বাস্তব প্রয়োগের জন্য প্রম্পট তৈরি করার সময়, একটি গুরুত্বপূর্ণ বিনিময়ের উদ্ভব হয়: সংক্ষিপ্ততার সাথে কার্যকারিতার ভারসাম্য বজায় রাখা। যখন সমস্ত বিষয় সমান হয়, তখন একটি সংক্ষিপ্ত প্রম্পট দীর্ঘ প্রম্পটের চেয়ে দ্রুত, সস্তা এবং বজায় রাখা সহজ। এটি বিশেষ করে ওয়েব পরিবেশে প্রাসঙ্গিক যেখানে ল্যাটেন্সি এবং টোকেন সীমা গুরুত্বপূর্ণ। তবে, যদি আপনার প্রম্পট খুব কম হয়, তাহলে মডেলটিতে উচ্চ-মানের ফলাফল তৈরি করার জন্য প্রসঙ্গ, নির্দেশাবলী বা উদাহরণের অভাব থাকতে পারে।
মূল্যায়ন-চালিত উন্নয়ন (EDD) আপনাকে এই ট্রেড-অফকে পদ্ধতিগতভাবে পর্যবেক্ষণ এবং অপ্টিমাইজ করতে দেয়। এটি ছোট এবং আত্মবিশ্বাসী পদক্ষেপে আউটপুট উন্নত করার জন্য, রিগ্রেশন ধরার জন্য এবং সময়ের সাথে সাথে ব্যবহারকারী এবং পণ্যের প্রত্যাশার সাথে মডেল আচরণকে সারিবদ্ধ করার জন্য একটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য, পরীক্ষাযোগ্য প্রক্রিয়া অফার করে।
এটিকে পরীক্ষা-চালিত উন্নয়ন (TDD) হিসেবে ভাবুন, যা AI-এর অনিশ্চয়তার জন্য অভিযোজিত। নির্ধারক ইউনিট পরীক্ষার বিপরীতে, AI মূল্যায়নগুলি হার্ড-কোড করা যায় না কারণ আউটপুট, সুগঠিত এবং ব্যর্থ উভয়ই, অপ্রত্যাশিত রূপ নিতে পারে।
EDD আপনার আবিষ্কারের প্রচেষ্টাকেও সমর্থন করে। লেখার পরীক্ষা যেমন কোনও বৈশিষ্ট্যের আচরণ স্পষ্ট করতে সাহায্য করে, তেমনি মূল্যায়নের মানদণ্ড নির্ধারণ এবং মডেল আউটপুট পর্যালোচনা আপনাকে স্পষ্টতার অভাব মোকাবেলা করতে এবং ধীরে ধীরে উন্মুক্ত বা অপরিচিত কাজগুলিতে আরও বিশদ এবং কাঠামো যুক্ত করতে বাধ্য করে।
সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত করুন
আপনি আপনার সমস্যাটিকে একটি API চুক্তির মতো ফ্রেম করতে পারেন, যার মধ্যে ইনপুট টাইপ, আউটপুট ফর্ম্যাট এবং যেকোনো অতিরিক্ত সীমাবদ্ধতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ:
- ইনপুট প্রকার: ব্লগ পোস্ট খসড়া
- আউটপুট ফর্ম্যাট: ৩টি পোস্ট শিরোনাম সহ JSON অ্যারে
- সীমাবদ্ধতা: ১২৮ অক্ষরের কম, বন্ধুত্বপূর্ণ সুর ব্যবহার করে
তারপর, উদাহরণ ইনপুট সংগ্রহ করুন। ডেটা বৈচিত্র্য নিশ্চিত করতে, আদর্শ উদাহরণ এবং বাস্তব, অগোছালো ইনপুট উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করুন। বৈচিত্র্য এবং প্রান্তিক কেস সম্পর্কে চিন্তা করুন, যেমন ইমোজি সহ পোস্ট, নেস্টেড স্ট্রাকচার এবং প্রচুর কোড স্নিপেট।
একটি বেসলাইন শুরু করুন
আপনার প্রথম প্রম্পটটি লিখুন। আপনি জিরো-শট দিয়ে শুরু করতে পারেন এবং এতে অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন:
- স্পষ্ট নির্দেশ
- আউটপুট ফর্ম্যাট
- ইনপুট ভেরিয়েবলের জন্য স্থানধারক
মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজ করার সময় আপনি জটিলতা বৃদ্ধি করেন এবং অন্যান্য উপাদান এবং উন্নত প্রম্পটিং কৌশলগুলির সাথে কাজ করেন। প্রথমত, অপ্টিমাইজেশন প্রচেষ্টাকে সঠিক দিকে পরিচালিত করার জন্য আমাদের একটি মূল্যায়ন ব্যবস্থা স্থাপন করতে হবে।
আপনার মূল্যায়ন ব্যবস্থা তৈরি করুন
TDD-তে, প্রয়োজনীয়তাগুলি জানার পরে আপনি পরীক্ষা লেখা শুরু করেন। জেনারেটিভ AI-তে, পরীক্ষা করার জন্য কোনও নির্দিষ্ট আউটপুট নেই, তাই আপনার মূল্যায়ন লুপ তৈরি করার জন্য আপনাকে আরও প্রচেষ্টা করতে হবে।
কার্যকরভাবে মূল্যায়ন করার জন্য আপনার সম্ভবত একাধিক পরিমাপ সরঞ্জামের প্রয়োজন হবে।
আপনার মূল্যায়নের মেট্রিক্স নির্ধারণ করুন
মূল্যায়ন মেট্রিক্স নির্ধারক হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি পরীক্ষা করতে পারেন যে মডেলটি বৈধ JSON প্রদান করে নাকি সঠিক সংখ্যক আইটেম আউটপুট করে।
তবে, আপনার বেশিরভাগ সময় ব্যক্তিগত বা গুণগত মেট্রিক্স, যেমন স্পষ্টতা, উপযোগিতা, সুর, বা সৃজনশীলতা সনাক্তকরণ এবং পরিমার্জনের জন্য নিবেদিত হওয়া উচিত। আপনি বিস্তৃত লক্ষ্য দিয়ে শুরু করতে পারেন কিন্তু দ্রুত আরও সূক্ষ্ম সমস্যার সম্মুখীন হতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনার টাইটেল জেনারেটর নির্দিষ্ট কিছু বাক্যাংশ বা প্যাটার্ন অতিরিক্ত ব্যবহার করছে, যার ফলে পুনরাবৃত্তিমূলক, রোবোটিক ফলাফল আসছে। সেক্ষেত্রে, আপনি পরিবর্তনকে উৎসাহিত করার জন্য এবং অতিরিক্ত ব্যবহৃত কাঠামো বা কীওয়ার্ডগুলিকে নিরুৎসাহিত করার জন্য নতুন মেট্রিক্স সংজ্ঞায়িত করবেন। সময়ের সাথে সাথে, আপনার মূল মেট্রিক্স স্থিতিশীল হবে এবং আপনি উন্নতিগুলি ট্র্যাক করতে পারবেন।
এই প্রক্রিয়াটি এমন বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে উপকৃত হতে পারে যারা আপনার অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রে ভালো দিকটি কেমন তা বোঝেন এবং সূক্ষ্ম ব্যর্থতার মোডগুলি সনাক্ত করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একজন লেখার সহকারী তৈরি করেন, তাহলে একজন কন্টেন্ট প্রযোজক বা সম্পাদকের সাথে জুটি বেঁধে নিশ্চিত করুন যে আপনার মূল্যায়ন তাদের বিশ্বদৃষ্টির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
তোমার বিচারকদের বেছে নাও
বিভিন্ন মূল্যায়ন মানদণ্ডের জন্য বিভিন্ন মূল্যায়নকারীর প্রয়োজন হয়:
- কোড-ভিত্তিক চেকগুলি ডিটারমিনিস্টিক বা নিয়ম-ভিত্তিক আউটপুটগুলির জন্য ভালো কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যে শব্দগুলি এড়িয়ে যেতে চান তার জন্য শিরোনাম স্ক্যান করতে পারেন, অক্ষরের সংখ্যা পরীক্ষা করতে পারেন, অথবা JSON কাঠামো যাচাই করতে পারেন। এগুলি দ্রুত, পুনরাবৃত্তিযোগ্য এবং স্থির-আউটপুট UI উপাদানগুলির জন্য উপযুক্ত, যেমন বোতাম বা ফর্ম ফিল্ড।
- স্বর, স্পষ্টতা বা উপযোগিতা সহ আরও ব্যক্তিগত গুণাবলী মূল্যায়নের জন্য মানুষের প্রতিক্রিয়া অপরিহার্য। বিশেষ করে প্রাথমিক পর্যায়ে, মডেল আউটপুটগুলি নিজে পর্যালোচনা করা (অথবা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের সাথে) দ্রুত পুনরাবৃত্তির সুযোগ করে দেয়। তবে, এই পদ্ধতিটি ভালভাবে স্কেল করে না। একবার আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশন চালু করলে, আপনি ইন-অ্যাপ সিগন্যালও সংগ্রহ করতে পারেন, যেমন একটি তারকা রেটিং, তবে এগুলি সাধারণত শব্দযুক্ত হয় এবং সুনির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রয়োজনীয় সূক্ষ্মতার অভাব থাকে।
- এলএলএম-অ্যাজ-জাজ অন্য একটি এআই মডেল ব্যবহার করে ফলাফল স্কোর বা সমালোচনা করে বিষয়গত মানদণ্ড মূল্যায়নের একটি স্কেলযোগ্য উপায় প্রদান করে। এটি মানুষের পর্যালোচনার চেয়ে দ্রুত, তবে ত্রুটি ছাড়াই নয়: একটি সরল বাস্তবায়নে, এটি মডেলের পক্ষপাত এবং জ্ঞানের ব্যবধানগুলিকে স্থায়ী করতে এবং এমনকি শক্তিশালী করতে পারে।
পরিমাণের চেয়ে গুণমানকে প্রাধান্য দিন। ক্লাসিক মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই-তে, ডেটা অ্যানোটেশন ক্রাউডসোর্স করা একটি সাধারণ অভ্যাস। জেনারেটিভ এআই-এর ক্ষেত্রে, ক্রাউডসোর্সড অ্যানোটেটরদের প্রায়শই ডোমেন প্রসঙ্গ থাকে না। উচ্চ-মানের, প্রসঙ্গ-সমৃদ্ধ মূল্যায়ন স্কেলের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজ করুন
যত দ্রুত আপনি আপনার প্রম্পটগুলি পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করতে পারবেন, তত দ্রুত আপনি এমন কিছুতে পৌঁছাতে পারবেন যা ব্যবহারকারীর প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। আপনাকে ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশনের অভ্যাসে পরিণত হতে হবে। উন্নতি চেষ্টা করুন, মূল্যায়ন করুন এবং অন্য কিছু চেষ্টা করুন।
উৎপাদন শুরু করার পর, আপনার ব্যবহারকারী এবং আপনার AI সিস্টেমের আচরণ পর্যবেক্ষণ এবং মূল্যায়ন চালিয়ে যান। তারপর, বিশ্লেষণ করুন এবং এই ডেটাকে অপ্টিমাইজেশন ধাপে রূপান্তর করুন।
আপনার মূল্যায়ন পাইপলাইন স্বয়ংক্রিয় করুন
আপনার অপ্টিমাইজেশন প্রচেষ্টায় ঘর্ষণ কমাতে, আপনার এমন একটি কার্যকরী অবকাঠামো প্রয়োজন যা মূল্যায়নকে স্বয়ংক্রিয় করে, পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করে এবং উন্নয়নকে উৎপাদনের সাথে সংযুক্ত করে। এটিকে সাধারণত LLMOps বলা হয়। যদিও এমন কিছু প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যা অটোমেশনে সাহায্য করতে পারে, তবুও তৃতীয় পক্ষের সমাধানে যাওয়ার আগে আপনার আদর্শ কর্মপ্রবাহ ডিজাইন করা উচিত।
এখানে কিছু মূল উপাদান বিবেচনা করার জন্য রয়েছে:
- সংস্করণকরণ : সংস্করণ নিয়ন্ত্রণে প্রম্পট, মূল্যায়ন মেট্রিক্স এবং পরীক্ষার ইনপুট সংরক্ষণ করুন। পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং স্পষ্ট পরিবর্তনের ইতিহাস নিশ্চিত করতে এগুলিকে কোড হিসাবে বিবেচনা করুন।
- স্বয়ংক্রিয় ব্যাচ মূল্যায়ন : প্রতিটি প্রম্পট আপডেটের মূল্যায়ন চালানোর জন্য এবং তুলনামূলক প্রতিবেদন তৈরি করতে ওয়ার্কফ্লো (যেমন GitHub অ্যাকশন) ব্যবহার করুন।
- প্রম্পটের জন্য CI/CD : স্বয়ংক্রিয় চেক সহ গেট ডিপ্লয়মেন্ট, যেমন ডিটারমিনিস্টিক পরীক্ষা, LLM-as-judge স্কোর, অথবা গার্ডেল, এবং মান হ্রাস পেলে ব্লক মার্জ।
- উৎপাদন লগিং এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতা : ইনপুট, আউটপুট, ত্রুটি, বিলম্ব এবং টোকেন ব্যবহার ক্যাপচার করুন। ড্রিফট, অপ্রত্যাশিত প্যাটার্ন, বা ব্যর্থতার স্পাইকগুলির জন্য নজর রাখুন।
- প্রতিক্রিয়া গ্রহণ : ব্যবহারকারীর সংকেত সংগ্রহ করুন (আঙুল, পুনর্লিখন, পরিত্যাগ) এবং পুনরাবৃত্ত সমস্যাগুলিকে নতুন পরীক্ষার ক্ষেত্রে রূপান্তর করুন।
- পরীক্ষামূলক ট্র্যাকিং : প্রম্পট সংস্করণ, মডেল কনফিগারেশন এবং মূল্যায়নের ফলাফল ট্র্যাক করুন।
ছোট, লক্ষ্যবস্তু পরিবর্তনের সাথে পুনরাবৃত্তি করুন
তাৎক্ষণিক পরিমার্জন সাধারণত আপনার প্রম্পটের ভাষা উন্নত করার মাধ্যমে শুরু হয়। এর অর্থ হতে পারে নির্দেশাবলীকে আরও সুনির্দিষ্ট করা, উদ্দেশ্য স্পষ্ট করা, অথবা অস্পষ্টতা দূর করা।
অতিরিক্ত ফিট না করার ব্যাপারে সতর্ক থাকুন। একটি সাধারণ ভুল হল মডেলের সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য অতিরিক্ত সংকীর্ণ নিয়ম যুক্ত করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার শিরোনাম জেনারেটর "The Definitive Guide" দিয়ে শুরু হওয়া শিরোনাম তৈরি করতে থাকে, তাহলে এই বাক্যাংশটি স্পষ্টভাবে নিষিদ্ধ করার জন্য এটি প্রলুব্ধকর হতে পারে। পরিবর্তে, সমস্যাটি সারাংশ করুন এবং উচ্চ-স্তরের নির্দেশাবলী সামঞ্জস্য করুন। এর অর্থ হতে পারে আপনি মৌলিকতা, বৈচিত্র্য বা একটি নির্দিষ্ট সম্পাদকীয় শৈলীর উপর জোর দেবেন, যাতে মডেলটি একটি ব্যতিক্রমের পরিবর্তে অন্তর্নিহিত পছন্দ শিখতে পারে।
আরেকটি পথ হল আরও উৎসাহমূলক কৌশল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা এবং এই প্রচেষ্টাগুলিকে একত্রিত করা। যখন আপনি একটি কৌশল বেছে নেন, তখন নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন: এই কাজটি কি উপমা (কয়েকটি শট), ধাপে ধাপে যুক্তি (চিন্তার শৃঙ্খল), অথবা পুনরাবৃত্তিমূলক পরিমার্জন (আত্ম-প্রতিফলন) এর মাধ্যমে সর্বোত্তমভাবে সমাধান করা যায়?
যখন আপনার সিস্টেম উৎপাদনে যায়, তখন আপনার EDD ফ্লাইহুইলটি ধীর হওয়া উচিত নয়। যদি কিছু হয়, তবে এটি ত্বরান্বিত হওয়া উচিত। যদি আপনার সিস্টেম ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রক্রিয়া করে এবং লগ করে, তবে এগুলি আপনার অন্তর্দৃষ্টির সবচেয়ে মূল্যবান উৎস হয়ে উঠবে। আপনার মূল্যায়ন স্যুটে পুনরাবৃত্ত প্যাটার্ন যোগ করুন এবং পরবর্তী সেরা অপ্টিমাইজেশন পদক্ষেপগুলি ক্রমাগত সনাক্ত এবং বাস্তবায়ন করুন।
আপনার টেকওয়ে
মূল্যায়ন-চালিত প্রম্পট ডেভেলপমেন্ট আপনাকে AI-এর অনিশ্চয়তা কাটিয়ে ওঠার জন্য একটি কাঠামোগত উপায় দেয়। আপনার সমস্যাটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করে, একটি উপযুক্ত মূল্যায়ন ব্যবস্থা তৈরি করে এবং ছোট, লক্ষ্যবস্তু উন্নতির মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করে, আপনি একটি প্রতিক্রিয়া লুপ তৈরি করেন যা মডেল আউটপুটগুলিকে ক্রমাগত উন্নত করে।
রিসোর্স
আপনি যদি LLM-as-judge বাস্তবায়ন করতে চান তবে এখানে কিছু সুপারিশকৃত পঠন দেওয়া হল:
- LLM সক্ষমতার সাথে সারসংক্ষেপের তুলনা করো ।
- LLM-as-a-Judge ব্যবহারের জন্য হামেল হোসেনের নির্দেশিকাটি পড়ুন।
- "এলএলএম-এজ-এ-জজ-এর উপর একটি সমীক্ষা" পত্রিকাটি পড়ুন।
যদি আপনি আপনার প্রম্পটগুলিকে আরও উন্নত করতে আগ্রহী হন, তাহলে প্রসঙ্গ-সচেতন উন্নয়ন সম্পর্কে আরও পড়ুন। এটি একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার দ্বারা সবচেয়ে ভালোভাবে করা যায়।
তোমার বোধগম্যতা পরীক্ষা করো।
মূল্যায়ন-চালিত উন্নয়নের প্রাথমিক লক্ষ্য কী?
ক্লায়েন্ট-সাইড সিস্টেম মূল্যায়নের জন্য কেন বৃহত্তর মডেল ব্যবহার করবেন?
মূল্যায়নের জন্য LLM-as-a-judge ব্যবহারের সম্ভাব্য ঝুঁকি কী?
কোন উপাদানটি একটি প্রস্তাবিত স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন পাইপলাইনের অংশ?
আপনার মূল্যায়ন ব্যবস্থার জন্য বিচারক নির্বাচন করার সময়, মানুষের প্রতিক্রিয়া ব্যবহারের প্রধান সীমাবদ্ধতা কী?