তারা বলে যে দুর্দান্ত জিনিসগুলি ছোট প্যাকেজে আসে এবং সম্ভবত, ছোট ভাষা মডেল (SLM) এর নিখুঁত উদাহরণ।
যখনই আমরা মানুষের যোগাযোগ এবং মিথস্ক্রিয়াকে অনুকরণ করে AI এবং ভাষার মডেল সম্পর্কে কথা বলি, তখনই আমরা অবিলম্বে চিন্তা করি বড় ভাষার মডেল (LLMs) যেমন GPT3 বা GPT4। যাইহোক, বর্ণালীর অন্য প্রান্তে রয়েছে ছোট ভাষার মডেলের বিস্ময়কর জগত, যা তাদের বৃহত্তর রূপের নিখুঁত প্রতিরূপ, উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে শক্তিশালী করার জন্য সুবিধাজনক সঙ্গী হিসাবে উপস্থিত হয় যার জন্য খুব বেশি মাত্রার প্রয়োজন হয় না।
আজ, আমরা এসএলএম কী, এলএলএম-এর তুলনায় তাদের ভাড়া কেমন, তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং তাদের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে আলোকপাত করতে আগ্রহী।
ছোট ভাষা মডেল কি?
SLM হল AI মডেলের একটি শাখা যা মানুষের ভাষা সনাক্ত করতে, বুঝতে এবং পারস্পরিক আদান-প্রদানের জন্য স্থাপত্য। উপসর্গ (বা বিশেষণ) Small এখানে আকারকে বোঝায়, যা তুলনামূলকভাবে ছোট, তাদের আরও মনোযোগী এবং কুলুঙ্গি হতে দেয়।
যদি LLM গুলি বিলিয়ন বা ট্রিলিয়ন প্যারামিটারে প্রশিক্ষিত হয়, তাহলে SLM গুলি লক্ষ লক্ষ প্যারামিটারে প্রশিক্ষিত হয়৷ ছোট মডেলের স্ট্যান্ডআউট দিকগুলির মধ্যে একটি হল যে তারা কম পরিমাণে পরামিতিগুলিতে প্রশিক্ষিত হওয়া সত্ত্বেও অনবদ্য ফলাফল প্রদান করে।
এসএলএমগুলি আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, আসুন তাদের কিছু মূল বৈশিষ্ট্য দেখি:
ছোট আকার
যেহেতু তারা কম প্যারামিটারে প্রশিক্ষিত, তারা সহজেই প্রশিক্ষিত এবং কার্যকারিতার জন্য গণনাগত ক্ষমতার তীব্রতা কমিয়ে দেয়।
কুলুঙ্গি, ফোকাসড, এবং কাস্টমাইজযোগ্য
এলএলএম-এর বিপরীতে, এগুলি সর্বাঙ্গীণ কাজের জন্য তৈরি হয় না। পরিবর্তে, এগুলি নির্দিষ্ট সমস্যা বিবৃতিগুলির জন্য তৈরি এবং প্রকৌশলী হয়, ফোকাসড দ্বন্দ্ব সমাধানের পথ প্রশস্ত করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি মাঝারি আকারের ব্যবসা শুধুমাত্র গ্রাহক পরিষেবার অভিযোগের যত্ন নেওয়ার জন্য একটি SLM তৈরি এবং স্থাপন করতে পারে। অথবা, শুধুমাত্র স্বয়ংক্রিয় ব্যাকগ্রাউন্ড চেক, ক্রেডিট স্কোরিং বা ঝুঁকি বিশ্লেষণ করার জন্য একটি BFSI কোম্পানির একটি SLM থাকতে পারে।
হার্ডওয়্যার স্পেসিফিকেশনের উপর ন্যূনতম নির্ভরতা
এসএলএমগুলি জটিল এবং ভারী ডিজিটাল অবকাঠামো এবং প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার জন্য পেরিফেরাল প্রয়োজনীয়তা দূর করে। যেহেতু তারা আকার এবং কার্যকারিতা তুলনামূলকভাবে ছোট, তাই তারা কম মেমরিও গ্রহণ করে, যা এজ ডিভাইস এবং পরিবেশে বাস্তবায়নের জন্য আদর্শ করে তোলে যা প্রধানত সম্পদ-সীমাবদ্ধ।
আরো টেকসই
ছোট মডেলগুলি তুলনামূলকভাবে পরিবেশগতভাবে বন্ধুত্বপূর্ণ কারণ তারা LLM-এর তুলনায় কম শক্তি খরচ করে এবং কম তাপ উৎপন্ন করে কারণ তাদের কম্পিউটেশনাল প্রয়োজনীয়তা হ্রাস পায়। এর অর্থ হল কুলিং সিস্টেম এবং রক্ষণাবেক্ষণ ব্যয়গুলিতে ন্যূনতম বিনিয়োগ।
বহুমুখিতা এবং সাশ্রয়ী মূল্যের
এসএলএমগুলি ছোট এবং মাঝারি আকারের ব্যবসার উচ্চাকাঙ্ক্ষার জন্য তৈরি করা হয়েছে যেগুলি বিনিয়োগের পরিপ্রেক্ষিতে রয়েছে তবে তাদের ব্যবসায়িক দৃষ্টিভঙ্গির জন্য AI-এর শক্তি এবং সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে হবে। যেহেতু ছোট মডেলগুলি অভিযোজনযোগ্য এবং কাস্টমাইজযোগ্য, তাই তারা পর্যায়ক্রমে তাদের এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষা স্থাপন করতে ব্যবসার জন্য নমনীয়তার অনুমতি দেয়।
ছোট ভাষার মডেলের বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ
একটি ছোট ভাষা মডেলের কাজ
ভিত্তিগতভাবে, একটি ছোট ভাষা মডেলের কাজের নীতিটি একটি বৃহৎ ভাষার মডেলের সাথে খুব মিল এই অর্থে যে তারা প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণ ডেটা এবং কোডের উপর প্রশিক্ষিত। যাইহোক, এলএলএম-এর দক্ষ, ছোট বৈচিত্রে রূপান্তর করার জন্য কয়েকটি কৌশল প্রয়োগ করা হয়েছে। চলুন দেখে নেই কিছু সাধারণ কৌশল কি কি।
| জ্ঞান পাতন | কেঁটে সাফ | কোয়ান্টাইজেশন |
|---|---|---|
| এটি হল জ্ঞান স্থানান্তর যা একজন গুরু থেকে একজন শিষ্যের কাছে ঘটে। একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত এলএলএম থেকে সমস্ত জ্ঞান একটি এসএলএম-এ স্থানান্তরিত হয়, যা এলএলএম-এর জটিলতাগুলিকে বিয়োগ করে জ্ঞানের সারমর্মকে ডিস্টিল করে। | ওয়াইন মেকিংয়ে, ছাঁটাই বলতে মদ থেকে শাখা, ফল এবং পাতা অপসারণকে বোঝায়। এসএলএম-এ, এটি একটি অনুরূপ প্রক্রিয়া যা অপ্রয়োজনীয় দিক এবং উপাদানগুলিকে অপসারণ করে যা মডেলটিকে ভারী এবং তীব্র করে তুলতে পারে। | যখন গণনা সম্পাদনে একটি মডেলের নির্ভুলতা ন্যূনতম করা হয়, তখন এটি তুলনামূলকভাবে কম মেমরি ব্যবহার করে এবং উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত চলে। এই প্রক্রিয়াটিকে কোয়ান্টাইজেশন বলা হয় এবং কম হার্ডওয়্যার ক্ষমতা সহ ডিভাইস এবং সিস্টেমে সঠিকভাবে সম্পাদন করতে মডেলটিকে সক্ষম করে। |
ছোট ভাষার মডেলগুলির সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
যেকোন এআই মডেলের মতো, এসএলএম-এর প্রতিবন্ধকতা এবং ত্রুটির ন্যায্য অংশ রয়েছে। নতুনদের জন্য, আসুন সেগুলি কী তা অন্বেষণ করি:
- যেহেতু এসএলএমগুলি তাদের উদ্দেশ্য এবং কার্যকারিতায় বিশেষ এবং পরিমার্জিত, তাই এন্টারপ্রাইজগুলির পক্ষে তাদের ছোট মডেলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে স্কেল করা কঠিন হতে পারে।
- ছোট মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রশিক্ষিত করা হয়, যা তাদের ডোমেনের বাইরে অনুরোধ এবং প্রম্পটের জন্য অবৈধ করে তোলে। এর মানে হল এন্টারপ্রাইজগুলি একটি মাস্টার মডেল থাকার পরিবর্তে একাধিক কুলুঙ্গি এসএলএম স্থাপন করতে বাধ্য হবে।
- এআই স্পেসে বিদ্যমান দক্ষতার ফাঁকের কারণে তাদের বিকাশ এবং স্থাপন করা কিছুটা কঠিন হতে পারে।
- মডেল এবং প্রযুক্তির সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং দ্রুত অগ্রগতি, সাধারণভাবে, স্টেকহোল্ডারদের জন্য তাদের SLM স্থায়ীভাবে বিকশিত করা চ্যালেঞ্জিং করে তুলতে পারে।
ছোট ভাষার মডেলের জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজনীয়তা
বড় মডেলের তুলনায় তীব্রতা, গণনার ক্ষমতা এবং স্কেল ছোট হলেও, এসএলএম কোনো অর্থেই হালকা নয়। তারা এখনও ভাষার মডেল যা জটিল প্রয়োজনীয়তা এবং কাজগুলি মোকাবেলা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
একটি ভাষার মডেল ছোট হওয়ার অনুভূতি এটি যে গুরুত্ব এবং প্রভাব দিতে পারে তা কেড়ে নিতে পারে না। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে, শুধুমাত্র বংশগত বা জীবনধারা-চালিত রোগ শনাক্ত করার জন্য তৈরি করা একটি SLM এখনও গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি একজন ব্যক্তির জীবন এবং মৃত্যুর মধ্যে দাঁড়িয়ে আছে।
এটি এই ধারণার সাথে সম্পর্কযুক্ত যে ছোট মডেলের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা প্রয়োজনীয়তা এখনও স্টেকহোল্ডারদের জন্য একটি বায়ুরোধী মডেল তৈরি করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা সঠিক, প্রাসঙ্গিক এবং সুনির্দিষ্ট ফলাফল তৈরি করে। এখানেই নির্ভরযোগ্য ব্যবসা থেকে ডেটা সোর্সিংয়ের গুরুত্ব আসে।
At শিপ, আমরা সবসময় আপনার AI দৃষ্টিভঙ্গির পরিপূরক করার জন্য নৈতিকভাবে উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণের ডেটা সোর্সিংয়ের বিষয়ে একটি অবস্থান নিয়েছি। আমাদের কঠোর গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রোটোকল এবং হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ পদ্ধতিগুলি নিশ্চিত করে যে আপনার মডেলগুলিকে অনবদ্য মানের ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত করা হয়েছে যা আপনার মডেলগুলির দ্বারা উত্পন্ন ফলাফল এবং ফলাফলগুলিকে ইতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে৷
সুতরাং, কীভাবে আমরা আমাদের ডেটাসেটগুলির সাথে আপনার এন্টারপ্রাইজের উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারি তা নিয়ে আলোচনা করতে আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
