সহজ ভাষায়, রিট্রিভল-অগমেন্টেড ফাইন-টিউনিং, বা RAFT, একটি উন্নত AI কৌশল যেখানে রিট্রিভল-অগমেন্টেড জেনারেশনকে ফাইন-টিউনিংয়ের সাথে যুক্ত করা হয় যাতে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি বৃহৎ ভাষা মডেল থেকে জেনারেটিভ প্রতিক্রিয়া উন্নত করা যায়।
এটি বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে RAG এবং সূক্ষ্ম-সুরকরণকে একীভূত করে, বিশেষ করে স্বাস্থ্যসেবা, আইন এবং অর্থের মতো লক্ষ্যবস্তু খাতের জন্য আরও সঠিক, প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক এবং শক্তিশালী ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম করে।
RAFT এর উপাদানসমূহ
১. পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্ম
এই কৌশলটি LLM-দেরকে অনুমানের সময় বহিরাগত তথ্য উৎস অ্যাক্সেস করার অনুমতি দিয়ে উন্নত করে। অতএব, অন্যান্য অনেকের মতো স্থির পূর্ব-প্রশিক্ষিত জ্ঞানের পরিবর্তে, RAG মডেলটিকে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য দুটি ক্লিকের মধ্যে তথ্যের জন্য সক্রিয়ভাবে একটি ডাটাবেস বা জ্ঞান ভান্ডার অনুসন্ধান করতে সক্ষম করে। এটি প্রায় একটি ওপেন-বুক পরীক্ষার মতো, যেখানে মডেলটি সাম্প্রতিকতম বহিরাগত রেফারেন্স বা অন্যান্য ডোমেন-প্রাসঙ্গিক তথ্যের সাথে পরামর্শ করে। অর্থাৎ, যদি না এমন কোনও প্রশিক্ষণের সাথে মিলিত হয় যা মডেলের পুনরুদ্ধার করা তথ্য সম্পর্কে যুক্তি বা অগ্রাধিকার দেওয়ার ক্ষমতাকে পরিমার্জিত করে; RAG নিজেই পূর্ববর্তী ক্ষমতাগুলিকে পরিমার্জন করে না।
RAG এর বৈশিষ্ট্য:
- গতিশীল জ্ঞান অ্যাক্সেস: বহিরাগত তথ্য উৎস থেকে সংগৃহীত রিয়েল-টাইম তথ্য অন্তর্ভুক্ত।
- ডোমেন-নির্দিষ্ট অভিযোজনযোগ্যতা: উত্তরগুলি লক্ষ্যযুক্ত ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে।
সীমাবদ্ধতা: পুনরুদ্ধার করা প্রাসঙ্গিক এবং অপ্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তুর মধ্যে পার্থক্য করার জন্য অন্তর্নির্মিত প্রক্রিয়া নেই।
2। ফাইন-টিউনিং
ফাইন-টিউনিং হল ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটাসেট সম্পর্কে পূর্বে প্রশিক্ষিত একজন এলএলএমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যা বিশেষায়িত কাজের জন্য এটি তৈরি করে। এটি ডোমেন-নির্দিষ্ট পদ, প্রেক্ষাপট এবং সূক্ষ্মতা আরও ভালভাবে বোঝার জন্য মডেলের পরামিতিগুলি পরিবর্তন করার একটি সুযোগ। যদিও ফাইন-টিউনিং একটি নির্দিষ্ট ডোমেন সম্পর্কিত মডেলের নির্ভুলতাকে পরিমার্জিত করে, তবে অনুমানের সময় বাহ্যিক ডেটা মোটেও ব্যবহার করা হয় না, যা উৎপাদনশীলভাবে বিকশিত জ্ঞান পুনরুত্পাদন করার ক্ষেত্রে এর পুনঃব্যবহারযোগ্যতা সীমিত করে।
ফাইন-টিউনিংয়ের বৈশিষ্ট্য:
- বিশেসজ্ঞতাঃ একটি নির্দিষ্ট মডেলের জন্য একটি নির্দিষ্ট শিল্প বা কাজের জন্য উপযুক্ত।
- উন্নত অনুমান নির্ভুলতা: ডোমেন-প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া তৈরিতে নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে।
সীমাবদ্ধতা: জ্ঞান গঠনে কম কার্যকর গতিশীল আপডেট ক্ষমতা।
RAFT কীভাবে RAG এবং ফাইন-টিউনিংকে একত্রিত করে
এটি RAG এবং টিউনিংয়ের শক্তিগুলিকে একটি নোঙ্গরযুক্ত প্যাকেজে একত্রিত করে। ফলস্বরূপ LLMগুলি কেবল প্রাসঙ্গিক নথিগুলি পুনরুদ্ধার করে না বরং সফলভাবে সেই তথ্যগুলিকে তাদের যুক্তি প্রক্রিয়ায় ফিরিয়ে আনে। এই হাইব্রিড পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে মডেলটি ডোমেন জ্ঞানে (টিউনিংয়ের মাধ্যমে) সুপরিচিত এবং একই সাথে গতিশীলভাবে বাইরের জ্ঞান (RAG এর মাধ্যমে) অ্যাক্সেস করতে সক্ষম।
RAFT এর মেকানিক্স
প্রশিক্ষণ তথ্য রচনা:
- প্রশ্নগুলি প্রাসঙ্গিক নথি এবং বিভ্রান্তিকর নথি (অপ্রাসঙ্গিক) এর সাথে যুক্ত করা হয়।
- সংগৃহীত তথ্যের টুকরোগুলিকে চূড়ান্ত উত্তরের সাথে সংযুক্ত করে চিন্তার শৃঙ্খলযুক্ত উত্তর।
দ্বৈত প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্য:
মডেলটিকে শেখান কিভাবে একটি প্রাসঙ্গিক নথিকে সমস্ত বিভ্রান্তিকর বিষয়ের উপরে স্থান দিতে হয় এবং উৎস নথির সাথে সম্পর্কিত ধাপে ধাপে ব্যাখ্যা চেয়ে যুক্তি দক্ষতা বৃদ্ধি করতে হয়।
অনুমান পর্যায়:
- মডেলরা একটি RAG প্রক্রিয়ার মাধ্যমে শীর্ষস্থানীয় নথিগুলি পুনরুদ্ধার করে।
- সূক্ষ্ম সমন্বয় সঠিক যুক্তি নির্দেশ করে এবং পুনরুদ্ধার করা তথ্যকে প্রধান প্রতিক্রিয়ার সাথে একত্রিত করে।
RAFT এর সুবিধা
কম ত্রুটির হার মার্জিং
সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত উন্নয়ন বৃদ্ধির ফলে RAFT বিশেষায়িত কাজের নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। পরিবর্তে, TorchHub-এর মতো অনেক মানদণ্ডে এর কর্মক্ষমতা সাধারণ সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত কৌশলের তুলনায় ৭৬% পর্যন্ত লাভ অর্জন করেছে।
ত্রুটির বিরুদ্ধে দৃঢ়তা
RAFT ভুল তথ্য সংগ্রহের ফলে উদ্ভূত ভুল অনুমান স্থাপনের আগে অপ্রাসঙ্গিক তথ্য পরিবর্তন করার জন্য মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়।
লাইভ ডেটা
সূক্ষ্ম-সুরযুক্ত স্ট্যাটিক মডেলের বিপরীতে, RAFT সহ LLMগুলি গতিশীলভাবে নতুন তথ্য গ্রহণ করতে পারে, যা এগুলিকে চিকিৎসা বা প্রযুক্তির মতো শিল্পের জন্য দুর্দান্ত উপযুক্ত করে তোলে যার জন্য দ্রুত অভিযোজন প্রয়োজন।
দক্ষতার সাথে সম্পদ ব্যবহার করে
প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য বহিরাগত জ্ঞানের উৎস ব্যবহারের কারণে RAFT ডোমেন অভিযোজনকে খুব সাশ্রয়ীভাবে পরিচালনা করে, ফলে বিশাল লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভরতা হ্রাস পায়।
ডোমেন-নির্দিষ্ট এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে RAFT-এর প্রয়োগ
1. স্বাস্থ্যসেবা:
- চিকিৎসা সংক্রান্ত কাগজপত্রের সারসংক্ষেপ।
- রোগীর রেকর্ড আপডেট করা নির্দেশিকাগুলির সাথে একত্রিত করে ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করা।
2. আইনী সেবা:
- আইনি গবেষণা এবং আইন বিশ্লেষণ করা।
- চুক্তি পর্যালোচনা সরলীকৃত করা।
3. অর্থ:
- বাজারের প্রবণতার উপর ভিত্তি করে আর্থিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করা।
- রিয়েল-টাইম অর্থনৈতিক তথ্য ব্যবহার করে ঝুঁকি মূল্যায়ন।
৪. প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন:
- কার্যকর API রেফারেন্স উপাদান লেখা।
- কোড রেফারেন্স সহ ডেভেলপারদের প্রশ্নের উত্তর দেওয়া।
RAFT বাস্তবায়নে চ্যালেঞ্জসমূহ
তথ্যের জটিলতা
উচ্চ-মানের ডোমেইন-নির্দিষ্ট ডেটাসেট প্রয়োজন, যা প্রায়শই কিউরেট করা কষ্টকর হতে পারে।
ইন্টিগ্রেশন সমস্যা
মডেলের যুক্তি প্রক্রিয়ায় বাহ্যিক জ্ঞানের নিরবচ্ছিন্ন একীকরণের জন্য অত্যাধুনিক প্রকৌশল প্রয়োজন।
উচ্চ সম্পদ খরচ
RAFT মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য কম্পিউটিং শক্তি এবং অবকাঠামোতে প্রচুর পরিবর্তন প্রয়োজন।
শাইপ কীভাবে RAFT চ্যালেঞ্জগুলি মানিয়ে নিতে সাহায্য করে:
মানসম্পন্ন ডেটাসেট, বিশিষ্ট ডোমেইন-নির্দিষ্ট ডেটাসেট এবং দক্ষ ডেটা পরিষেবা প্রদানের ক্ষেত্রে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড ফাইন-টিউনিং (RAFT) বৈশিষ্ট্যগুলির থেকে ভিন্ন চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার পক্ষে শাইপ অনন্যভাবে দাঁড়িয়েছে।
এন্ড-টু-এন্ড এআই ডেটা তত্ত্বাবধান প্ল্যাটফর্ম নিশ্চিত করে যে এই কোম্পানিগুলির কাছে বিভিন্ন ধরণের ডেটাসেট রয়েছে, যা একই সাথে নীতিগত অনুশীলন দ্বারা সমর্থিত, বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) কে সঠিক উপায়ে প্রশিক্ষণের জন্য সুবিন্যস্ত।
শাইপ স্বাস্থ্যসেবা, অর্থায়ন এবং আইনি পরিষেবার মতো শিল্পের জন্য তৈরি উচ্চ-মানের, ডোমেইন-নির্দিষ্ট ডেটা পরিষেবা প্রদানে বিশেষজ্ঞ। শাইপ ম্যানেজ প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, প্রকল্প পরিচালকরা স্পষ্ট ডেটা সংগ্রহের পরামিতি, বৈচিত্র্য কোটা এবং ডোমেইন-নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণ করে, যাতে RAFT-এর মতো মডেলগুলি কার্যকর প্রশিক্ষণের জন্য প্রাসঙ্গিক নথি এবং অপ্রাসঙ্গিক বিভ্রান্তিকর উভয়ই পায়। অন্তর্নির্মিত ডেটা সনাক্তকরণ HIPAA-এর মতো গোপনীয়তা বিধিগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করে।
শাইপ টেক্সট, অডিও, ছবি এবং ভিডিওতে উন্নত অ্যানোটেশনও প্রদান করে, যা এআই প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ-স্তরের মানের নিশ্চয়তা দেয়। ৩০,০০০ এরও বেশি অবদানকারী এবং বিশেষজ্ঞ-পরিচালিত দলের নেটওয়ার্কের সাথে, শাইপ নির্ভুলতা বজায় রেখে দক্ষতার সাথে কাজ করে। বৈচিত্র্য, নীতিগত উৎস এবং স্কেলেবিলিটির মতো চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে, শাইপ ক্লায়েন্টদের প্রভাবশালীদের জন্য RAFT-এর মতো এআই মডেলের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে সহায়তা করে।
