিখ এবং পরিমাণ প্রদান করতে পারেন?
- শাখা 1: বিস্তারিত প্রদান করা হলে:
- লেনদেন পর্যালোচনা করুন. যদি প্রতারণা হয়, গ্রাহক এটি বিতর্ক করতে চান কিনা তা জিজ্ঞাসা করুন।
- শাখা 2: বিস্তারিত না থাকলে:
- সাম্প্রতিক লেনদেনের একটি তালিকা প্রদানের প্রস্তাব।
ধাপ 3: হারানো ডেবিট কার্ডের ঠিকানা
কার্ড হিমায়িত করুন: অবিলম্বে হিমায়িত সুপারিশ.
- শাখা 1: যদি গ্রাহক সম্মত হন:
- কার্ড হিমায়িত করুন এবং জিজ্ঞাসা করুন যে তারা একটি প্রতিস্থাপন চান কিনা। শিপিং ঠিকানা নিশ্চিত করুন.
- শাখা 2: যদি গ্রাহক অস্বীকার করে:
- অননুমোদিত লেনদেনের জন্য অ্যাকাউন্ট পর্যবেক্ষণ করার পরামর্শ দিন।
ধাপ 4: লেনদেন সতর্কতা সেট আপ করুন
সতর্কতা পদ্ধতি নির্বাচন করুন: এসএমএস, ইমেল, না উভয়?
- শাখা 1: যদি একজন গ্রাহক পছন্দ করেন:
- একটি নির্দিষ্ট পরিমাণের উপরে লেনদেনের জন্য সতর্কতা সেট করুন। পরিমাণ জন্য জিজ্ঞাসা করুন.
- শাখা 2: অনিশ্চিত হলে:
- একটি ডিফল্ট পরিমাণ প্রস্তাব করুন (যেমন, $50) এবং নিশ্চিত করুন৷
ধাপ 5: একটি সারাংশ এবং পরবর্তী পদক্ষেপ প্রদান করুন
- অচেনা লেনদেন তদন্ত.
- ডেবিট কার্ড ফ্রিজ করা এবং সম্ভবত একটি প্রতিস্থাপন জারি করা।
- অনুরোধ অনুযায়ী লেনদেন সতর্কতা সেট আপ করা হচ্ছে।
নীতি:
এই প্রক্রিয়াটি সুস্পষ্ট পদক্ষেপ এবং সিদ্ধান্ত শাখার মাধ্যমে একাধিক গ্রাহকের প্রশ্নের সমাধান করে, ব্যাপক সমাধান নিশ্চিত করে।
CoT প্রম্পটিংয়ের সীমাবদ্ধতা
চেইন-অফ-থট প্রকৃতপক্ষে কার্যকর কিন্তু এটি প্রয়োগের ক্ষেত্রে এবং অন্যান্য বিভিন্ন কারণের উপরও নির্ভর করে। এর সাথে যুক্ত সুনির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ রয়েছে CoT প্রম্পটিং AI-তে যা স্টেকহোল্ডারদের সম্পূর্ণভাবে এর সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে বাধা দেয়। আসুন সাধারণ বাধাগুলি দেখুন:
অতি জটিল সহজ কাজ
যদিও CoT প্রম্পটিং জটিল কাজের জন্য সর্বোত্তম কাজ করে, এটি সাধারণ কাজগুলিকে জটিল করে তুলতে পারে এবং ভুল প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। যে কাজের জন্য কোন যুক্তির প্রয়োজন নেই, সরাসরি-উত্তর মডেলগুলি সবচেয়ে ভাল কাজ করে।
বর্ধিত কম্পিউটেশনাল লোড
CoT প্রম্পটিংয়ের প্রক্রিয়াকরণের জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল লোড প্রয়োজন এবং যদি কৌশলটি সীমিত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার সাথে নির্মিত ছোট মডেলগুলিতে স্থাপন করা হয় তবে এটি তাদের আচ্ছন্ন করতে পারে। এই জাতীয় স্থাপনার পরিণতিগুলির মধ্যে ধীর প্রতিক্রিয়ার সময়, দুর্বল দক্ষতা, অসঙ্গতি এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
এআই প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের গুণমান
AI-তে CoT প্রম্পট করছে অনুমান (বা নীতির) অধীনে কাজ করে যে একটি নির্দিষ্ট প্রম্পট ভালভাবে উচ্চারিত, কাঠামোগত এবং স্পষ্ট। যদি একটি প্রম্পটে এই কারণগুলির অভাব থাকে, তাহলে CoT প্রম্পটিং প্রয়োজনীয়তা উপলব্ধি করার ক্ষমতা হারায়, যার ফলে অপ্রাসঙ্গিক ক্রমিক পদক্ষেপ এবং শেষ পর্যন্ত প্রতিক্রিয়া তৈরি হয়।
এট-স্কেল ক্ষমতা হ্রাস
স্টেকহোল্ডাররা তাদের মডেলগুলিকে সংগ্রামের অভিজ্ঞতা লাভ করতে পারে যদি তাদের প্রচুর পরিমাণে ডেটাসেট বা সমস্যার জটিলতার জন্য চেইন-অফ-থট প্রম্পটিংকে লিভারেজ করতে হয়। বৃহত্তর যুক্তির পদক্ষেপের সাথে জড়িত কাজের জন্য, কৌশলটি প্রতিক্রিয়ার সময়কে ধীর করে দিতে পারে, এটিকে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অযোগ্য করে তোলে বা এমন ক্ষেত্রে ব্যবহার করে যেগুলি রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া তৈরির দাবি রাখে।
CoT প্রম্পটিং হল কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি অসাধারণ কৌশল বড় ভাষার মডেল. যদি এই ধরনের ত্রুটিগুলি অপ্টিমাইজেশান কৌশল বা সমাধানের মাধ্যমে সমাধান করা যায় এবং সমাধান করা যায় তবে তারা অবিশ্বাস্য ফলাফল দিতে পারে। প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে সাথে, চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং কীভাবে বিকশিত হয় এবং আরও সহজ হয়ে ওঠে তা দেখতে আকর্ষণীয় হবে।
