কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অনেক জটিল, উদীয়মান প্রযুক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করে যা একসময় মানুষের ইনপুট প্রয়োজন ছিল এবং এখন কম্পিউটার দ্বারা সঞ্চালিত হতে পারে। ব্যাপকভাবে বলতে গেলে, AI হল একটি অ-মানবিক প্রোগ্রাম বা মডেল যা সমস্যা সমাধান এবং সৃজনশীলতার বিস্তৃত পরিসর প্রদর্শন করে।
কম্পিউটার উন্নত ফাংশন সঞ্চালন করতে পারে, যা ঐতিহাসিকভাবে তথ্য বোঝা এবং সুপারিশ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। এখন, AI এর সাথে, কম্পিউটার এমনকি নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রের মধ্যে বিভিন্ন ধরনের প্রযুক্তির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য আদ্যক্ষর AI প্রায়ই বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করা হয়, তবে এগুলোর পরিধিতে ব্যাপক তারতম্য হতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংকে সংজ্ঞায়িত করে এমন অনেকগুলি শর্তাবলী এবং ধারণা রয়েছে, যা আপনার কাজে লাগতে পারে। এখানে কিছু উপায় রয়েছে যা আপনি ওয়েবে অনুশীলনে AI এর সাথে কাজ করতে পারেন
জেনারেটিভ এআই এবং বড় ভাষার মডেল
জেনারেটিভ এআই হল মেশিন লার্নিং এর একটি ফর্ম যা ব্যবহারকারীদের এমন কন্টেন্ট তৈরি করতে সাহায্য করে যা পরিচিত বোধ করে এবং মানুষের সৃষ্টিকে অনুকরণ করে। জেনারেটিভ এআই ডেটা সংগঠিত করতে এবং সরবরাহকৃত প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে পাঠ্য, চিত্র, ভিডিও এবং অডিও তৈরি বা সংশোধন করতে বড় ভাষার মডেল ব্যবহার করে। জেনারেটিভ এআই প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীর বাইরে যায়।
একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এর অসংখ্য (প্রায়ই বিলিয়ন) প্যারামিটার রয়েছে যা আপনি বিভিন্ন ধরণের কাজ সম্পাদন করতে ব্যবহার করতে পারেন, যেমন পাঠ্য বা চিত্র তৈরি করা, শ্রেণীবদ্ধ করা বা সংক্ষিপ্ত করা।
চ্যাটবটগুলি মানুষের জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করার জন্য অবিশ্বাস্যভাবে জনপ্রিয় সরঞ্জাম হয়ে উঠেছে, যার মধ্যে রয়েছে:
- গুগল দ্বারা মিথুন
- OpenAI দ্বারা ChatGPT
- Anthropic দ্বারা ক্লদ
- মাইক্রোসফট দ্বারা কপিলট
- এবং আরও অনেকে।
এই সরঞ্জামগুলি লিখিত গদ্য, কোড নমুনা এবং শিল্পকর্ম তৈরি করতে পারে। তারা আপনাকে একটি অবকাশের পরিকল্পনা করতে, একটি ইমেলের স্বরকে নরম করতে বা পেশাদারিকরণ করতে বা বিভিন্ন তথ্যের সেটগুলিকে বিভাগগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করতে সহায়তা করতে পারে।
বিকাশকারীদের এবং অ-বিকাশকারীদের জন্য অফুরন্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে।
ক্লায়েন্ট-সাইড এআই
যদিও ওয়েবে বেশিরভাগ AI বৈশিষ্ট্য সার্ভারের উপর নির্ভর করে, ক্লায়েন্ট-সাইড এআই ব্যবহারকারীর ব্রাউজারে চলে এবং ব্যবহারকারীর ডিভাইসে অনুমান সম্পাদন করে। এটি কম লেটেন্সি, কম সার্ভার-সাইড খরচ, সরানো API কী প্রয়োজনীয়তা, ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা বৃদ্ধি এবং অফলাইন অ্যাক্সেস অফার করে। আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড AI প্রয়োগ করতে পারেন যা Transformers.js , TensorFlow.js , এবং MediaPipe সহ JavaScript লাইব্রেরি সহ ব্রাউজার জুড়ে কাজ করে।
একটি ছোট, অপ্টিমাইজ করা ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলের পক্ষে একটি বৃহত্তর সার্ভার-সাইড কাউন্টারপার্টকে ছাড়িয়ে যাওয়া সম্ভব, বিশেষ করে যখন পারফরম্যান্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয় ৷ আপনার জন্য কোন সমাধান সঠিক তা নির্ধারণ করতে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে মূল্যায়ন করুন।
সার্ভার-সাইড এআই
সার্ভার-সাইড এআই ক্লাউড-ভিত্তিক এআই পরিষেবাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। মনে করুন জেমিনি 1.5 প্রো একটি মেঘে চলছে৷ এই মডেলগুলি অনেক বড় এবং আরও শক্তিশালী হতে থাকে। এটি বিশেষ করে বড় ভাষার মডেলের ক্ষেত্রে সত্য।
হাইব্রিড এআই
হাইব্রিড এআই ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার উভয় উপাদান সহ যেকোনো সমাধানকে বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি টাস্ক সঞ্চালনের জন্য একটি ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল ব্যবহার করতে পারেন এবং একটি সার্ভার-সাইড মডেলে ফলব্যাক করতে পারেন যখন টাস্কটি ডিভাইসে সম্পূর্ণ করা যায় না।
মেশিন লার্নিং (ML)
মেশিন লার্নিং (এমএল) হল এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে একটি কম্পিউটার সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই কাজ শেখে এবং সম্পাদন করে। যেখানে AI বুদ্ধিমত্তা তৈরি করার চেষ্টা করে, ML-এ ডেটা সেটের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য অ্যালগরিদম থাকে।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমরা এমন একটি ওয়েবসাইট তৈরি করতে চেয়েছিলাম যা যে কোনো দিনে আবহাওয়ার রেট দেয়। ঐতিহ্যগতভাবে, এটি এক বা একাধিক আবহাওয়াবিদদের দ্বারা করা যেতে পারে, যারা পৃথিবীর বায়ুমণ্ডল এবং পৃষ্ঠের একটি উপস্থাপনা তৈরি করতে পারে, আবহাওয়ার ধরণগুলি গণনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং বর্তমান তথ্যকে ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপটের সাথে তুলনা করে একটি রেটিং নির্ধারণ করতে পারে।
পরিবর্তে, আমরা একটি ML মডেলকে প্রচুর পরিমাণে আবহাওয়ার ডেটা দিতে পারি, যতক্ষণ না মডেলটি আবহাওয়ার ধরণ, ঐতিহাসিক ডেটা এবং কোন বিশেষ দিনে আবহাওয়াকে ভাল বা খারাপ করে তার নির্দেশিকাগুলির মধ্যে গাণিতিক সম্পর্ক শিখে না। আসলে, আমরা এটি ওয়েবে তৈরি করেছি ।
গভীর শিক্ষা
ডিপ লার্নিং (DL) হল ML অ্যালগরিদমের একটি ক্লাস। একটি উদাহরণ হ'ল ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) যা মানব মস্তিষ্ক যেভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করে বলে বিশ্বাস করা হয় তা মডেল করার চেষ্টা করে।
একটি ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমকে একটি নির্দিষ্ট লেবেল বা বিভাগের সাথে ইমেজের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংযুক্ত করতে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে। একবার প্রশিক্ষিত হলে, অ্যালগরিদম ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যা নতুন ছবিতে একই বিভাগকে চিহ্নিত করে। উদাহরণস্বরূপ, Google ফটো একটি ফটোতে বিড়াল এবং কুকুরের মধ্যে পার্থক্য সনাক্ত করতে পারে।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP)
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং হল ML-এর একটি শ্রেণী যা কম্পিউটারগুলিকে মানুষের ভাষা বুঝতে সাহায্য করার উপর ফোকাস করে, যে কোনও নির্দিষ্ট ভাষার নিয়ম থেকে শুরু করে ব্যক্তিদের দ্বারা ব্যবহৃত আইডিওসিঙ্ক্রাসিস, উপভাষা এবং স্ল্যাং পর্যন্ত।
AI এর সাথে চ্যালেঞ্জ
এআই তৈরি এবং ব্যবহার করার সময় বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে। নিম্নলিখিতগুলি আপনার বিবেচনা করা উচিত তার কয়েকটি হাইলাইট।
ডেটা গুণমান এবং নতুনত্ব
বিভিন্ন AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত বড় ডেটাসেটগুলি প্রায়শই ব্যবহার করার পরেই স্বাভাবিকভাবেই পুরানো হয়ে যায়। এর মানে হল সাম্প্রতিকতম তথ্য খোঁজার সময়, আপনি নির্দিষ্ট কাজগুলিতে একটি AI মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়াতে এবং আরও ভাল আউটপুট তৈরি করতে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে উপকৃত হতে পারেন।
কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে কার্যকরভাবে সমর্থন করার জন্য ডেটাসেটগুলি অসম্পূর্ণ বা খুব ছোট হতে পারে। একাধিক সরঞ্জামের সাথে কাজ করার চেষ্টা করা বা আপনার প্রয়োজন অনুসারে মডেলটি কাস্টমাইজ করার চেষ্টা করা কার্যকর হতে পারে।
নৈতিকতা এবং পক্ষপাত নিয়ে উদ্বেগ
এআই প্রযুক্তি উত্তেজনাপূর্ণ এবং এর অনেক সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, শেষ পর্যন্ত, কম্পিউটার এবং অ্যালগরিদমগুলি মানুষের দ্বারা নির্মিত, মানুষের দ্বারা সংগ্রহ করা ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, এবং এইভাবে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের সাপেক্ষে। উদাহরণস্বরূপ, মডেলগুলি মানুষের পক্ষপাত এবং ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলি শিখতে এবং প্রসারিত করতে পারে, সরাসরি আউটপুটকে প্রভাবিত করে। অগ্রাধিকার হিসাবে পক্ষপাত কমানোর সাথে AI প্রযুক্তি নির্মাণের সাথে যোগাযোগ করা গুরুত্বপূর্ণ।
এআই-উত্পন্ন সামগ্রীর কপিরাইট সম্পর্কে অনেক নৈতিক বিবেচনা রয়েছে; আউটপুটটির মালিক কে, বিশেষ করে যদি এটি কপিরাইটযুক্ত উপাদান থেকে প্রবলভাবে প্রভাবিত বা সরাসরি অনুলিপি করা হয়?
নতুন বিষয়বস্তু এবং ধারণা তৈরি করার আগে, আপনার তৈরি করা উপাদান কীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে বিদ্যমান নীতিগুলি বিবেচনা করুন।
নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা
অনেক ওয়েব ডেভেলপার বলেছেন যে AI টুল ব্যবহার করার ক্ষেত্রে গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা তাদের প্রধান উদ্বেগ। এটি বিশেষত সরকার এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির মতো কঠোর ডেটা প্রয়োজনীয়তা সহ ব্যবসায়িক প্রসঙ্গে সত্য। ক্লাউড এপিআই সহ আরও তৃতীয় পক্ষের কাছে ব্যবহারকারীর ডেটা প্রকাশ করা একটি উদ্বেগের বিষয়। এটি গুরুত্বপূর্ণ যে কোনও ডেটা ট্রান্সমিশন নিরাপদ এবং ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা হয়।
ক্লায়েন্ট-সাইড এআই এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে মোকাবেলার মূল হতে পারে। আরো অনেক গবেষণা এবং উন্নয়ন বাকি আছে.
ওয়েবে AI দিয়ে শুরু করুন
এখন যেহেতু আপনি অনেক ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে পরিচিত, আপনি আরও উত্পাদনশীল হতে এবং আরও ভাল ওয়েবসাইট এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে বিদ্যমান মডেলগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা বিবেচনা করা শুরু করতে পারেন৷
আপনি এআই ব্যবহার করতে পারেন:
- আপনার সাইটের অনুসন্ধানের জন্য একটি ভাল স্বয়ংসম্পূর্ণ তৈরি করুন৷
- একটি স্মার্ট ক্যামেরা দিয়ে সাধারণ বস্তু যেমন মানুষ বা পোষা প্রাণীর উপস্থিতি সনাক্ত করুন৷
- একটি প্রাকৃতিক ভাষা মডেল সহ মন্তব্য স্প্যাম ঠিকানা.
- আপনার কোডের জন্য স্বয়ংসম্পূর্ণ সক্ষম করে আপনার উত্পাদনশীলতা উন্নত করুন৷
- পরবর্তী শব্দ বা বাক্যের জন্য পরামর্শ সহ একটি WYSIWYG লেখার অভিজ্ঞতা তৈরি করুন।
- একটি ডেটাসেটের মানব-বান্ধব ব্যাখ্যা প্রদান করুন।
- এবং আরো...
প্রাক-প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলি আমাদের ওয়েব সাইট, ওয়েব অ্যাপস এবং উত্পাদনশীলতা উন্নত করার একটি দুর্দান্ত উপায় হতে পারে, কীভাবে গাণিতিক মডেলগুলি তৈরি করতে হয় এবং জটিল ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ করতে হয় যা সবচেয়ে জনপ্রিয় AI সরঞ্জামগুলিকে শক্তি দেয় সে সম্পর্কে সম্পূর্ণ বোঝার প্রয়োজন ছাড়াই৷
আপনি বেশির ভাগ মডেলগুলিকে আরও সামঞ্জস্য ছাড়াই এখনই আপনার চাহিদা পূরণ করতে পারেন। টিউনিং হল একটি মডেল নেওয়ার প্রক্রিয়া, যা ইতিমধ্যেই একটি বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হয়েছে এবং আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের প্রয়োজন মেটাতে আরও প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। একটি মডেল টিউন করার জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল রয়েছে:
- হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) থেকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল একটি কৌশল যা মানুষের পছন্দ এবং উদ্দেশ্যগুলির সাথে মডেলের সারিবদ্ধতা উন্নত করতে মানুষের প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে।
- নিম্ন-র্যাঙ্ক অ্যাডাপশন (LoRA) হল LLM-এর জন্য একটি প্যারামিটার-দক্ষ পদ্ধতি যা মডেলের কার্যকারিতা বজায় রেখে প্রশিক্ষণযোগ্য প্যারামিটারের সংখ্যা হ্রাস করে।