প্রকাশিত: নভেম্বর 13, 2024
ঘৃণামূলক বক্তব্য, হয়রানি, এবং অনলাইন অপব্যবহার অনলাইনে একটি ব্যাপক সমস্যা হয়ে উঠেছে। বিষাক্ত মন্তব্য গুরুত্বপূর্ণ কণ্ঠস্বরকে নীরব করে এবং ব্যবহারকারী ও গ্রাহকদের দূরে সরিয়ে দেয় । বিষাক্ততা সনাক্তকরণ আপনার ব্যবহারকারীদের রক্ষা করে এবং একটি নিরাপদ অনলাইন পরিবেশ তৈরি করে।
এই দুই পর্বের সিরিজে, আমরা কীভাবে AI ব্যবহার করতে হয় তার উৎসে বিষাক্ততা সনাক্ত করতে এবং প্রশমিত করতে পারি: ব্যবহারকারীদের কীবোর্ড।
এই প্রথম অংশে, আমরা এই পদ্ধতির ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং সুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করি।
দ্বিতীয় অংশে , আমরা কোড উদাহরণ এবং UX টিপস সহ বাস্তবায়ন শেয়ার করি।
কেন ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণ সঞ্চালন
সুবিধা
ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণ একটি কার্যকর প্রতিরক্ষার প্রথম লাইন, এবং সার্ভার-সাইড চেকের জন্য একটি দুর্দান্ত পরিপূরক। ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণ একাধিক সুবিধা প্রদান করে:
- তাড়াতাড়ি বিষাক্ততা সনাক্ত করুন । ক্লায়েন্ট-সাইড চেকের মাধ্যমে, আপনি সার্ভার স্পর্শ না করেই এর উৎসে বিষাক্ততা ধরতে পারেন।
- রিয়েল-টাইম চেক সক্ষম করুন । কম লেটেন্সি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে এবং আপনার ব্যবহারকারীদের তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে ক্লায়েন্ট-সাইড গতি ব্যবহার করুন।
- সার্ভার-সাইড কাজের চাপ কমানো বা অপ্টিমাইজ করুন । আপনার সার্ভার-সাইড কাজের চাপ এবং বিষাক্ততা শনাক্তকরণের খরচ কমিয়ে দিন: প্রথমত, কারণ আপনার ব্যবহারকারী-মুখী ইঙ্গিতগুলি বিষাক্ত মন্তব্যের পরিমাণ কমাতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু এছাড়াও কারণ আপনার সার্ভারে অবতরণের আগে নির্দিষ্ট কিছু মন্তব্যকে সম্ভাব্য বিষাক্ত হিসাবে ফ্ল্যাগ করা আপনাকে তাদের অগ্রাধিকার দিতে সাহায্য করে। সার্ভার-সাইড চেক।
- মানুষের বোঝা কমান । মানব মডারেটরদের উপর বোঝা হ্রাস করুন।
কেস ব্যবহার করুন
ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণ তৈরি করার জন্য এখানে কয়েকটি সম্ভাব্য কারণ রয়েছে:
- মন্তব্য সিস্টেমে অবিলম্বে সনাক্তকরণ . যে ব্যবহারকারীরা বিষাক্ত মন্তব্যের খসড়া তৈরি করে তাদের অবিলম্বে প্রতিক্রিয়া প্রদান করুন, পোস্ট করার আগে তাদের বার্তাটি পুনরায় বর্ণনা করতে উত্সাহিত করুন৷ ক্লায়েন্ট-সাইড এআই-এর সাহায্যে, আপনি কোনো API কী, কোনো রানটাইম সার্ভার-সাইড শ্রেণিবিন্যাস খরচ এবং কম বিলম্ব ছাড়াই এটি অর্জন করতে পারেন। এটি চ্যাট অ্যাপের জন্য আদর্শ হতে পারে।
- লাইভ চ্যাটে রিয়েল-টাইম সংযম । ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে বিষাক্ত বার্তাগুলিকে দ্রুত শনাক্ত করুন এবং পতাকাঙ্কিত করুন, মডারেটরদের অবিলম্বে হস্তক্ষেপ করার অনুমতি দেয়।
আপনার সার্ভার-সাইড চেক রাখুন
যদিও ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণ দ্রুত হয়, একটি দূষিত ফ্রন্ট-এন্ড-বুদ্ধিমান ব্যবহারকারী এটি অক্ষম করতে পারে। উপরন্তু, কোন বিষাক্ততা সনাক্তকরণ সিস্টেম 100% সঠিক নয়।
এই কারণে, আমরা দৃঢ়ভাবে সুপারিশ করছি যে আপনি এখনও ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণের উপর নির্ভর না করে একটি সার্ভারের সাথে একটি অতিরিক্ত পর্যালোচনা প্রয়োগ করুন বা রাখুন৷ উদাহরণস্বরূপ, পরিপ্রেক্ষিত API ব্যবহার করে একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস সার্ভার-সাইড পর্যালোচনার সাথে আপনার রিয়েল-টাইম ক্লায়েন্ট-সাইড চেক পরিপূরক করুন। একটি ব্যাপক পদ্ধতির জন্য, আপনি মানব সংযম সঙ্গে এই একত্রিত করতে পারেন.
সতর্কতা
ক্লায়েন্ট-সাইড বিষাক্ততা সনাক্তকরণের জন্য আপনার ওয়েব পৃষ্ঠায় একটি শ্রেণীবিভাগ মডেল ডাউনলোড করা প্রয়োজন এবং প্রায়শই একটি ক্লায়েন্ট-সাইড এআই লাইব্রেরি।
প্রভাব বিবেচনা করুন:
- মডেল হোস্টিং এবং পরিবেশন খরচ . মডেলটি বড় হতে পারে।
- কর্মক্ষমতা এবং UX । লাইব্রেরি এবং মডেল আপনার বান্ডিল আকার বৃদ্ধি করবে.
এটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিক কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে সুবিধাগুলি বিবেচনা করুন। ক্লায়েন্ট-সাইড এআই-এর জন্য পারফরম্যান্সের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করুন এবং মডেলটি ক্যাশে করুন যাতে ডাউনলোডটি এককালীন খরচ হয়৷
বিষয়বস্তু বিষাক্ততা শ্রেণীবিভাগ কিভাবে কাজ করে
আমরা সম্পূর্ণ বাস্তবায়নের দিকে তাকানোর আগে, বিষাক্ততা সনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তাগুলি একবার দেখে নিন।
একটি বিষাক্ততা সনাক্তকরণ মডেল নতুন বিষয়বস্তু (জেনারেটিভ এআই) তৈরি করার পরিবর্তে বিদ্যমান পাঠ্য বিশ্লেষণ করে। এটি একটি ক্লাসিক NLP (ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং) টাস্ক।
বিষাক্ততা সনাক্তকরণ পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের উপর নির্ভর করে যা পাঠ্যকে সম্ভাব্য বিষাক্ত বা ক্ষতিকারক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে। বিষাক্ততার শ্রেণিবিন্যাসকারীরা পাঠ্যকে একটি ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং একটি স্কোর সহ বিভিন্ন বিষাক্ততার লেবেল বরাদ্দ করে। স্কোরগুলি 0 থেকে 1 পর্যন্ত। উচ্চতর স্কোরগুলি নির্দেশ করে যে ইনপুটটি বিষাক্ত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।
বিষাক্ততা সনাক্তকরণ পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের উপর নির্ভর করে যা পাঠ্যকে সম্ভাব্য বিষাক্ত বা ক্ষতিকারক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে।
উদাহরণ হিসেবে জেনোভা/টক্সিক-বার্ট মডেলটি ধরুন, ইউনিটারি/টক্সিক-বার্টের একটি ওয়েব-সামঞ্জস্যপূর্ণ সংস্করণ। এটি ছয়টি লেবেল অফার করে:
-
toxic -
severe_toxic -
insult -
obscene -
identity_hate -
threat
toxic এবং severe_toxic লেবেল সামগ্রিক বিষাক্ততা নির্দেশ করে।
অন্যান্য লেবেলগুলি আরও সূক্ষ্ম দানাদার। তারা নির্দিষ্ট ধরনের বিষাক্ততা সনাক্ত করে, উদাহরণস্বরূপ identity_hate (একজন ব্যক্তির পরিচয় সম্পর্কে ধমক বা হুমকি, যেমন জাতি, ধর্ম, লিঙ্গ পরিচয় ইত্যাদি) বা threat (ক্ষতি ঘটানোর অভিপ্রায়ের একটি বিবৃতি)।
বিভিন্ন বিষাক্ত মডেলের শ্রেণীবিভাগের কাছে যাওয়ার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। এখানে কয়েকটি প্রতিনিধি উদাহরণ রয়েছে।
এই উদাহরণে, নিম্নলিখিত ইনপুটটিতে "ঘৃণা" শব্দটি রয়েছে এবং এটি একজন ব্যক্তির দিকে নির্দেশিত, তাই toxicity স্কোর উচ্চ ( 0.92 )৷ কোনো নির্দিষ্ট বিষাক্ততার ধরন চিহ্নিত করা হয়নি, তাই অন্যান্য স্কোর কম।
Input: I hate you
Output of the toxicity classifier:
[
{ label: 'toxic', score: 0.9243140482902527 },
{ label: 'insult', score: 0.16187334060668945 },
{ label: 'obscene', score: 0.03452680632472038 },
{ label: 'identity_hate', score: 0.0223250575363636 },
{ label: 'threat', score: 0.16187334060668945 },
{ label: 'severe_toxic', score: 0.005651099607348442 }
]
পরবর্তী উদাহরণে, ইনপুটটিতে একটি সামগ্রিক বিদ্বেষপূর্ণ স্বর রয়েছে, তাই এটিকে একটি উচ্চ toxicity স্কোর দেওয়া হয়েছে ( 0.92 )৷ ক্ষতির সুস্পষ্ট উল্লেখের কারণে, threat স্কোরও বেশি ( 0.81 )।
Input: I hate your garden, and I will kill your plants
Output of the toxicity classifier:
[
{ label: 'toxic', score: 0.9243140482902527 },
{ label: 'insult', score: 0.16187334060668945 },
{ label: 'obscene', score: 0.03452680632472038 },
{ label: 'identity_hate', score: 0.0223250575363636 },
{ label: 'threat', score: 0.819197041168808937 },
{ label: 'severe_toxic', score: 0.005651099607348442 }
]
পরবর্তী আপ
এখন আপনি প্রসঙ্গটি বুঝতে পেরেছেন, আপনি একটি ক্লায়েন্ট-সাইড এআই বিষাক্ততা সনাক্তকরণ সিস্টেম তৈরি করা শুরু করতে পারেন৷